【摘 要】
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为提升空中交通管理智能化水平与知识计算效率,结合空管数据时空特点,探索了知识抽取与知识嵌入方法.通过引入正则表达式和神经网络算法解决空管信息抽取问题,基于经典图谱嵌入模型,加入时间和空间2个重要维度信息,提出了支持时空信息的空管知识嵌入模型,并将该模型应用于航班延误等场景.试验结果表明,该模型增加时空信息后,对于基于空管数据集的知识推断效果比传统模型及新变种模型效果有显著提高.
【机 构】
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空中交通管理系统与技术国家重点实验室 南京 210023;上海交通大学计算机科学与工程系 上海 200240
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为提升空中交通管理智能化水平与知识计算效率,结合空管数据时空特点,探索了知识抽取与知识嵌入方法.通过引入正则表达式和神经网络算法解决空管信息抽取问题,基于经典图谱嵌入模型,加入时间和空间2个重要维度信息,提出了支持时空信息的空管知识嵌入模型,并将该模型应用于航班延误等场景.试验结果表明,该模型增加时空信息后,对于基于空管数据集的知识推断效果比传统模型及新变种模型效果有显著提高.
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