(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211116595.8 (22)申请日 2022.09.14 (71)申请人 四川大学 地址 610065 四川省成 都市一环路南 一段 24号 (72)发明人 林毅　杨波　赵雅珺　郭东岳　 吴九州　 (74)专利代理 机构 四川力久律师事务所 512 21 专利代理师 任晓扬 (51)Int.Cl. G06F 40/30(2020.01) G06F 40/295(2020.01) G06F 40/205(2020.01) G06F 16/35(2019.01) G09B 9/08(2006.01) (54)发明名称 一种面向空管模拟培训的文本指令生成方 法及设备 (57)摘要 本发明公开了一种面向空管模拟培训的文 本指令生 成方法及设备， 属于民用航管制模拟培 训技术领域， 包括： 输入空管对话的管制员的指 令文本， 并对所述指令文本进行预处理； 将经过 预处理后的指令文本输入到空管指令解析模块 中， 提取所述预处理后的指令文本的语义标签序 列和意图； 根据所述意图对所述预处理后的指令 文本中的管制指令进行分类； 基于指令复诵生成 模块， 将所述语义标签序列和分类后的管制指令 分别生成对应的操作模拟飞行的指令参数和指 令复诵文本， 从而实现了管制模拟 培训过程中自 动生成对话和指令， 降低了培训成本， 同时提高 了管制模拟培训的效率。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 115470796 A 2022.12.13 CN 115470796 A 1.一种面向空管模拟培训的文本指令生成方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1： 输入空管对话的管制员的指令文本， 并对所述指令文本进行 预处理； S2： 将经过预处理后的指令文本输入到空管指令解析模块中， 提取所述预处理后的指 令文本的语义标签序列和意图； 所述空管指令解析模块包括： 分词模型、 意图识别模型、 实体命名模型； 所述分词模型由一层双向LSTM层和一层CRF层组成， 所述双向LSTM层用于提取特征， 所 述CRF层用于 输出分词标签； 所述意图识别 模型由一层双向LSTM层和两层全连接层组成， 两层所述全连接层 之间加 入文本序列时间维度上的取均值计算以统一特 征维度； 所述实体命名模型由一层双向LSTM层和一层CRF层组成， 所述双向LSTM层用于提取特 征， 所述CRF层用于 输出语义标签； S3： 根据所述 意图对所述预处 理后的指令文本中的管制指令进行分类； S4： 基于指令复诵生成模块， 将所述语义标签序列和分类后的管制指令分别生成对应 的操作模拟飞行的指令参数和指令复诵文本 。 2.根据权利要求1所述的一种面向空管模拟培训的文本指令生成方法， 其特征在于， 所 述步骤S1对所述指令文本进行 预处理包括以下步骤： S11： 去除所述指令文本中的标点符号、 特殊字符， 并对所述指令文本中无意义杂词进 行过滤， 所述无意 义杂词包括语气词、 重复词； S12： 对所述指令文本中出现的组合型专有词汇进行合并。 3.根据权利要求1所述的一种面向空管模拟培训的文本指令生成方法， 其特征在于， 所 述步骤S2包括： S21： 输入所述预处 理后的指令文本， 先进行中英文分类； S22： 将中文字符输入到所述分词模型中进行中文指令分词， 输出分词标签； S23： 将所述分词标签 中的词组与空管特殊词汇表进行比对， 对所述分词标签 中错误的 特殊词汇分词进行纠错， 得到修正后的分词 标签， 所述空管特殊词汇表中的数据至少包括 地点、 指令、 航空公司名、 地名； S24： 输入英文文本或所述修正后的分词标签到所述意图识别模型中， 输出所有意图分 类的概率向量， 向量长度与意图类别数量相同， 所述向量中每个位置的值为包含该意图的 预测概率值， 同时， 设置阈值， 对所述预测概率值进行筛选， 筛选出可信度高于所述阈值的 预测概率值， 检查所述预测 概率值对应的关键词 是否包含在所述预处理后的指令文本中， 若是， 则获得最终的意图； S25： 输入所述英文文本或所述修正后的分词标签到所述实体命名模型中， 输出所述预 处理后的指令文本对应的语义标签序列， 同时， 对于所述最终意图中包含更正意图的指令 文本， 去除其语义标签序列中需要更正的指 令语义， 只保留更正后的指令语义， 作为所述最 终的语义标签序列。 4.根据权利要求3所述的一种面向空管模拟培训的文本指令生成方法， 其特征在于， 所 述步骤S2还包括： 对所述意图和所述语义标签序列进行相应的后处理， 将固定的专业词汇 替换为英文缩写， 将中英文数字替换为阿拉伯数字 。 5.根据权利要求4所述的一种面向空管模拟培训的文本指令生成方法， 其特征在于， 所权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115470796 A 2述意图包括： 陈述 性管制意图、 管制识别意图、 询问管制意图。 6.根据权利要求5所述的一种面向空管模拟培训的文本指令生成方法， 其特征在于， 所 述步骤S3中， 将所述管制指令分为： 陈述 性管制指令、 管制识别指令、 询问类指令； 所述陈述性管制 指令为通过陈述性语句给飞行员发布的交通干预指令， 指令形式为航 班号加指令的AB型； 所述管制识别指令为飞机进入管制扇区时， 第一次主动与管制员联系后的管制员指 令； 所述询问类指令分为： 重复确认类指令和协商性指令， 所述重复类指令为管制员对飞 行员指令请求的重复确认， 所述协商性指令为向飞行员询问发布管制指令的可 行性。 7.根据权利要求6所述的一种面向空管模拟培训的文本指令生成方法， 其特征在于， 所 述步骤S4包括： 接收所述陈述性管制指 令， 根据所述空管复诵规则， 将航班 号与指令进行顺 序调整并补足， 所述陈述性管制指令变为指令加航班号的BA型指令， 所述BA型指令为所述 陈述性管制指 令的复诵指 令文本， 从所述陈述性管制指令对应的所述陈述性管制意图中提 取陈述性管制意图参数， 将所述陈述性管制意图和所述陈述性管制意图参数转换为模拟机 能够识别的指令参数； 接收所述管制识别指令， 根据 所述空管复诵规则， 飞行员复诵航空器呼号， 解析所述管 制识别指令对应的语义标签序列， 提取航空器呼号， 从所述管制识别指令对应的所述管制 识别意图中提取管制识别意图参数， 将所述管制识别意图和所述管制识别意图参数转换为 模拟机能够识别的指令参数； 接收所述询问类指令， 判断所述询问类指令的类型， 若判断为重复确认类指令， 则根据 所述空管复诵规则， 飞行员复诵陈述指令， 根据对应的语义标签序列分割 所述重复确认类 指令中的航空器呼号和其他指 令， 并进行重新排序， 以所述航空器呼号作为结束， 得到所述 询问类指 令的指令复诵文本； 若判断为协商性指 令， 则根据所述空管复诵规则， 从所述协商 性指令对应的所述询问管制意图中提取询问管制意图参数， 机长根据飞行态势将所述询问 管制意图和所述询问管制意图参数进行判定， 若合法则复诵指令， 同时将所述管制识别意 图和所述管制识别意图参数转换为模拟机能够识别的指令参数， 若不合法则开启下一轮协 商。 8.根据权利要求1 ‑7任一所述的一种面向空管模拟培训的文本指令生成方法， 其特征 在于， 所述步骤S1还包括： 构建特勤处置模块， 处理飞行过程中遭遇的特殊情况场景， 生成 并输出机 长文本指令 。 9.根据权利要求1所述的一种面向空管模拟培训的文本指令生成方法， 其特征在于， 所 述步骤S1中的所述特殊情况场景包括： 航空器故障、 机组突发状况、 外 部环境干扰。 10.一种面向空管模拟培训的文本指令生成设备， 其特征在于， 包括至少一个处理器， 以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器； 所述存储器存储有可被所述至少一个处理 器执行的指令， 所述指令被所述至少一个处理器执行， 以使所述至少一个处理器能够执行 权利要求1至9中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115470796 A 3