文本分析（從原始人類語言中發(fā)現(xiàn)隱藏模式以實(shí)現(xiàn)更好的決策和預(yù)測的過程）為工業(yè)和預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)提供了多種好處。這些分析使工程師能夠利用原始文本數(shù)據(jù)輕松生成有關(guān)維護(hù)記錄的見解，并構(gòu)建故障預(yù)測算法以預(yù)防潛在問題。

以非公路商業(yè)空間為例，在建筑工地使用重型設(shè)備：如果一臺(tái)重型設(shè)備發(fā)生故障，它可能會(huì)在修復(fù)系統(tǒng)所需的時(shí)間和成本以及停機(jī)時(shí)間之間成為代價(jià)高昂的故障。施工停滯時(shí)的現(xiàn)場。傳統(tǒng)上，來自該設(shè)備的遙測數(shù)據(jù)已被用于構(gòu)建可預(yù)測未來故障的預(yù)測性維護(hù)模型。但是，機(jī)械師和操作員的文字說明中也包含有關(guān)過去故障及其原因的寶貴信息。工程師可以利用這些文本數(shù)據(jù)來增強(qiáng)預(yù)測性維護(hù)模型，并識(shí)別應(yīng)該解決的模式和故障模式。

文本分析的挑戰(zhàn)在于非結(jié)構(gòu)化的原始文本數(shù)據(jù)集的龐大數(shù)量，這可能會(huì)使分析工具不堪重負(fù)。這使得工程師更難快速、直觀地提取用戶可能獲得的所有有價(jià)值的信息。然而，工程師可以通過正確的工具和堅(jiān)持端到端的工作流程來克服這些障礙。

當(dāng)談到端到端的文本分析工作流程時(shí)，工程師需要知道什么？工作流程有四個(gè)主要階段：

圖 1. 端到端文本分析工作流程。

第 1 階段：數(shù)據(jù)訪問和探索

文本數(shù)據(jù)將來自多種來源，包括數(shù)據(jù)庫、內(nèi)部文件存儲(chǔ)庫和 Internet，并采用多種格式。正確準(zhǔn)備數(shù)據(jù)是成功工作流程的關(guān)鍵因素。適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)準(zhǔn)備將原始文本數(shù)據(jù)清理并預(yù)處理為“清理數(shù)據(jù)”以進(jìn)行分析。

以詞云為例。該模型將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一種格式，使工程師能夠快速輕松地可視化正在使用的單詞以及數(shù)據(jù)池中最常用的短語。當(dāng)與應(yīng)用他們的領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)的工程師結(jié)合使用時(shí)，詞云等可視化有利于更大的文本分析工作流程，因?yàn)楣こ處熆梢院苋菀椎匕l(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)可能遺漏的地方或需要更多清理的地方，因?yàn)樗麄兞私饨o定的典型問題或問題環(huán)境或用例。

第 2 階段：數(shù)據(jù)預(yù)處理

這些可視化還有助于指導(dǎo)需要采取的下一步行動(dòng)。如圖 2 所示，停用詞（不增加價(jià)值的低信息詞）很常見，它們的存在會(huì)影響可視化結(jié)果。在工程師開始模型開發(fā)過程之前，他們必須清理原始文本數(shù)據(jù)，以便過濾掉這些“停用詞”并輸入真實(shí)、重要的數(shù)據(jù)以傳遞給建模過程。預(yù)處理階段允許用戶從原始文本中提取有意義的單詞。

數(shù)據(jù)清洗通常是數(shù)據(jù)分析中最耗時(shí)的部分，根據(jù)數(shù)據(jù)量，清洗步驟可能需要多次迭代。但是，由于投入額外的時(shí)間和所需資源而產(chǎn)生的投資回報(bào)率允許稍后在文本分析工作流程中建立更準(zhǔn)確和成功的模型。在許多情況下，干凈的詞云會(huì)傳遞更多關(guān)于文本頁面上實(shí)際內(nèi)容的信息。

圖 2. 預(yù)處理數(shù)據(jù)。

Text Analytics Toolbox等工具通過為文本數(shù)據(jù)的預(yù)處理、分析和建模提供算法和可視化，幫助用戶為模型構(gòu)建過程做好準(zhǔn)備，從而為解決數(shù)據(jù)清理痛點(diǎn)的工程師提供支持。

這些工具從流行的文件格式中提取文本，對(duì)來自設(shè)備日志、新聞提要、調(diào)查、操作員報(bào)告和社交媒體等來源的原始文本進(jìn)行預(yù)處理，提取利用文本、數(shù)字和其他類型的數(shù)據(jù)，將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)字表示，然后構(gòu)建統(tǒng)計(jì)模型。

第 3 階段：預(yù)測模型構(gòu)建

清理和預(yù)處理數(shù)據(jù)后，就可以開始使用機(jī)器或深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建預(yù)測模型了。

這就是文本分析的優(yōu)勢所在：它發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式并以直觀的格式顯示它們，使用戶能夠消化數(shù)據(jù)，然后采取糾正措施來解決問題，然后再進(jìn)一步進(jìn)入工作流程。

以將純文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)字形式為例。工程師可以應(yīng)用諸如“詞袋”之類的建模方法，它根據(jù)提供的文本數(shù)據(jù)創(chuàng)建一個(gè)數(shù)字矩陣，顯示每個(gè)詞的使用頻率。然后，工程師可以從那里使用預(yù)測模型，例如潛在狄利克雷分配 （LDA） 模型，該模型可以擬合到詞/頻矩陣，以發(fā)現(xiàn)文本數(shù)據(jù)集中隱藏的主題和見解。

如圖 3 所示，LDA 模型可以生成與數(shù)據(jù)中的“隱藏主題”相關(guān)的詞云，顯示模式如何從將文本數(shù)據(jù)擬合到該預(yù)測模型中開始出現(xiàn)，有助于為相應(yīng)問題的創(chuàng)建解決方案提供信息。

圖 3. 使用 LDA 方法自動(dòng)識(shí)別工廠報(bào)告數(shù)據(jù)中的主題。主題 2 與電子問題有關(guān)。主題 3 與流體系統(tǒng)的問題有關(guān)。

一旦模型（例如上面示例中的模型）使用新的敘述進(jìn)行測試以驗(yàn)證模型的預(yù)測是否正確，就可以建立自動(dòng)警報(bào)，以便系統(tǒng)在任何需要注意的問題上向響應(yīng)團(tuán)隊(duì)發(fā)送標(biāo)志。如果位置數(shù)據(jù)也可用，結(jié)果會(huì)發(fā)現(xiàn)某些主題（例如，標(biāo)記的問題）與其位置數(shù)據(jù)之間存在相關(guān)性，因此該模型還可以通過使用多個(gè)數(shù)據(jù)流來補(bǔ)充文本數(shù)據(jù)，提醒響應(yīng)團(tuán)隊(duì)注意基礎(chǔ)設(shè)施方面潛在的更大問題。

第 4 階段：洞察力和預(yù)測模型部署

使用文本分析設(shè)置模型并驗(yàn)證可接受的性能后，有多種方法可以與工程團(tuán)隊(duì)和/或管理層共享結(jié)果和模型，包括生成報(bào)告或交互式筆記本（例如，MATLAB 實(shí)時(shí)編輯器）、溝通將數(shù)據(jù)傳輸?shù)阶烂婊?Web 應(yīng)用程序（例如，MATLAB App Designer），或?qū)?yīng)用程序托管在生產(chǎn)服務(wù)器或 Web 應(yīng)用程序服務(wù)器上。

對(duì)于工業(yè)自動(dòng)化、機(jī)械、汽車制造、航空航天設(shè)計(jì)或能源分配等行業(yè)的工程師來說，文本分析可以幫助他們執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)值分析，以識(shí)別可以帶來更好結(jié)果并改進(jìn)預(yù)測性維護(hù)等功能的想法和概念組。

審核編輯：郭婷