基于BERT与生成对抗的民航陆空通话意图挖掘

针对民航陆空通话领域语料难以获取、实体分布不均,以及意图信息提取中实体规范不足且准确率有待提升等问题,为了更好地提取陆空通话意图信息,提出一种融合本体的基于双向转换编码器(bidirectional encoder representations from transformers,BERT)与生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的陆空通话意图信息挖掘方法,并引入航班池信息对提取的部分信息进行校验修正,形成空中交通管制(air traffic control,ATC)系统可理解的结构化信息。首先,使用改进的GAN模型进行陆空通话智能文本生成,可有效进行数据增强,平衡各类实体信息分布并扩充数据集;然后,根据欧洲单一天空空中交通管理项目定义的本体规则进行意图的分类与标注;之后,通过BERT预训练模型生成字向量并解决一词多义问题,利用双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络双向编码提取上下句语义特征,同时将该语义特征送入条件随机场(conditional random field,CRF)模型进行推理预测,学习标签的依赖关系并加以约束,以获取全局最优结果;最后,根据编辑距离(edit distance,ED)算法进行意图信息合理性校验与修正。对比实验结果表明,所提方法的宏平均F_(1)值达到了98.75%,在民航陆空通话数据集上的意图挖掘性能优于其他主流模型,为其加入数字化进程奠定了基础。

民航陆空通话英语的特点及教学模式探讨

民航陆空通话英语教学,关系着中国民航飞行员及管制员英语的综合能力,为确保有效的陆空通话以提高飞行安全提供了重要的保障。本文旨在分析民航陆空通话英语的语言特点,并在此基础上探索行之有效、有针对性的英语教学模式。

民航陆空通话语音识别BiLSTM网络模型

民航陆空通话对民航飞行安全十分重要,但因其通话模式有特殊的语法结构与发音方式,日常语音识别声学模型无法有效应用于民航陆空通话的语音处理问题。针对民航陆空通话的特殊语境,本文提出了基于双向长短时记忆网络(BiLSTM)的民航陆空通话语音识别方法。首先,提取民航陆空通话语音的FBANK特征作为输入,以时序链式连接(CTC)为目标函数,训练BiLSTM网络得到BiLSTM/CTC模型。然后,利用声学模型,语言模型与陆空通话词典实现民航陆空通话的语音识别,并结合数据增强与数据迁移对模型进行增强训练提高语音识别性能。实验结果表明本文提出的方法适用于民航陆空通话语音识别,并且数据增强模型可有效降低民航陆空通话语音识别的词错误率。

跨语种民航陆空通话语音识别模型研究

为实现中英文民航陆空通话语音识别,提出一种基于深度学习的跨语种民航陆空通话语音识别方法。基于共享隐层的卷积深度神经网络(CDNN)建立一个跨语种声学模型;将中文音素和英文音素(CMU)融合用于构建混合语言模型;在此基础上将CMU标准英文音素映射为TIMIT标准英文音素重构语言模型用于识别;为了缩短训练和解码的时间,在提取特征阶段加入低帧率。实验结果表明,卷积深度神经网络声学模型可较好地应用于民航陆空通话领域;音素映射方法能够进一步提高识别性能;加入低帧率后有效缩短了训练时间且使词错误率下降到4.28%。

论民航无线电陆空通话中模糊语言的消除

民航无线电陆空通话,简称陆空通话,是以英语为基础的半人工语言。为了保障飞行安全,陆空通话必须具有非模糊性。陆空通话中主要使用语音改造、用词选择、词义限定和情景限定等手段来消除模糊现象。

模因论视野下的民航无线电陆空通话研究

如何发挥模因论在语言学和语用学领域中的积极作用,是一个值得探讨的新话题。本文从对模因的定义及特点出发探索语言模因的思维运作方式。针对民航无线电陆空通话的特点,探讨模因的复制与模仿如何促进民航无线电陆空通话教学工作的开展。