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航陸空通話是飛行員與管制員進行話音通信的主要方式，是管制員指令發送與飛行員指令回復的信息載體，飛行員正確理解管制員所發出的指令對于民航運輸安全有著重要意義。采用深度學習方法對陸空通話進行實時語義校驗可以及時發現飛行員錯誤的復誦內容?？紤]到訓練一個有效的差錯校驗網絡模型需要大量的文本數據，本文提出一種基于生成對抗網絡GAN的陸空通話文本生成方法。首先對現有真實的陸空通話文本進行篩選和分類，并將其轉換成one-hot詞向量。其次，使用one-hot訓練GAN模型，并使用其生成新的陸空通話文本。最后，根據陸空通話語法規則篩選出符合要求的生成文本。本文比較了不同參數選擇下網絡訓練的效果，通過實驗驗證，使用GAN模型能生成符合民航陸空通話語言規則的文本。
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