Interprétation et visualisation contextuelle de NOTAMs (messages aux navigants aériens)

Alexandre Arnold (1) , Gérard Dupont (2) , Catherine Kobus (3, 4, 5) , François Lancelot (6, 5) , Pooja Narayan (7)

1 EADS Innovation Works [Toulouse]
2 Unité de Science du Sol
3 LIA - Laboratoire Informatique d'Avignon
4 FTR&D - France Télécom Recherche et Développement [Lannion]
5 Airbus Group Innovations [Toulouse]
6 Airbus [France]
7 Airbus Group [Germany]

Pooja Narayan 2 NOTAM, extraction d’information, reconnaissance d’entités imbriquées, biLSTM-CRF, création d’un dataset. ploiter les progrès significatifs récents en compréhension du langage naturel grâce aux réseaux neuronaux profonds pour extraire des informations clés des NOTAMs. Dans la partie 2, nous décrivons en détails ce qu’est un NOTAM dans le monde aéronautique mais détaillons aussi ses spécificités en terme linguistique. Nous détaillons ensuite (partie 3) les informations que l’on souhaite extraire de ces messages ainsi que l’approche choisie à base de reconnaissance d’entités imbriquées. La partie 4 décrit le dataset créé (ainsi que le protocole d’annotation suivi) dans le contexte de cette étude. La section 5 décrit en détails les expériences faites ainsi que les résultats obtenus. La partie 6 décrit la démonstration ; enfin, sont abordées quelques perspectives d’amélioration du système dans la section 7.

Mots clés: NOTAM; extraction d’information; reconnaissance d’entités imbriquées; biLSTM-CRF; création d’un dataset

Domaines: Informatique et langage [cs.CL]

Alexandre Arnold, Gérard Dupont, Catherine Kobus, François Lancelot, Pooja Narayan. Interprétation et visualisation contextuelle de NOTAMs (messages aux navigants aériens). 26e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, 2019, Toulouse, France. pp.639-643. ⟨hal-02568312⟩