論文の概要: KRAIL: A Knowledge-Driven Framework for Base Human Reliability Analysis Integrating IDHEAS and Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18627v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 06:21:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 21:12:41.409079
• Title: KRAIL: A Knowledge-Driven Framework for Base Human Reliability Analysis Integrating IDHEAS and Large Language Models
• Title（参考訳）: KRAIL: IDHEASと大規模言語モデルを統合したベースヒューマン信頼性分析のための知識駆動フレームワーク
• Authors: Xingyu Xiao, Peng Chen, Ben Qi, Hongru Zhao, Jingang Liang, Jiejuan Tong, Haitao Wang,
• Abstract要約: 本稿では,IDHEASとLLM(KRAIL)を統合した知識駆動型信頼性分析のための新しい2段階フレームワークを提案する。 本稿では,自然言語処理における大規模言語モデル(LLM)の成功に触発されて,知識駆動型信頼性分析のための新しい2段階フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7378790256389047
• License:
• Abstract: Human reliability analysis (HRA) is crucial for evaluating and improving the safety of complex systems. Recent efforts have focused on estimating human error probability (HEP), but existing methods often rely heavily on expert knowledge,which can be subjective and time-consuming. Inspired by the success of large language models (LLMs) in natural language processing, this paper introduces a novel two-stage framework for knowledge-driven reliability analysis, integrating IDHEAS and LLMs (KRAIL). This innovative framework enables the semi-automated computation of base HEP values. Additionally, knowledge graphs are utilized as a form of retrieval-augmented generation (RAG) for enhancing the framework' s capability to retrieve and process relevant data efficiently. Experiments are systematically conducted and evaluated on authoritative datasets of human reliability. The experimental results of the proposed methodology demonstrate its superior performance on base HEP estimation under partial information for reliability assessment.
• Abstract（参考訳）: ヒトの信頼性分析(HRA)は複雑なシステムの安全性の評価と改善に不可欠である。 近年の取り組みはヒューマンエラー確率 (HEP) の推定に重点を置いているが、既存の手法はしばしば、主観的かつ時間を要する専門家の知識に大きく依存している。 自然言語処理における大規模言語モデル(LLM)の成功に触発されて,IDHEASとLLM(KRAIL)を統合した,知識駆動型信頼性分析のための新たな2段階フレームワークを提案する。 この革新的なフレームワークは、ベースHEP値の半自動計算を可能にする。 さらに、知識グラフを検索強化生成(RAG)の形式として利用し、フレームワークの関連データを効率的に検索・処理する能力を向上させる。 実験は、人間の信頼性の信頼できるデータセットに基づいて体系的に行われ、評価される。 提案手法の実験結果は,信頼性評価のための部分情報に基づくベースHEP推定において,優れた性能を示すものである。

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