基于预训练语言模型的管制信息抽取方法

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摘 要： 在空中交通管理中，管制员使用管制指令调节航空器状态，飞行员通过复诵指令进行确认。管制指令的正确理解对飞行安全具有重大意义。提出一种新的管制信息抽取方法，即基于语言模型的预训练和微调，通过迁移学习实现小样本管制信息抽取。该方法在训练数据量降低时，仍能实现准确率的提升。仿真结果表明，新模型对管制信息抽取的准确率不低于98％，可以有效提取管制指令中的关键信息。（剩余9157字）

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