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题名基于多任务学习的空管指令复诵生成方法研究
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作者
张攀
张建伟
郭东岳
杨波
林毅
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机构
四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第11期86-92,100,共8页
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基金
国家自然科学基金民航联合研究基金项目(U2333209)
国家自然科学基金面上项目(62371323)
国家自然科学基金区域创新联合基金项目(U20A20161)。
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文摘
在空管模拟机上实现复诵指令的自动生成能提高模拟机的智能化水平。然而,自然语言中普遍存在的多义词问题会影响到生成任务的质量和效果。为了解决以上问题,提出一种基于多任务学习的指令复诵生成模型。该模型引入多任务学习,以文本指令理解任务来辅助复诵文本生成,通过槽填充和意图理解来约束词汇和语句的语义信息。在训练阶段,引入梯度归一化优化算法,动态更新多任务的损失权重。在真实环境下的空管通话数据集上进行了实验,结果表明,提出的模型对指令复诵的准确性较基线模型有显著的提升。
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关键词
多任务学习
指令复诵
管制员培训
文本指令理解
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Keywords
Multi-task learning
Instruction repetition
Controller training
Text instruction understanding
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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