本文關(guān)鍵詞：基于RNN的陸空通話語(yǔ)義描述與度量方法

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【摘要】：長(zhǎng)期以來(lái),陸空通話失誤導(dǎo)致的飛行事故并不少見(jiàn)。為了減少陸空通話失誤,國(guó)際民航組織及各國(guó)管理機(jī)構(gòu)不斷改進(jìn)陸空通話用語(yǔ)的語(yǔ)言標(biāo)準(zhǔn)。但陸空通話雙方誤理解事件時(shí)有發(fā)生,其中由飛行員指令復(fù)誦錯(cuò)誤引起的陸空通話問(wèn)題最為常見(jiàn)。因此,加強(qiáng)陸空通話指令的語(yǔ)義自動(dòng)化一致性度量,對(duì)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(lái)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(yǔ)義。RNN模型具有記憶功能,可以充分利用序列之間的信息。長(zhǎng)短時(shí)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(shí)無(wú)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(yǔ)義,提出了基于RNN和基于LSTM-RNN的語(yǔ)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(yǔ)料庫(kù),并用詞向量表示陸空通話指令中的詞;然后利用兩個(gè)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(gè)句子的語(yǔ)義向量;第三,利用余弦相似度度量?jī)蓚�(gè)語(yǔ)義向量的相似性;最后,采用常見(jiàn)分類器判別陸空通話雙方的語(yǔ)義一致性。論文對(duì)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(yǔ)義向量并利用分類方法判別陸空通話的語(yǔ)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(yǔ)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(guó)民航大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：V328.3;TP391.1

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本文編號(hào)：1272892