論文の概要: Applications of natural language processing in aviation safety: A review and qualitative analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06210v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 07:36:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-19 08:09:31.030378
• Title: Applications of natural language processing in aviation safety: A review and qualitative analysis
• Title（参考訳）: 航空安全における自然言語処理の応用:レビューと質的分析
• Authors: Aziida Nanyonga, Keith Joiner, Ugur Turhan, Graham Wild,
• Abstract要約: 本研究では,航空安全における自然言語処理の活用について検討する。 安全対策を強化するための機械学習アルゴリズムに焦点を当てている。 現在、キーワード検索自然言語処理と航空安全による34のScoopus結果がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This study explores using Natural Language Processing in aviation safety, focusing on machine learning algorithms to enhance safety measures. There are currently May 2024, 34 Scopus results from the keyword search natural language processing and aviation safety. Analyzing these studies allows us to uncover trends in the methodologies, findings and implications of NLP in aviation. Both qualitative and quantitative tools have been used to investigate the current state of literature on NLP for aviation safety. The qualitative analysis summarises the research motivations, objectives, and outcomes, showing how NLP can be utilized to help identify critical safety issues and improve aviation safety. This study also identifies research gaps and suggests areas for future exploration, providing practical recommendations for the aviation industry. We discuss challenges in implementing NLP in aviation safety, such as the need for large, annotated datasets, and the difficulty in interpreting complex models. We propose solutions like active learning for data annotation and explainable AI for model interpretation. Case studies demonstrate the successful application of NLP in improving aviation safety, highlighting its potential to make aviation safer and more efficient.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,航空安全における自然言語処理の活用について検討し,安全性向上のための機械学習アルゴリズムに着目した。 2024年5月現在、検索自然言語処理と航空安全のキーワードによる34のScoopus結果がある。 これらの研究を解析することにより,航空機におけるNLPの方法論,発見,含意の傾向を明らかにすることができる。 定性的かつ定量的なツールは、航空安全のためのNLPに関する文献の現状を調べるために使われてきた。 質的な分析は研究のモチベーション、目的、成果を要約し、NLPがどのようにして重要な安全問題を特定し、航空安全を改善するのに役立つかを示す。 本研究は,航空産業における研究のギャップを明らかにし,今後の探査分野を提案する。 航空安全におけるNLP導入の課題として,大規模な注釈付きデータセットの必要性や複雑なモデルの解釈の難しさについて論じる。 データアノテーションのための能動的学習やモデル解釈のための説明可能なAIなどのソリューションを提案する。 ケーススタディでは、NLPが航空安全の改善に成功し、航空をより安全かつ効率的にする可能性を強調している。

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