[发明专利]工矿数据分级分类方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种工矿数据分级分类方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理数据，所述待处理数据包括各工矿作业设备的维护履历信息；

将所述待处理数据输入预先训练得到的目标数据分级分类模型，输出所述待处理数据的预测分级结果和预测分类结果，所述待处理数据的预测分级结果用于指示所述维护履历信息的重要等级，所述待处理数据的预测分类结果用于指示所述维护履历信息包括的维护对象、维护类型、维护时长、维护流程。

2.如权利要求1所述的工矿数据分级分类方法，其特征在于，所述目标数据分级分类模型包括：分级子模型和分类子模型；

所述将所述待处理数据输入预先训练得到的目标数据分级分类模型，输出所述待处理数据的预测分级结果和预测分类结果，包括：

将所述待处理数据输入所述分级子模型，得到所述分级子模型输出的所述预测分级结果；

将所述待处理数据输入所述分类子模型，得到所述分类子模型输出的所述预测分类结果。

3.如权利要求2所述的工矿数据分级分类方法，其特征在于，所述目标数据分级分类模型还包括：实体关系子模型；

所述将所述待处理数据输入所述分类子模型，得到所述分类子模型输出的所述预测分类结果之前，还包括：

将所述待处理数据输入所述实体关系子模型，对所述待处理数据进行结构化处理，得到所述实体关系子模型输出的结构化信息，所述结构化信息用于以预设的结构表征各工矿作业设备之间的连接关系、各工矿作业设备包括的各部件的标识、各部件之间的连接关系、各部件的安装位置；

所述将所述待处理数据输入所述分类子模型，得到所述分类子模型输出的所述预测分类结果，包括：

将所述结构化信息输入所述分类子模型，得到所述分类子模型输出的所述预测分类结果。

4.如权利要求1-3任一项所述的工矿数据分级分类方法，其特征在于，所述将所述待处理数据输入预先训练得到的目标数据分级分类模型，输出所述待处理数据的预测分级结果和预测分类结果之前，还包括：

获取多个样本数据，所述样本数据包括各工矿作业设备的样本维护履历信息，所述样本数据标注有实际分级结果和实际分类结果，所述实际分级结果用于指示所述样本维护履历信息的重要等级，所述实际分类结果用于指示所述样本维护履历信息包括的维护对象、维护类型、维护时长、维护流程；

将各所述样本数据输入初始数据分级分类模型中，由所述初始数据分级分类模型输出初始预测分级结果和初始预测分类结果；

确定所述初始预测分级结果和所述实际分级结果之间的第一差异值，并确定所述初始预测分类结果和所述实际分类结果之间的第二差异值；

根据所述第一差异值和所述第二差异值对所述初始数据分级分类模型进行迭代优化，直至所述初始数据分级分类模型达到预设条件结束训练，并将达到所述预设条件的所述初始数据分级分类模型作为目标数据分级分类模型。

5.如权利要求4所述的工矿数据分级分类方法，其特征在于，所述初始数据分级分类模型包括：初始分级子模型和初始分类子模型；

所述将各所述样本数据输入初始数据分级分类模型中，由所述初始数据分级分类模型输出初始预测分级结果和初始预测分类结果，包括：

将各所述样本数据输入所述初始分级子模型，得到所述初始分级子模型输出的所述初始预测分级结果；

将各所述样本数据输入所述初始分类子模型，得到所述初始分类子模型输出的所述初始预测分类结果。

6.如权利要求5所述的工矿数据分级分类方法，其特征在于，所述将各所述样本数据输入所述初始分级子模型，得到所述初始分级子模型输出的所述初始预测分级结果，包括：

将各所述样本数据输入所述初始分级子模型，所述初始分级子模型将各所述样本数据的样本维护履历信息进行语义化识别并与预设的各等级对应的维护履历信息进行对比，得到对比结果，所述对比结果用于表征各所述样本数据的样本维护履历信息与各等级对应的维护履历信息的置信度；

根据所述对比结果，输出所述初始预测分级结果。