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J-GLOBAL ID：201702221693552044   整理番号：17A0379830

LSTM RNNに基づく航空無線電話通信の意味論的一貫性検証のための新しい方法【Powered by NICT】

A new method for semantic consistency verification of aviation radiotelephony communication based on LSTM-RNN

著者 (4件)： Lu Yujun (Tianjin Key Lab for Advanced Signal Processing, Civil Aviation University of China, Tianjin, China) ,  Shi Yihua (Tianjin Key Lab for Advanced Signal Processing, Civil Aviation University of China, Tianjin, China) ,  Jia Guimin (Tianjin Key Lab for Advanced Signal Processing, Civil Aviation University of China, Tianjin, China) ,  Yang Jinfeng (Tianjin Key Lab for Advanced Signal Processing, Civil Aviation University of China, Tianjin, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： DSP  ページ： 422-426  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 航空Radiotelephony通信(ARC)では,パイロットと航空交通管制官の間の不正確な再生は航空機の飛行安全性に大きな影響を与える。航空機は航空の安全にするために,国際民間航空機関(ICAO)は航空交通の通信標準を改善した。しかし,ARCの不正確な再生に起因する事故は不可避的に起こる。誤った再生のリスクを低減するために,本論文では,ARCの意味的な整合性を検証する方法を提案した。リカレントニューラルネットワーク(RNN)と長い短期メモリリカレントニューラルネットワーク(LSTM RNN)を適用しARCの意味論的意味を抽出し,セマンティックベクトルを表現し,意味的な整合性を検証するためにRNNまたはLSTM RNNの出力でS状層を追加した。RNNまたはLSTM RNNは教師つき学習法で訓練した。ARCコーパス上での提案したアーキテクチャを評価した。実験結果は,提案した方法がARCの意味的な整合性検証に有効であり,LSTM RNNは,このタスクにおけるRNNよりも優れていることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 計算機アーキテクチャ ,  航空機 ,  教師つき学習 ,  *意味論 ,  安全性 ,  *航空輸送 ,  コーパス ,  管制官 ,  国際民間航空機関 ,  *通信
準シソーラス用語： リカレントニューラルネットワーク ,  飛行安全 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 航空交通管制・航法施設  (TE01030T)

タイトルに関連する用語 (6件)： LSTM ,  RNN ,  航空 ,  無線電話 ,  意味論 ,  検証