arXiv stat.ML· Kristoffer Hjelmen Nesland (University of Stavanger, Stavanger, Norway, Solution Seeker AS, Oslo, Norway), Bjarne Grimstad (Solution Seeker AS, Oslo, Norway), Antorweep Chakravorty (University of Stavanger, Stavanger, Norway), Dan Sui (University of Stavanger, Stavanger, Norway)·· 5 小时前AI 评分22
用 LLM 文本信息过滤训练数据，提升虚拟流量计性能
Text-Informed Training Data Filtering for Enhanced Virtual Flow Meter Performance
AI 导读
研究者提出一种文本信息驱动的数据过滤方法，利用 LLM 将工程师注释等非结构化运维文本与表格传感器数据结合，先做多模态上下文异常检测，再生成二值掩码过滤训练集。在合成油气数据集上，该方法将虚拟流量计下游 MAPE 从仅用传感器过滤的 7.1% 降至 5.4%，优于传统规则过滤，为工业机器学习数据清洗提供了可扩展方案。
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