基于TextCNN的试飞运营问题分类

针对需要识别海量试飞运营问题中的故障问题用于可靠性指标计算评估，基于深度学习中的文本卷积神经网络，提出一种试飞运营问题文本分类方法。通过收集大量的以人工分类的试飞运营问题文本作为实验数据集，并进行相应的预处理，运用Word2Vec模型将问题描述文本训练成词向量，构建出TextCNN模型进行训练完成问题文本的分类。最后通过实验表明，基于TextCNN模型的试飞运营问题分类方法可以为试飞运营问题自动化分类工作提供参考。