Resumen

El ferrocarril de alta velocidad Lanzhou-Xinjiang (Lan-Xin) es una de las secciones principales de la red ferroviaria en el oeste de China, y el equipo de señalización es de gran importancia para garantizar el funcionamiento seguro y eficiente del ferrocarril de alta velocidad. Durante un largo período, en el proceso de operación y mantenimiento ferroviario, el departamento de señalización y comunicaciones ferroviarias ha registrado una gran cantidad de información de texto no estructurada sobre fallos en el equipo en forma de lenguaje natural. Sin embargo, debido a irregularidades en los métodos de registro de estos datos, es difícil utilizarlos directamente. En este documento, se adoptó un método basado en el procesamiento de lenguaje natural (PLN) para analizar y clasificar esta información. En primer lugar, se utilizó el modelo de temas Latent Dirichlet Allocation (LDA) para extraer las características semánticas del texto, las cuales se expresaron en el espacio de características del tema correspondiente. A continuación, se utilizó el algoritmo de Máquina de Vectores de So

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Tren de alta velocidad; Equipo de señalización; Procesamiento de lenguaje natural; Asignación Latente de Dirichlet; Máquina de Vectores de Soporte; Diagnóstico de fallas
• Keywords:High-speed railway; Signal equipment; Natural language processing; Latent Dirichlet Allocation; Support Vector Machine; Fault diagnosis