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Conference papers

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

Résumé : 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.
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02568312
Contributor : Yannick Parmentier <>
Submitted on : Friday, May 8, 2020 - 10:17:07 PM
Last modification on : Saturday, May 9, 2020 - 1:30:04 AM

Identifiers

  • HAL Id : hal-02568312, version 1

Collections

Citation

Alexandre Arnold, Gérard Dupont, Catherine Kobus, François Lancelot, Pooja Narayan. Interprétation et visualisation contextuelle de NOTAMs (messages aux navigants aériens). Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) - PFIA 2019 - Volume IV : Démonstrations, Jul 2019, Toulouse, France. pp.639-643. ⟨hal-02568312⟩

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