오하이오 교통사고 보고서 텍스트 마이닝
교통사고는 공중 보건에 심각한 위협을 가하지만, 기존 사고 데이터는 광범위한 분류에 의존하여 중요한 세부 사항을 간과합니다. 본 연구는 오하이오 사고 데이터셋 내의 모호한 범주인 “기타 부적절한 행동”과 “식별 불가”로 인해 발생하는 정보 격차를 해소하고자 합니다. 2020년부터 2024년까지의 67,000건 이상의 자유 텍스트 사고 기록에 대해 기술 통계, N-그램 분석, 잠재 디리클레 할당(LDA) 토픽 모델링을 결합한 다각적인 분석 프레임워크를 적용했습니다. 이를 통해 기존 분류에 가려져 있던 잠재적 기여 요인을 밝혀냈습니다…