فایل ورد کامل STAR: یک سیستم برای تجزیه و تحلیل و تفکیک تیکت

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل STAR: یک سیستم برای تجزیه و تحلیل و تفکیک تیکت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۷ صفحه

نتیجه گیری
در این مقاله، چالش های اساسی در وضوح تیکت مانند تعیین کمیت کیفیت وضوح تیکت و در نظر گرفتن کمیت وضوح در مشکل توصیه شده را ارائه دادیم. یک چارچوب توصیه شده ی وضوح تیکت مبتنی بر شبکه عصبی عمیق تعریف کردیم و آن را در برابر مجموعه داده های جهان واقعی بزرگ ارزیابی کردیم. ارزیابی اثربخشی مدل پیشنهادی را نشان داده است. بعلاوه، نمایش توزیع شده استتنتاج شده توسط شبکه می تواند روابط معنایی مولفه های تیکت نویزی را بگیرد و می تواند برای کاربردهای اساسی مرتبط در تحلیل تیکت مانند خوشه بندی و طبقه بندی تیکت و غیره به کار رود.

عنوان انگلیسی:STAR: A System for Ticket Analysis and Resolution~~en~~

CONCLUSION

In this paper, we presented the major challenges in ticket resolution, such as quality quantification of ticket resolutions and consideration of resolution quantification in a recommendation problem. We defined a deep neural network-based ticket resolution recommendation framework and evaluated it against a large real-world dataset. The evaluation demonstrated the effectiveness of the proposed model. Moreover, The distributed representation induced by the network is able to capture semantical relations of noisy ticket components, and can be applied to relevant fundamental applications in ticket analysis, such as ticket clustering, ticket classification and so on.

$$en!!