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题名面向空管的时空知识图谱补全方法
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作者
贾玮
汤闻易
马宗民
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机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
空中交通管理系统与技术国家重点实验室
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出处
《指挥信息系统与技术》
2023年第4期57-63,共7页
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基金
空中交通管理系统与技术国家重点实验室开放基金(SKLATM202104)资助项目。
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文摘
随着我国航空业的高速发展,空中交通管制领域相关知识越来越多。为提升空中交通管理(空管)数据的完整性,结合空管数据的时空特点,研究了时空知识图谱补全方法。时空知识图谱补全可依据已知实体和关系预测出三元组中的缺失部分,为此提出了一种基于平移距离的时空知识图谱补全方法(T-STKGC),具体包括时空感知编码器和知识补全解码器2个部分。时空感知编码器旨在学习时空知识图谱的嵌入式表示;知识补全解码器通过预测缺失的实体来完成时空知识补全。在公共数据集OpenSky和YAGO上的试验结果表明,T-STKGC模型对时空知识图谱补全具有可行性和有效性。
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关键词
时空知识图谱
知识图谱补全
递归神经网络
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Keywords
spatio-temporal knowledge graph
knowledge graph completion
recurrent neural network(RNN)
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分类号
G302
[文化科学]
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题名飞行态势知识图谱及其问答系统的构建方法
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作者
张笑文
汤闻易
单晶
李代祎
马宗民
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机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
空中交通管理系统与技术国家重点实验室
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出处
《指挥信息系统与技术》
2023年第3期70-80,共11页
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基金
空中交通管理系统与技术国家重点实验室开放基金(SKLATM202104)资助项目。
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文摘
针对包含时间区间、坐标信息等复杂数据类型的飞行态势数据,研究飞行态势知识图谱及其问答系统的构建。首先,基于时空知识图谱模型对复杂飞行态势数据进行统一化表示,构建飞行态势知识图谱;然后,针对飞行态势相关问题理解设计问句多分类器,并采用门控循环单元(GRU)和条件随机场(CRF)对问句进行命名实体识别,将问题与问句模板进行匹配生成Cypher查询语句;最后,查询答案并返回给用户。试验结果表明,该知识问答系统在试验评价和实际使用中均具有良好性能。
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关键词
飞行态势
知识图谱
知识问答
机器学习
实体识别
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Keywords
flight situation
knowledge graph
knowledge question-answering
machine learning
en⁃tity recognition
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于特征聚合的管制语音声纹深度识别方法
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作者
李印轩
汤闻易
杨涛
王雪川
李呈祥
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机构
北京首都国际机场股份有限公司
南京电子工程研究所空中交通管理系统与技术国家重点实验室
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出处
《指挥控制与仿真》
2023年第2期112-115,共4页
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基金
国家重点研发计划“机场飞行区智能物联与决策研究(2020YFB1600104)”。
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文摘
针对带有噪声的管制语音声纹识别问题,提出了一种基于特征聚合的声纹识别算法,能够在音频流中识别不同的管制员和飞行员的声纹特征。在经典的X-VECTORS算法的基础上,通过设计残差语谱图特征提取模块和全局可微的NetVLAD特征聚合模块,构造了端到端的说话人识别神经网络训练框架;最后在实际管制语音数据集上对各种说话人识别方法的精度进行了对比分析。实验结果表明,相较于传统的X-VETCORS方法,提出的基于声纹聚合的说话人识别方法具有更高的识别精度。
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关键词
时延神经网络
特征聚合
局部聚集描述子向量
管制语音
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Keywords
TDNN
feature Aggregation
VLAD
ATC voice
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分类号
TN912
[电子电信—通信与信息系统]
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