空间中人工智能与自然语言处理及理解：一种方法论框架与四个 ESA 案例研究
计算与语言
2022-10-25 v2 人工智能
摘要
欧洲空间局（ESA）作为在空间相关众多领域中科学发现的强大力量而广为人知。ESA 所执行的不同任务产生的知识的数量与深度及其对科学进步的贡献是巨大的，涉及大量文档集合，如科学出版物、可行性研究、技术报告与质量管理程序等。通过诸如开放空间创新平台等举措，ESA 也充当来自广泛社群针对不同挑战的新想法的枢纽，助力科学发现与创新的良性循环。处理如此海量的信息（其中大部分为非结构化文本）是一项超出人类能力的艰巨任务，因此需要自动化。在本文中，我们提出一种基于人工智能与自然语言处理及理解的方法论框架，用于从空间文档中自动提取信息并从中生成价值，并通过在 ESA 不同职能领域（包括任务设计、质量保证、长期数据保存以及开放空间创新平台）实施的若干案例研究加以说明。在此过程中，我们展示了这些技术在多项任务中的价值，从轻松搜索与推荐空间信息，到自动判定一个想法的创新程度、回答关于空间的问题以及生成有关质量程序的测验。这些成果中的每一个都代表了日益智能的 AI 系统在空间应用中向前迈出的一步，从结构化并便利信息访问，到能够理解此类信息并据此推理的智能系统。
引用
@article{arxiv.2210.03640,
title = {Artificial Intelligence and Natural Language Processing and Understanding in Space: A Methodological Framework and Four ESA Case Studies},
author = {José Manuel Gómez-Pérez and Andrés García-Silva and Rosemarie Leone and Mirko Albani and Moritz Fontaine and Charles Poncet and Leopold Summerer and Alessandro Donati and Ilaria Roma and Stefano Scaglioni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.03640},
year = {2022}
}