論文の概要: Natural Language Processing of Aviation Occurrence Reports for Safety Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05663v1
• Date: Fri, 13 Jan 2023 17:00:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-16 14:07:27.538563
• Title: Natural Language Processing of Aviation Occurrence Reports for Safety Management
• Title（参考訳）: 安全管理のための航空事故報告の自然言語処理
• Authors: Patrick Jonk, Vincent de Vries, Rombout Wever, Georgios Sidiropoulos, Evangelos Kanoulas
• Abstract要約: 本稿では,航空安全発生報告の分析を支援するために,自然言語処理(NLP)手法について検討する。 適切な条件下では、発生レポートのラベル付けを変換器ベースの分類器で効果的に自動化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.008490462870145
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Occurrence reporting is a commonly used method in safety management systems to obtain insight in the prevalence of hazards and accident scenarios. In support of safety data analysis, reports are often categorized according to a taxonomy. However, the processing of the reports can require significant effort from safety analysts and a common problem is interrater variability in labeling processes. Also, in some cases, reports are not processed according to a taxonomy, or the taxonomy does not fully cover the contents of the documents. This paper explores various Natural Language Processing (NLP) methods to support the analysis of aviation safety occurrence reports. In particular, the problems studied are the automatic labeling of reports using a classification model, extracting the latent topics in a collection of texts using a topic model and the automatic generation of probable cause texts. Experimental results showed that (i) under the right conditions the labeling of occurrence reports can be effectively automated with a transformer-based classifier, (ii) topic modeling can be useful for finding the topics present in a collection of reports, and (iii) using a summarization model can be a promising direction for generating probable cause texts.
• Abstract（参考訳）: 事故報告は安全管理システムで一般的に用いられる手法であり、危険や事故シナリオの頻度に関する洞察を得る。 安全データ分析を支持するため、レポートは分類によって分類されることが多い。 しかしながら、レポートの処理には安全アナリストによる多大な努力が必要であり、一般的な問題はラベル付けプロセスにおける相互変動である。 また、分類によっては報告が処理されない場合や、分類が文書の内容を完全にカバーしていない場合もある。 本稿では,航空安全発生報告の分析を支援するための自然言語処理法について検討する。 特に、分類モデルを用いたレポートの自動ラベリング、トピックモデルを用いたテキストの集合内の潜在トピックの抽出、可能性のある原因テキストの自動生成などが問題となっている。 実験の結果 i) 適切な条件下では、発生報告のラベル付けを変換器ベースの分類器で効果的に自動化することができる。 (ii)トピックモデリングは、レポートのコレクションに存在するトピックを見つけるのに役立ちます。 (iii)要約モデルを使うことは、可能性の高い原因テキストを生成するための有望な方向である。

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