論文の概要: Identification of Potentially Misclassified Crash Narratives using Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.03066v1
• Date: Thu, 03 Jul 2025 17:26:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.571842
• Title: Identification of Potentially Misclassified Crash Narratives using Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL)
• Title（参考訳）: 機械学習(ML)とディープラーニング(DL)を用いた潜在的に誤分類されたクラッシュ物語の同定
• Authors: Sudesh Bhagat, Ibne Farabi Shihab, Jonathan Wood,
• Abstract要約: 本研究は,警察報告物語における交差点関連事故の誤分類検出における機械学習(ML)および深層学習(DL)手法の有効性について検討した。 モデルパフォーマンスは、潜在的に分類されていない物語のエキスパートレビューに対して体系的に検証された。 我々は,自動分類と目標とする専門家レビューを組み合わせたハイブリッドアプローチが,クラッシュデータ品質を改善するための実践的手法を提供すると結論付けた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This research investigates the efficacy of machine learning (ML) and deep learning (DL) methods in detecting misclassified intersection-related crashes in police-reported narratives. Using 2019 crash data from the Iowa Department of Transportation, we implemented and compared a comprehensive set of models, including Support Vector Machine (SVM), XGBoost, BERT Sentence Embeddings, BERT Word Embeddings, and Albert Model. Model performance was systematically validated against expert reviews of potentially misclassified narratives, providing a rigorous assessment of classification accuracy. Results demonstrated that while traditional ML methods exhibited superior overall performance compared to some DL approaches, the Albert Model achieved the highest agreement with expert classifications (73% with Expert 1) and original tabular data (58%). Statistical analysis revealed that the Albert Model maintained performance levels similar to inter-expert consistency rates, significantly outperforming other approaches, particularly on ambiguous narratives. This work addresses a critical gap in transportation safety research through multi-modal integration analysis, which achieved a 54.2% reduction in error rates by combining narrative text with structured crash data. We conclude that hybrid approaches combining automated classification with targeted expert review offer a practical methodology for improving crash data quality, with substantial implications for transportation safety management and policy development.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,警察報告物語における交差点関連事故の誤分類検出における機械学習(ML)および深層学習(DL)手法の有効性について検討した。 アイオワ州交通省の2019年のクラッシュデータを用いて、SVM(Support Vector Machine)、XGBoost、BERT Sentence Embeddings、BERT Word Embeddings、Albert Modelなど、包括的なモデルのセットを実装し比較した。 モデル性能は、潜在的に分類されていない物語のエキスパートレビューに対して体系的に検証され、分類精度を厳格に評価した。 その結果、従来のML手法は、いくつかのDL手法よりも優れた全体的な性能を示したが、Albert Modelは専門家分類(73%とエキスパート1)と原表データ(58%)との最も高い一致を達成した。 統計分析により、アルバート模型は、専門家間の整合性に類似した性能水準を維持しており、特に曖昧な物語において、他のアプローチよりも著しく優れていたことが明らかとなった。 本研究は, 複数モーダル統合解析による交通安全研究における重要なギャップに対処し, 物語テキストと構造的クラッシュデータを組み合わせることで, 54.2%の誤り率の低減を実現した。 我々は,自動分類と目標とする専門家レビューを組み合わせたハイブリッドアプローチが,事故データの品質向上のための実践的方法論であり,交通安全管理や政策開発に重大な影響を及ぼすと結論付けた。

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