NOTAM-Evolve: A Knowledge-Guided Self-Evolving Optimization Framework with LLMs for NOTAM Interpretation
Maoqi Liu, Quan Fang, Yuhao Wu, Can Zhao, Yang Yang and Kaiquan Cai
对航空人员通知的准确解释对航空安全至关重要,但其浓缩和隐晦的语言对手动和自动化处理都带来了重大挑战。 现有的自动化系统通常仅限于浅层分析,无法提取操作决策所需的可操作情报。 我们将完整的解释任务正式化为深度解析,这是一个双重推理挑战,既需要动态知识基础(将NOTAM与不断发展的现实航空数据联系起来)也需要基于模式的推理(应用静态域规则来推断操作状态)。 为了应对这一挑战,我们提出了NOTAM-Evolve,这是一个自我进化的框架,使大型语言模型(LLM)能够自主掌握复杂的NOTAM解释。 利用用于数据接地的知识图增强检索模块,该框架引入了闭环学习过程,其中LLM从自己的输出中逐步改进,最大限度地减少了对大量人类注释推理痕迹的需求。 结合这个框架,我们引入了一个新的基准数据集,其中包含10,000个专家注释的NOTAM。 我们的实验表明,NOTAM-Evolve比基础LLM实现了30.4%的绝对精度提升,在结构化NOTAM解释的任务上建立了新的技术状态。
Accurate interpretation of Notices to Airmen (NOTAMs) is critical for aviation safety, yet their condensed and cryptic language poses significant challenges to both manual and automated processing. Existing automated systems are typically limited to shallow parsing, failing to extract the actionable intelligence needed for operational decisions. We formalize the complete interpretation task as deep parsing, a dual-reasoning challenge requiring both dynamic knowledge grounding (linking the NOTAM ...