論文の概要: Exploring Aviation Incident Narratives Using Topic Modeling and Clustering Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07924v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 08:23:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:27:15.603856
• Title: Exploring Aviation Incident Narratives Using Topic Modeling and Clustering Techniques
• Title（参考訳）: トピックモデリングとクラスタリング技術を用いた航空事故物語の探索
• Authors: Aziida Nanyonga, Hassan Wasswa, Ugur Turhan, Keith Joiner, Graham Wild,
• Abstract要約: 本研究は,国立運輸安全委員会(NTSB)データセットに高度自然言語処理(NLP)技術を適用した。 主な目的は、潜在テーマの識別、意味的関係の探索、確率的関係の評価、共有特性に基づくクラスタインシデントである。 比較分析の結果, LDAのコヒーレンス値は0.597, pLSAは0.583, LSAは0.542, NMFは0.437であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Aviation safety is a global concern, requiring detailed investigations into incidents to understand contributing factors comprehensively. This study uses the National Transportation Safety Board (NTSB) dataset. It applies advanced natural language processing (NLP) techniques, including Latent Dirichlet Allocation (LDA), Non-Negative Matrix Factorization (NMF), Latent Semantic Analysis (LSA), Probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA), and K-means clustering. The main objectives are identifying latent themes, exploring semantic relationships, assessing probabilistic connections, and cluster incidents based on shared characteristics. This research contributes to aviation safety by providing insights into incident narratives and demonstrating the versatility of NLP and topic modelling techniques in extracting valuable information from complex datasets. The results, including topics identified from various techniques, provide an understanding of recurring themes. Comparative analysis reveals that LDA performed best with a coherence value of 0.597, pLSA of 0.583, LSA of 0.542, and NMF of 0.437. K-means clustering further reveals commonalities and unique insights into incident narratives. In conclusion, this study uncovers latent patterns and thematic structures within incident narratives, offering a comparative analysis of multiple-topic modelling techniques. Future research avenues include exploring temporal patterns, incorporating additional datasets, and developing predictive models for early identification of safety issues. This research lays the groundwork for enhancing the understanding and improvement of aviation safety by utilising the wealth of information embedded in incident narratives.
• Abstract（参考訳）: 航空安全は世界的な懸念であり、貢献要因を包括的に理解するために、インシデントに関する詳細な調査が必要である。 本研究は国立運輸安全委員会(NTSB)のデータセットを用いた。 高度な自然言語処理(NLP)技術として、Latent Dirichlet Allocation (LDA)、Non-Negative Matrix Factorization (NMF)、Latent Semantic Analysis (LSA)、Probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA)、K-means Clusteringがある。 主な目的は、潜在テーマの識別、意味的関係の探索、確率的関係の評価、共有特性に基づくクラスタインシデントである。 本研究は, 複雑なデータセットから貴重な情報を抽出する上で, NLPとトピックモデリング技術の汎用性を実証し, インシデント物語の洞察を提供することにより, 航空安全に寄与する。 様々なテクニックから特定されたトピックを含む結果は、繰り返されるテーマの理解を提供する。 比較分析の結果, LDAのコヒーレンス値は0.597, pLSAは0.583, LSAは0.542, NMFは0.437であった。 K-meansクラスタリングはさらに、インシデント物語に対する共通点とユニークな洞察を明らかにしている。 結論として,本研究では,複数トピック・モデリング手法の比較分析を行い,インシデント物語における潜伏パターンと主題構造を明らかにする。 今後の研究の道には、時間的パターンの探索、追加のデータセットの導入、安全問題の早期発見のための予測モデルの開発などが含まれる。 本研究は,インシデント物語に埋め込まれた豊富な情報を活用することにより,航空安全の理解と改善の基盤となる。

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