一种具备不确定性感知能力的决策支持系统：整合文本叙述与规范预测方法以实现可靠的事故代码分类

《Process Safety and Environmental Protection》：An Uncertainty-Aware Decision Support System: Integrating Text Narratives and Conformal Prediction for Trustworthy Accident Code Classification

不确定性感知分层分类框架基于机器学习和符合预测量化MSHA事故文本分类的不确定性，主分类器（XGBoost+word2vec）达95.12%覆盖率，次级分类器（逻辑回归+TF-IDF）实现96.19%覆盖，通过RAPS优化预测集。

　　在高风险工业领域，事故分类是一项至关重要的任务，它直接影响到安全管理和风险评估的效率与准确性。传统的做法依赖于专业人员手动进行分类，虽然能够确保分类的精确性，但这种方法不仅耗费大量时间和人力资源，而且难以应对大规模数据的处理需求。因此，近年来越来越多的研究者开始探索利用机器学习（ML）算法来实现自动化分类，从而提高工作效率。然而，现有的机器学习模型在分类过程中通常缺乏对预测不确定性的量化，这使得其输出结果难以评估其可靠性，尤其是在涉及高风险事故的决策过程中。

为了解决这一问题，本研究提出了一种基于不确定性感知的分层分类框架，旨在帮助人类专家更高效、更准确地对事故报告进行分类。该框架的核心思想是将分类任务分为多个层次，结合不同的文本表示方法和机器学习算法，以提高分类的全面性和准确性。同时，引入了Conformal Prediction（CP）技术，以确保分类结果的不确定性能够被量化，并为人类专家提供可靠的信息支持。通过将低频事故分类代码归为一个更高层次的“其他”类别，框架能够有效应对数据不平衡的问题，从而提升分类的整体效果。

在具体实现过程中，研究团队采用了一种分层的分类结构。首先，通过主分类器对事故报告进行初步分类，主分类器负责区分“其他”类别与其余主要类别。随后，通过次级分类器对“其他”类别中的子类进行进一步分类，以确保分类的细致性和针对性。这种分层结构不仅能够减少计算资源的消耗，还能在分类过程中提供更合理的预测范围。此外，为了确保预测结果的不确定性能够被有效衡量，研究团队引入了Regularized Adaptive Prediction Sets（RAPS）技术，通过正则化方法对Adaptive Prediction Sets（APS）进行优化，从而在保持必要覆盖范围的同时，减少预测集合的大小。

在实际应用中，主分类器采用了XGBoost算法，并结合了word2vec文本表示方法，以提升分类的准确性和覆盖范围。实验结果显示，该主分类器在分类任务中取得了95.12%的覆盖度，其中37.02%的预测结果为单一类别，且准确率达到96.11%。与此同时，次级分类器采用了逻辑回归模型，并结合了TF-IDF文本表示方法，其覆盖度达到了96.19%，平均预测集合大小为1.80，且在单一类别预测中准确率达到98.90%。这表明，通过分层结构的优化，可以显著提高分类的效率和可靠性。

为了进一步提升分类的实用性，研究团队还进行了敏感性分析，以确定在何种覆盖度下，模型的预测集合大小与覆盖度之间的权衡最为合理。结果显示，95%的覆盖度保证能够实现最佳的权衡，既不会导致预测集合过大，也不会影响分类的全面性。这一发现为后续的模型优化提供了重要的参考依据，同时也为实际应用中如何平衡预测的精确性与效率提供了指导。

在实际应用中，不确定性感知的分层分类框架能够有效整合Conformal Prediction技术，以确保分类结果的可靠性。对于高度自信的预测结果，系统能够自动分配单一类别，从而减少人工干预的需求。而对于预测不确定性较高的情况，系统则会生成包含多个类别的预测集合，并将这些结果提交给人类专家进行进一步的审查和确认。这种机制不仅能够提高分类的准确性，还能确保分类结果的可靠性，为安全管理和风险评估提供坚实的数据基础。

在高风险工业环境中，事故报告往往包含大量复杂信息，如事故的起因、发展过程、影响范围等。这些信息通常以非结构化的文本形式呈现，使得传统的分类方法难以处理。而基于机器学习和自然语言处理（NLP）的分类方法则能够有效地提取文本中的关键信息，并将其映射到相应的分类代码中。例如，BERT模型因其强大的上下文理解能力，被广泛应用于文本分类任务中，能够提高分类的准确性和鲁棒性。

然而，现有的分类方法在处理不确定性时仍存在一定的局限性。大多数模型在分类过程中仅提供点预测，而缺乏对预测不确定性的量化，这使得分类结果难以评估其可靠性。特别是在高风险工业应用中，缺乏信心度量的模型输出可能导致误判，从而影响安全管理和风险评估的决策过程。因此，研究团队提出了一种结合Conformal Prediction的不确定性感知框架，以确保分类结果的可靠性，并为人类专家提供更有效的支持。

本研究的框架不仅适用于采矿行业，还可以推广到其他高风险工业领域，如石油、化工、建筑等。然而，为了确保框架的有效性，需要根据具体行业的需求对模型进行重新训练，以适应不同领域的事故分类标准。例如，在石油行业中，事故报告可能涉及不同的风险因素，如设备故障、人为操作失误、环境因素等，而这些因素在采矿行业中可能有所不同。因此，框架需要具备一定的灵活性，以适应不同行业的分类需求。

此外，研究团队还探讨了如何通过分层分类结构来应对数据不平衡的问题。在实际应用中，数据不平衡可能导致模型对某些类别（尤其是低频类别）的预测能力较差，从而影响分类的整体效果。为了解决这一问题，研究团队将低频类别归为一个更高层次的“其他”类别，并通过主分类器对这些类别进行初步分类，再通过次级分类器对子类进行进一步分类。这种分层结构不仅能够提高分类的准确性，还能有效减少计算资源的消耗，提高分类的效率。

在实验过程中，研究团队对不同文本表示方法和机器学习算法进行了比较分析。例如，word2vec和TF-IDF是两种常用的文本表示方法，它们在不同的分类任务中表现出不同的性能。word2vec能够更好地捕捉文本的语义信息，适用于需要较高准确性的分类任务。而TF-IDF则能够更有效地处理关键词频率，适用于需要快速分类的场景。此外，XGBoost和逻辑回归是两种常用的机器学习算法，它们在不同的分类任务中也表现出不同的优势。XGBoost能够处理复杂的非线性关系，适用于需要较高准确性的分类任务。而逻辑回归则能够提供更清晰的分类结果，适用于需要快速决策的场景。

研究团队还发现，通过结合Conformal Prediction技术，可以有效提高分类结果的可靠性。Conformal Prediction技术能够提供模型预测的不确定性度量，从而确保分类结果的可靠性。例如，在高度自信的预测情况下，模型能够自动分配单一类别，而在预测不确定性较高的情况下，模型则会生成包含多个类别的预测集合，并将这些结果提交给人类专家进行进一步的审查和确认。这种机制不仅能够提高分类的准确性，还能确保分类结果的可靠性，为安全管理和风险评估提供坚实的数据基础。

在实际应用中，研究团队还对分类结果进行了评估，并发现该框架在处理高风险事故报告时表现出良好的性能。例如，在处理采矿行业的事故报告时，该框架能够有效区分不同类型的事故，并为人类专家提供可靠的分类支持。此外，该框架还能够处理数据不平衡的问题，确保分类结果的全面性和准确性。通过将低频类别归为一个更高层次的“其他”类别，框架能够有效减少计算资源的消耗，提高分类的效率。

本研究的框架不仅能够提高分类的准确性，还能有效减少人工干预的需求，从而降低安全管理和风险评估的成本。通过将高度自信的预测结果自动分类，而将预测不确定性较高的结果提交给人类专家进行进一步的审查，框架能够确保分类结果的可靠性，同时提高分类的效率。此外，该框架还能够处理不同行业的事故分类需求，通过重新训练模型，使其适应不同领域的分类标准。

研究团队还探讨了该框架在实际应用中的潜在优势。例如，在高风险工业环境中，该框架能够为安全管理和风险评估提供可靠的数据支持，帮助专家更有效地识别潜在风险因素，并制定相应的预防措施。通过将预测结果的不确定性进行量化，框架能够确保分类结果的可靠性，从而提高决策的准确性。此外，该框架还能够处理大规模数据的分类需求，确保分类结果的全面性和准确性，为高风险工业环境中的安全管理提供坚实的数据基础。

在实验过程中，研究团队还对不同文本表示方法和机器学习算法进行了比较分析，以确定哪种组合能够实现最佳的分类效果。例如，word2vec和TF-IDF在文本表示方面表现出不同的优势，而XGBoost和逻辑回归在机器学习算法方面也表现出不同的性能。通过比较分析，研究团队发现，主分类器采用XGBoost和word2vec文本表示方法能够实现较高的分类准确性和覆盖度，而次级分类器采用逻辑回归和TF-IDF文本表示方法能够实现较高的分类准确性和较低的预测集合大小。这种组合能够有效提高分类的效率和可靠性，为实际应用提供更好的支持。

此外，研究团队还探讨了该框架在实际应用中的灵活性和可扩展性。例如，在处理不同行业的事故报告时，该框架能够通过重新训练模型，使其适应不同领域的分类标准。这表明，该框架不仅适用于采矿行业，还可以推广到其他高风险工业领域，如石油、化工、建筑等。通过将预测结果的不确定性进行量化，框架能够确保分类结果的可靠性，为不同行业的安全管理提供坚实的数据基础。

综上所述，本研究提出的不确定性感知的分层分类框架，结合了Conformal Prediction技术，能够有效提高事故报告分类的准确性和可靠性。通过将低频类别归为一个更高层次的“其他”类别，并采用不同的文本表示方法和机器学习算法进行分类，框架能够适应不同行业的分类需求。此外，通过量化预测结果的不确定性，框架能够确保分类结果的可靠性，为人类专家提供更有效的支持。该框架不仅能够提高分类的效率，还能减少人工干预的需求，从而降低安全管理和风险评估的成本。在实际应用中，该框架能够为高风险工业环境中的安全管理提供坚实的数据基础，帮助专家更有效地识别潜在风险因素，并制定相应的预防措施。