論文の概要: Topic Modeling Analysis of Aviation Accident Reports: A Comparative Study between LDA and NMF Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04788v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 01:41:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 22:15:21.704250
• Title: Topic Modeling Analysis of Aviation Accident Reports: A Comparative Study between LDA and NMF Models
• Title（参考訳）: 航空事故報告書のトピックモデリング分析:LDAモデルとNMFモデルの比較
• Authors: Aziida Nanyonga, Hassan Wasswa and Graham Wild
• Abstract要約: 本稿では、LDA(Latent Dirichlet Allocation)とNon- negative Matrix Factorization(NMF)の2つの主要なトピックモデリング手法を比較した。 LDAは、トピック内の単語間のより強い意味的関連性を示す、より高いトピックコヒーレンスを示す。 NMFは、航空事故の特定の側面についてより焦点を絞った分析を可能にする、はっきりした、きめ細かいトピックを生み出すのに優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Aviation safety is paramount in the modern world, with a continuous commitment to reducing accidents and improving safety standards. Central to this endeavor is the analysis of aviation accident reports, rich textual resources that hold insights into the causes and contributing factors behind aviation mishaps. This paper compares two prominent topic modeling techniques, Latent Dirichlet Allocation (LDA) and Non-negative Matrix Factorization (NMF), in the context of aviation accident report analysis. The study leverages the National Transportation Safety Board (NTSB) Dataset with the primary objective of automating and streamlining the process of identifying latent themes and patterns within accident reports. The Coherence Value (C_v) metric was used to evaluate the quality of generated topics. LDA demonstrates higher topic coherence, indicating stronger semantic relevance among words within topics. At the same time, NMF excelled in producing distinct and granular topics, enabling a more focused analysis of specific aspects of aviation accidents.
• Abstract（参考訳）: 航空安全は現代世界で最重要であり、事故の軽減と安全基準の改善を継続的に約束している。 この取り組みの中心は、航空事故の報告の分析、航空事故の背景にある原因や要因を洞察する豊富な文献資源である。 本稿では,航空機事故報告分析の文脈において,LDA(Latent Dirichlet Allocation)とNon- negative Matrix Factorization(NMF)の2つの主要なトピックモデリング手法を比較した。 この研究は、NTSB(National Transportation Safety Board)データセットを利用して、事故報告の中で潜伏するテーマやパターンを識別するプロセスを自動化し、合理化することを目的としている。 コヒーレンス値(c_v)メトリクスは、生成されたトピックの品質を評価するために使われた。 LDAは、トピック内の単語間のより強い意味的関連性を示す、より高いトピックコヒーレンスを示す。 同時にnmfは、個別かつ粒度の異なるトピックの生成に優れ、航空事故の特定の側面をより焦点を絞った分析を可能にした。

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