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一种基于混合专家模型的多模态工单数据智能处理方法
所属分类：技术论文
上传者：wwei
文档大小：4177 K
标签： 智能工单系统 多模态数据处理 大语言模型
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文档介绍：智能工单系统是企业数字化转型的核心支撑平台。当前，智能工单系统面临多源异构数据的跨模态冗余及语义冲突问题，传统基于单模态处理架构的大语言模型（Large Language Model，LLM）存在关键信息漏检率高、数据清洗效果差的缺陷，严重制约了工单系统智能化发展。针对该问题，混合专家模型（Mixture of Experts，MoE）可通过动态路由机制自适应分配多模态数据至特定专家网络，在提升跨模态特征融合精度的同时显著优化计算效率。基于此，提出一种基于混合专家模型的多模态工单数据智能处理方法。首先基于DeepSeekMoE架构设计了一种语义分析模型，以实现跨模态数据的特征解耦与关键内容提取。其次提出基于Thinker-Talker的多模态特征融合架构，有效提升冗余数据利用率与语义一致性。最后设计非结构化数据清洗与结构化表单生成算法，完成原始数据的降噪清洗与语义增强，输出符合规范的结构化工单。消融实验表明，该方法在私有化数据集上的信息提取精度达92.7%，较传统工单处理方式的标准符合度提升36.2%，为智能工单系统多模态数据处理提供了可扩展的技术范式。
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