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基于深度学习的陆空通话标准用语处理与建模

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为提升管制员培训效果,减少人物力成本,利用深度学习序列到序列框架,对陆空通话标准用语(英文)进行处理与建模,实现输入管制员文本指令,即可输出飞行员文本应答.首先模拟管制员飞行员对话用语习惯,创建航行进离场阶段英文数据集;其次建立陆空通话模型,并对模型进行优化和训练;最后通过相关指标评估模型效果.实验结果显示,模型应答具有较高准确率,证明论文方法在陆空通话领域具备实用性和有效性.
Research on Processing and Modeling of Radiotelephony Communications Based on Deep Learning

向倩

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中国民航大学空中交通管理学院 天津 300300

自然语言处理 深度学习 陆空通话 空管模拟机

国家自然科学基金

71801215

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.03.009

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(3)
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