基于自注意力和长短期记忆网络的管制信息抽取模型

摘要：

管制指令的正确理解对飞行安全具有重要意义,从指令中提取管制信息有助于管制员的理解.为实现管制信息的自动提取,提出了一种新的管制信息抽取模型.模型基于自注意力和长短期记忆网络,将管制指令转换成标签序列,并学习标签之间的长距离依赖性,实现管制信息的精确抽取.通过试验可知,新模型对管制信息的抽取精度不低于97％.由此可见,新模型可赋予计算机对管制信息的自动提取能力,辅助管制员工作,保障飞行安全.

关键词：管制指令、信息抽取、长距离依赖性、自注意力网络、长短期记忆网络

所属期刊栏目：45

分类号：V355.1(航空港（站）、机场及其技术管理)

在线出版日期：2023-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：76-78