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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种面向空管模拟培训的文本指令生成方法及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115470796B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211116595.8，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种面向空管模拟培训的文本指令生成方法及设备是由林毅;杨波;赵雅珺;郭东岳;吴九州设计研发完成，并于2022-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向空管模拟培训的文本指令生成方法及设备在说明书摘要公布了：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。

本发明授权一种面向空管模拟培训的文本指令生成方法及设备在权利要求书中公布了：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； 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。

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