VTS-LLM: Domain-Adaptive LLM Agent for Enhancing Awareness in Vessel Traffic Services through Natural Language

📄 arXiv: 2505.00989v1 📥 PDF

作者: Sijin Sun, Liangbin Zhao, Ming Deng, Xiuju Fu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-02

备注: 8 pages, 5 figures, 7 tablels, submitted to ITSC2025

💡 一句话要点

VTS-LLM：领域自适应LLM Agent，通过自然语言增强船舶交通服务感知能力

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 船舶交通服务 大型语言模型 领域自适应 Text-to-SQL 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有VTS系统难以处理日益复杂的交通状况和异构数据，缺乏有效的时空推理和直观的人机交互能力。
  2. VTS-LLM Agent通过领域自适应的LLM，结合知识增强的Text-to-SQL任务，实现更智能的船舶风险识别和决策支持。
  3. 实验表明，VTS-LLM在多种语言风格的查询下均优于现有方法，并揭示了语言风格对Text-to-SQL性能的影响。

📝 摘要（中文）

船舶交通服务(VTS)通过实时交通管理对海上安全和法规遵从至关重要。然而，随着交通复杂性的增加和异构、多模态数据的普及，现有的VTS系统在时空推理和直观的人机交互方面面临局限性。本文提出了VTS-LLM Agent，这是第一个为VTS操作中的交互式决策支持量身定制的领域自适应大型LLM Agent。我们将易发生风险的船舶识别形式化为一个知识增强的Text-to-SQL任务，将结构化的船舶数据库与外部海事知识相结合。为了支持这一点，我们构建了一个精心策划的基准数据集，该数据集包含自定义模式、领域特定语料库以及多种语言风格的query-SQL测试集。我们的框架结合了基于NER的关系推理、基于Agent的领域知识注入、语义代数中间表示和查询反思机制，以增强领域基础和上下文感知理解。实验结果表明，VTS-LLM在命令式、操作式和正式自然语言查询下，均优于通用和专注于SQL的基线模型。此外，我们的分析首次提供了经验证据，表明语言风格的变化会在Text-to-SQL建模中引入系统性的性能挑战。这项工作为船舶交通服务中的自然语言界面奠定了基础，并为主动的、LLM驱动的海上实时交通管理开辟了新的机会。

🔬 方法详解

问题定义：现有船舶交通服务系统(VTS)在处理复杂交通和多源异构数据时，面临时空推理能力不足和人机交互不够直观的问题。特别是，如何准确识别具有潜在风险的船舶，并为操作人员提供有效的决策支持，是一个亟待解决的难题。现有的VTS系统依赖于人工分析和预定义的规则，难以适应动态变化的海上环境。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型(LLM)的强大自然语言理解和生成能力，构建一个领域自适应的Agent，即VTS-LLM Agent。该Agent能够将自然语言形式的查询转化为SQL查询，从而访问结构化的船舶数据库和外部海事知识，实现知识增强的推理。通过这种方式，VTS-LLM Agent可以更准确地识别风险船舶，并为操作人员提供更智能的决策支持。

技术框架：VTS-LLM Agent的整体框架包含以下几个主要模块：1) NER-based Relational Reasoning：利用命名实体识别技术，从自然语言查询中提取关键实体和关系。2) Agent-based Domain Knowledge Injection：将领域知识注入到LLM中，增强其对VTS领域概念的理解。3) Semantic Algebra Intermediate Representation：使用语义代数作为中间表示，将自然语言查询转化为SQL查询。4) Query Rethink Mechanisms：通过反思机制，优化生成的SQL查询，提高查询的准确性。

关键创新：VTS-LLM Agent的关键创新在于其领域自适应性和知识增强能力。通过构建领域特定的数据集和知识库，并采用Agent-based的知识注入方法，VTS-LLM Agent能够更好地理解VTS领域的概念和术语，从而更准确地处理自然语言查询。此外，该Agent还采用了语义代数中间表示和查询反思机制，进一步提高了查询的准确性和效率。

关键设计：为了训练和评估VTS-LLM Agent，作者构建了一个精心策划的基准数据集，该数据集包含自定义模式、领域特定语料库以及多种语言风格的query-SQL测试集。数据集涵盖了命令式、操作式和正式自然语言等多种语言风格，旨在评估模型在不同语言风格下的性能。此外，作者还设计了一系列的实验，对比了VTS-LLM Agent与通用LLM和SQL-focused基线模型的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VTS-LLM Agent在命令式、操作式和正式自然语言查询下，均优于通用LLM和SQL-focused基线模型。此外，该研究首次提供了经验证据，表明语言风格的变化会对Text-to-SQL建模的性能产生显著影响，为未来的研究提供了新的方向。

🎯 应用场景

VTS-LLM Agent可应用于提升现有船舶交通服务系统的智能化水平，实现更高效、安全的交通管理。通过自然语言交互，操作人员可以更便捷地查询船舶信息、评估风险，并制定相应的应对措施。该技术还有潜力扩展到其他海事领域，如港口管理、海上搜救等，为构建智能海洋提供支持。

📄 摘要（原文）

Vessel Traffic Services (VTS) are essential for maritime safety and regulatory compliance through real-time traffic management. However, with increasing traffic complexity and the prevalence of heterogeneous, multimodal data, existing VTS systems face limitations in spatiotemporal reasoning and intuitive human interaction. In this work, we propose VTS-LLM Agent, the first domain-adaptive large LLM agent tailored for interactive decision support in VTS operations. We formalize risk-prone vessel identification as a knowledge-augmented Text-to-SQL task, combining structured vessel databases with external maritime knowledge. To support this, we construct a curated benchmark dataset consisting of a custom schema, domain-specific corpus, and a query-SQL test set in multiple linguistic styles. Our framework incorporates NER-based relational reasoning, agent-based domain knowledge injection, semantic algebra intermediate representation, and query rethink mechanisms to enhance domain grounding and context-aware understanding. Experimental results show that VTS-LLM outperforms both general-purpose and SQL-focused baselines under command-style, operational-style, and formal natural language queries, respectively. Moreover, our analysis provides the first empirical evidence that linguistic style variation introduces systematic performance challenges in Text-to-SQL modeling. This work lays the foundation for natural language interfaces in vessel traffic services and opens new opportunities for proactive, LLM-driven maritime real-time traffic management.