摘要
本发明公开了一种基于大语言模型的工业瑕疵文本生成和分类方法,包括以下步骤:对智能制造工业样本集进行划分,得到瑕疵描述文本集;对瑕疵描述文本集中瑕疵描述文本的结构进行定义,构建专业瑕疵描述库;将瑕疵描述文本集传入大语言模型,形成智能制造工业瑕疵大模型DD4;采用语义分形自相似性的瑕疵描述文本生成与变异方法对瑕疵描述文本集进行生成变异,通过递归生成和语义引导,基于分形建模实现瑕疵描述文本的逐步细化和多样性;生成的瑕疵描述文本通过DD4进行分类和评分。本发明通过定义瑕疵描述文本的结构、构建专业瑕疵描述库,结合大语言模型微调形成DD4,实现了工业质检环节瑕疵文本的智能生成与高精度分类。
技术关键词
瑕疵
大语言模型
文本
分类方法
语义
变异方法
工业质检
加权平均法
专业
定义
逻辑
样本
指标
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