摘要: 变电设备缺陷数据是反映设备状态的重要指标，是设备全生命周期管理的重要记录，蕴含着大量有效的信息。以非结构化的缺陷描述文本数据为研究对象，采用Python编程语言，首先建立自定义词典，基于隐马尔可夫法（HMM）进行分词处理，然后通过计算TF-IDF值排序，生成可视化的词云效果，最后研究了一种快速分类预测的模型，并对模型进行效果评估，使现场人员能根据缺陷描述快速判定缺陷等级，减少判定时间，提升工作效率。