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摘要
随着数字化转型的浪潮，制造企业每天都产生大量的图表数据，传统的图表分析方法很难对图表数据进行高效、准确的分析，自动化图表分析方法成为图表分析的重要手段。为解决自动化图表分析方法在实际应用时很难满足具体需求的问题，提出一种基于自然语言生成的制造企业自动化图表分析方法。该方法基于LSTM对图表数据进行分析，并针对分析过程中出现的多余数据对LSTM误导等问题，在嵌入层之后增加判别器层使LSTM能够根据图表类型进行更有针对性的语义理解和文本预测；针对图表分析过程中生成描述语句质量差等问题，参考集束搜索和随机采样策略，提出随机集束采样策略提高图表分析质量，并引入知识蒸馏方法对LSTM进行优化，进一步提高描述文本的质量。通过实验证明，该方法相较于LSTM，文本质量提升了8.9%。为了便于将该方法在实际中应用，设计并开发了制造企业自动化图表分析系统，并将该方法引入作为图表分析工具。实验结果表明，该方法的应用能够提高制造企业图表分析的质量和效率。
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