本文關(guān)鍵詞：基于RNN的陸空通話語義描述與度量方法

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【摘要】：長期以來,陸空通話失誤導(dǎo)致的飛行事故并不少見。為了減少陸空通話失誤,國際民航組織及各國管理機(jī)構(gòu)不斷改進(jìn)陸空通話用語的語言標(biāo)準(zhǔn)。但陸空通話雙方誤理解事件時有發(fā)生,其中由飛行員指令復(fù)誦錯誤引起的陸空通話問題最為常見。因此,加強(qiáng)陸空通話指令的語義自動化一致性度量,對飛行員正確執(zhí)行管制員發(fā)出的指令具有重大而迫切的現(xiàn)實(shí)意義。近年來研究發(fā)現(xiàn),以遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network,RNN)為基礎(chǔ)的深度學(xué)習(xí)模型能較好的描述句子語義。RNN模型具有記憶功能,可以充分利用序列之間的信息。長短時記憶遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network,LSTM-RNN)克服了RNN處理序列數(shù)據(jù)時無法獲取遠(yuǎn)距離信息的缺陷。因此RNN和LSTM-RNN在處理文本序列數(shù)據(jù)方面得到了廣泛應(yīng)用。為了描述陸空通話語義,提出了基于RNN和基于LSTM-RNN的語義描述與度量模型。首先,利用陸空通話錄音構(gòu)建復(fù)誦類型陸空通話語料庫,并用詞向量表示陸空通話指令中的詞;然后利用兩個RNN或LSTM-RNN模型分別描述每組陸空通話中的空管指令和飛行員復(fù)誦指令,并生成兩個句子的語義向量;第三,利用余弦相似度度量兩個語義向量的相似性;最后,采用常見分類器判別陸空通話雙方的語義一致性。論文對比了one-hot和word2vec兩種詞向量生成方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用RNN和LSTM-RNN模型描述陸空通話指令的語義向量并利用分類方法判別陸空通話的語義一致性是可行的,并且LSTM-RNN模型比RNN模型更適合用于描述陸空通話指令的語義,在實(shí)驗(yàn)中取得了更高的判別正確率。
【學(xué)位授予單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：V328.3;TP391.1

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本文編號：1272892