《改进事后分析（AAR）： 自然语言处理和机器学习的军事训练应用》

事后分析（AAR）在军队和组织中用于评估事件及其相应的培训成果。团队讨论提供了一种以学习为中心的方法，用于评估表现、分析失败或对未来活动可能的改进。有用的信息经常以非结构化文本和语音的形式嵌入这些 AAR 中。本文提出了一种对 AAR 进行数字分析和趋势分析的解决方案。讨论了使用手持设备采集数据的解决方案。此类设备可将音频输入数据管道，在管道中进行语音到文本的处理。音频处理的操作方法是识别音素等原始语言成分，并对其关系进行上下文建模，以识别最有可能的文本输出。然后，将讨论语音到文本的转换以及自然语言处理 (NLP) 在分析中的应用。NLP 技术可发现非结构化文本中的语义模式，然后将其与团队绩效指标相关联。通过揭示 AAR 与团队表现之间的成功促进因素，这种趋势可以优化军事训练课程。