[发明专利]一种基于知识嵌入的结构化管制指令提取方法

说明书

本发明提供了一种基于知识嵌入的结构化管制指令提取方法，包括：构建计算机可读的结构化管制指令；引入机场信息，提升任务处理模型在实际使用时的通用性。通过处理非结构化管制指令，实现以下辅助功能：提取管制指令中出现的场面、气象等信息并进行汇聚；提取航空器的动作、状态等信息并进行模拟仿真；形成计算机可读的结构化信息。该方法针对管制指令中出现的词语之间的语义关系特点设计专门的处理方法，同时针对收集的训练数据的无法覆盖所有机场的特点，提出将机场知识嵌入进行改进，使模型具有通用性。

技术领域

本发明属于空中交通管制自动化系统技术领域，尤其涉及一种基于知识嵌入的结构化管制指令提取方法。

背景技术

目前解决管制员失误的主流方法是加强场面的监控设备，通过借助场面监视雷达、多点定位系统传感器等设备降低失误。同时，一些基于人工智能的更先进的解决方法也被提出，基于语音识别的管制指令提取方法通过语音识别技术将管制语音转换成文本，再利用语义分析的技术提取管制指令的内容。然而在管制指令的语义分析和提取阶段，主要是基于陆空通话规则的模板进行提取，该方法只能处理小部分符合模板的管制指令，不能有效针对所有的管制指令，原因在于实际的管制员发出的管制指令是自然语言形式的，因此无法穷举出所有的模板进行匹配分析，这也是基于陆空通话规则模板的结构化管制指令提取算法的局限。

发明内容

发明目的：本发明从语言学的角度对实际管制指令的词语关系进行分析，设计机场知识字典替换管制指令中的实体信息，使训练的模型具有针对机场管制指令的好的泛化能力，同时设计本体语义网，利用语言学知识学习部分词语的关系，针对管制指令中可能出现语义歧义的词语关系，通过训练相应的语义角色标注模型解决难题。该方法最终可以生成计算机可以理解的结构化管制指令，且能解析绝大部分在实际工作环境下所产生的非结构化形式的管制指令。

技术方案：本发明提供了一种基于知识嵌入的结构化管制指令提取方法，包括如下步骤：

步骤1，构建机场先验知识字典；

步骤2，替换管制指令文本中的已知信息

步骤3，训练信息抽取模型；

步骤4，使用训练后的模型进行预测，得到结构化管制指令。

步骤1包括，将已知机场信息编写入先验知识字典，所述特定信息包括机场中的跑道号、滑行道号、塔台名称，所述机场知识字典包含两部分，一是在模型训练过程中数据来源机场的知识；二是在模型预测过程中目标数据的来源机场，构建方法以键值对的形式保存，即{信息属性：信息值}的方式建立映射关系，例如：{跑道：35L}。其中，跑道是信息属性，而35L是信息值，它表明机场中有一条跑道是35L号跑道；

步骤2包括：对管制指令中出现的机场中的跑道、滑行道信息进行辨析，通过检索机场知识字典预处理管制指令数据，将信息替换成属性，辨析方法是直接搜索字典中有无相应信息。例如：对管制指令中出现的跑道、滑行道信息值进行辨析，通过检索机场知识字典预处理管制指令数据，即将信息替换成对应的属性。搜索字典中有无该信息，例如：东方XXXX，35L起飞。根据字典中的信息，可知35L是跑道，因此，预处理管制指令，变成：东方XXXX，跑道起飞。

步骤3包括，

步骤3-1，进行预处理：从机场塔台收集管制指令作为训练数据，针对训练数据的管制指令，检索对应的机场知识字典，检索出管制指令中出现的实体信息，在管制指令中将实体替换成对应的通用表述实体，将替换后的管制指令数据组成训练数据集；

步骤3-2，训练信息抽取模型

步骤3-2包括：对训练数据集中的管制指令进行标注，将其中出现的实体信息一一标出，同时对介词词组进行一致性标注，向命名实体识别模型输入训练数据集中的管制指令，设定管制指令句子长度是l，即所述句子包含l个单字，使用词嵌入技术得到每个字的向量表示，设向量维度是512，则输入句子的维度变成(l，512)；