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。
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