面向安全管理的航空事件报告自然语言处理
计算与语言
2023-01-16 v1 机器学习
摘要
事件报告是安全管理系统中获取危险源和事故场景普遍性洞察的常用方法。为支持安全数据分析，报告通常根据分类法进行分类。然而，报告的处理可能需要安全分析人员付出巨大努力，且一个常见问题是标注过程中的评分者间变异性。此外，在某些情况下，报告未按分类法处理，或分类法未能完全覆盖文档内容。本文探索了多种自然语言处理（NLP）方法，以支持航空安全事件报告的分析。具体研究的问题包括：使用分类模型对报告进行自动标注，使用主题模型提取文本集合中的潜在主题，以及自动生成可能原因文本。实验结果表明：(i) 在适当条件下，使用基于Transformer的分类器可以有效实现事件报告的自动标注；(ii) 主题建模可用于发现报告集合中存在的主题；(iii) 使用摘要模型可能是生成可能原因文本的一个有前景的方向。
引用
@article{arxiv.2301.05663,
title = {Natural Language Processing of Aviation Occurrence Reports for Safety Management},
author = {Patrick Jonk and Vincent de Vries and Rombout Wever and Georgios Sidiropoulos and Evangelos Kanoulas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.05663},
year = {2023}
}