כתבה
arXiv cs.LG ·
אילו גורמים יש לתאונות דרכים שלא נרשמו? Kumo Tabular ו-Jev
Estimating Uncoded Crash Factors with Tabular Foundation and System One Models: Kumo Tabular and Jev
מחקר חדש פיתח ובחן מערכת לחיזוי תאונות דרכים שלא נרשמו, על ידי קריאה באופן אוטומטי של תיאורי התאונות. המערכת, Kumo Tabular, קראה 5.6 מיליון תיאורי תאונות, וגילתה כי 15,074 תאונות נרשמו כתאונות עקב שימוש בטלפון, בעוד שהפעם הזאת רשומה 7,340. המחקר גם גילה כי קריאה אוטומטית של תיאורי התאונות יכולה לגלות תאונות שלא נרשמו, ולספק תוצאות יותר נכונות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.10321v1 Announce Type: cross Abstract: Road safety programs count the coded fields of police crash records, while the officer's narrative, which often records factors the fields omit, is rarely read. A safety office thus cannot tell how much its counts miss or where to review. This study develops and evaluates a system that joins both views of the 5,601,890 Texas crashes from 2017 to 2025 into population estimates with stated validity. An in-context tabular foundation model, Kumo Tabular, reads the coded record of every crash, a calibrated System One model, Jev, reads the narratives of two probability samples, and human judgments recalibrate its probabilities. A multiwave predict-then-debias estimator joins the three tiers, and a second human tier drawn with recorded probabiliti
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית