論文の概要: Is BERTopic Better than PLSA for Extracting Key Topics in Aviation Safety Reports?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06328v1
• Date: Fri, 30 May 2025 19:27:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-16 03:13:19.066094
• Title: Is BERTopic Better than PLSA for Extracting Key Topics in Aviation Safety Reports?
• Title（参考訳）: 航空安全レポートの重要トピック抽出におけるBERTopicはPLSAより優れているか?
• Abstract要約: 本研究は,航空安全レポートから有意義なトピックを抽出する上で,BERTopic と Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) の有効性を比較した。 2000年から2020年にかけてのNTSB(National Transportation Safety Board)のデータセットを使用して、BERTopicはトランスフォーマーベースの埋め込みと階層的なクラスタリングを採用した。 その結果, BERTopicはPLSAのトピックコヒーレンスに優れ, PLSA 0.37に比べてCvスコア0.41の成績を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study compares the effectiveness of BERTopic and Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) in extracting meaningful topics from aviation safety reports aiming to enhance the understanding of patterns in aviation incident data. Using a dataset of over 36,000 National Transportation Safety Board (NTSB) reports from 2000 to 2020, BERTopic employed transformer based embeddings and hierarchical clustering, while PLSA utilized probabilistic modelling through the Expectation-Maximization (EM) algorithm. Results showed that BERTopic outperformed PLSA in topic coherence, achieving a Cv score of 0.41 compared to PLSA 0.37, while also demonstrating superior interpretability as validated by aviation safety experts. These findings underscore the advantages of modern transformer based approaches in analyzing complex aviation datasets, paving the way for enhanced insights and informed decision-making in aviation safety. Future work will explore hybrid models, multilingual datasets, and advanced clustering techniques to further improve topic modelling in this domain.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,航空事故データにおけるパターンの理解を高めることを目的とした航空安全報告から有意義なトピックを抽出する上で,BERTopic と Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) の有効性を比較した。 2000年から2020年にかけてのNTSB(National Transportation Safety Board)のデータセットを用いて、BERTopicはトランスフォーマーベースの埋め込みと階層的クラスタリングを採用し、PLSAは予測最大化(EM)アルゴリズムによる確率的モデリングを利用した。 その結果, BERTopicはPLSAのトピックコヒーレンスに優れ, PLSA 0.37に比べてCvスコア0.41の成績を示した。 これらの知見は、複雑な航空データセットを分析し、航空安全における洞察と情報決定のための道を開いた、現代のトランスフォーマーベースのアプローチの利点を浮き彫りにした。 今後、この領域におけるトピックモデリングをさらに改善するために、ハイブリッドモデル、多言語データセット、高度なクラスタリング技術について検討する予定である。

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