文本分析（從原始人類語言中發(fā)現(xiàn)隱藏模式以實現(xiàn)更好的決策和預測的過程）為工業(yè)和預測性維護系統(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)維護記錄的見解，并構(gòu)建故障預測算法以預防潛在問題。

以非公路商業(yè)空間為例，在建筑工地使用重型設(shè)備：如果一臺重型設(shè)備發(fā)生故障，它可能會在修復系統(tǒng)所需的時間和成本以及停機時間之間成為代價高昂的故障。施工停滯時的現(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)建可預測未來故障的預測性維護模型。但是，機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)來增強預測性維護模型，并識別應(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，這可能會使分析工具不堪重負。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值的信息。然而，工程師可以通過正確的工具和堅持端到端的工作流程來克服這些障礙。

當談到端到端的文本分析工作流程時，工程師需要知道什么？工作流程有四個主要階段：

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)部文件存儲庫和 Internet，并采用多種格式。正確準備數(shù)據(jù)是成功工作流程的關(guān)鍵因素。適當?shù)臄?shù)據(jù)準備將原始文本數(shù)據(jù)清理并預處理為“清理數(shù)據(jù)”以進行分析。

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。當與應(yīng)用他們的領(lǐng)域?qū)I(yè)知識的工程師結(jié)合使用時，詞云等可視化有利于更大的文本分析工作流程，因為工程師可以很容易地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)可能遺漏的地方或需要更多清理的地方，因為他們了解給定的典型問題或問題環(huán)境或用例。

第 2 階段：數(shù)據(jù)預處理

這些可視化還有助于指導需要采取的下一步行動。如圖 2 所示，停用詞（不增加價值的低信息詞）很常見，它們的存在會影響可視化結(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、重要的數(shù)據(jù)以傳遞給建模過程。預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，由于投入額外的時間和所需資源而產(chǎn)生的投資回報率允許稍后在文本分析工作流程中建立更準確和成功的模型。在許多情況下，干凈的詞云會傳遞更多關(guān)于文本頁面上實際內(nèi)容的信息。

圖 2. 預處理數(shù)據(jù)。

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

這些工具從流行的文件格式中提取文本，對來自設(shè)備日志、新聞提要、調(diào)查、操作員報告和社交媒體等來源的原始文本進行預處理，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)計模型。

第 3 階段：預測模型構(gòu)建

清理和預處理數(shù)據(jù)后，就可以開始使用機器或深度學習算法構(gòu)建預測模型了。

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，然后再進一步進入工作流程。

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)建一個數(shù)字矩陣，顯示每個詞的使用頻率。然后，工程師可以從那里使用預測模型，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 方法自動識別工廠報告數(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）使用新的敘述進行測試以驗證模型的預測是否正確，就可以建立自動警報，以便系統(tǒng)在任何需要注意的問題上向響應(yīng)團隊發(fā)送標志。如果位置數(shù)據(jù)也可用，結(jié)果會發(fā)現(xiàn)某些主題（例如，標記的問題）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數(shù)據(jù)流來補充文本數(shù)據(jù)，提醒響應(yīng)團隊注意基礎(chǔ)設(shè)施方面潛在的更大問題。

第 4 階段：洞察力和預測模型部署

使用文本分析設(shè)置模型并驗證可接受的性能后，有多種方法可以與工程團隊和/或管理層共享結(jié)果和模型，包括生成報告或交互式筆記本（例如，MATLAB 實時編輯器）、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。

對于工業(yè)自動化、機械、汽車制造、航空航天設(shè)計或能源分配等行業(yè)的工程師來說，文本分析可以幫助他們執(zhí)行復雜的數(shù)值分析，以識別可以帶來更好結(jié)果并改進預測性維護等功能的想法和概念組。

審核編輯：郭婷