一種基于混合專家模型的多模態工單數據智能處理方法
所屬分類：技術論文
上傳者：wwei
文檔大小：4177 K
標簽： 智能工單系統 多模態數據處理 大語言模型
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文檔介紹：智能工單系統是企業數字化轉型的核心支撐平臺。當前，智能工單系統面臨多源異構數據的跨模態冗余及語義沖突問題，傳統基于單模態處理架構的大語言模型（Large Language Model，LLM）存在關鍵信息漏檢率高、數據清洗效果差的缺陷，嚴重制約了工單系統智能化發展。針對該問題，混合專家模型（Mixture of Experts，MoE）可通過動態路由機制自適應分配多模態數據至特定專家網絡，在提升跨模態特征融合精度的同時顯著優化計算效率。基于此，提出一種基于混合專家模型的多模態工單數據智能處理方法。首先基于DeepSeekMoE架構設計了一種語義分析模型，以實現跨模態數據的特征解耦與關鍵內容提取。其次提出基于Thinker-Talker的多模態特征融合架構，有效提升冗余數據利用率與語義一致性。最后設計非結構化數據清洗與結構化表單生成算法，完成原始數據的降噪清洗與語義增強，輸出符合規范的結構化工單。消融實驗表明，該方法在私有化數據集上的信息提取精度達92.7%，較傳統工單處理方式的標準符合度提升36.2%，為智能工單系統多模態數據處理提供了可擴展的技術范式。
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