0 引言

    目前全球每年有近130萬(wàn)人死于交通事故，另有2 000～5 000萬(wàn)人因交通事故而導(dǎo)致傷殘^[1]。面對(duì)嚴(yán)峻的交通安全形勢(shì)，對(duì)交通事故數(shù)據(jù)分析挖掘，尋找隱含其中的影響因素，對(duì)改善城市交通環(huán)境、減少交通事故的發(fā)生具有重要意義。

    歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家早在20世紀(jì)70年代已建立了交通事故信息系統(tǒng)，其規(guī)范的數(shù)據(jù)記錄模式及配套的數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)己達(dá)到了較為成熟的水平。我國(guó)的交通事故信息系統(tǒng)在數(shù)據(jù)的規(guī)范化及信息挖掘利用方面尚處于起步階段，公安部交通管理局的交通事故數(shù)據(jù)庫(kù)為提高數(shù)據(jù)的分析和處理效率，多以提供標(biāo)準(zhǔn)化編碼的數(shù)據(jù)為主。針對(duì)記錄事故發(fā)生過(guò)程的文本類數(shù)據(jù)雖然包含大量有用的信息，但由于缺乏有效的挖掘和分析手段，得不到充分的利用。同時(shí)，由于受交通民警語(yǔ)言表達(dá)差異影響，同一類型交通事故成因描述也不盡相同，只達(dá)到語(yǔ)義相同，導(dǎo)致對(duì)交通事故規(guī)律的研究還停留在定性分析或組成比較的層面上，嚴(yán)重影響了交通事故統(tǒng)計(jì)分析的客觀性和科學(xué)性。己有的研究表明，對(duì)文本數(shù)據(jù)的分析可以挖掘出更多的潛在信息，可用來(lái)修正結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析所得結(jié)果的客觀性，從而達(dá)到更好地服務(wù)于事故分析的效果^[2-8]。此外，F(xiàn)RANKS B^[9]的研究表明，在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中，70%～80%的時(shí)間用于數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化整理，而用來(lái)分析數(shù)據(jù)的時(shí)間僅僅占到20%～30%。

    本文研究的目的在于更好地挖掘文本數(shù)據(jù)中的潛在信息，在提高信息識(shí)別精度的同時(shí)節(jié)省信息處理的時(shí)間。

1 交通事故文本數(shù)據(jù)描述

    文本預(yù)處理是文本挖掘的第一步，也是文本挖掘較為重要且費(fèi)時(shí)的一步。漢語(yǔ)文本的預(yù)處理技術(shù)主要包括中文分詞、特征提取和特征表示。建立一個(gè)相對(duì)完整的標(biāo)準(zhǔn)化信息描述語(yǔ)義集合是進(jìn)行文本數(shù)據(jù)挖掘前的關(guān)鍵^[2]，本文依據(jù)《道路交通事故信息代碼》(GA16-2010)^[10]標(biāo)準(zhǔn)中提取道路交通事故時(shí)間、傷亡人數(shù)、事故形態(tài)、事故認(rèn)定原因、交通違法行為等7個(gè)屬性項(xiàng)目，以驗(yàn)證該語(yǔ)義集合的有效性及可行性，構(gòu)建了一套綜合描述道路交通事故基本信息的標(biāo)準(zhǔn)化語(yǔ)義集合，參見(jiàn)表1。

2 LDA主題模型

    隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的日益普及，文本數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，在海量數(shù)據(jù)中對(duì)文本進(jìn)行分類，成為快速了解輿論信息的一個(gè)重要手段，并且被廣泛應(yīng)用到許多領(lǐng)域，包括：數(shù)字圖書館、網(wǎng)頁(yè)分類、垃圾電子郵件過(guò)濾等^[1]。文本聚類(Text clustering)作為一種無(wú)監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法^[11]，已經(jīng)成為對(duì)文本信息進(jìn)行有效的組織、摘要和導(dǎo)航的重要手段。其中LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型對(duì)主題和主題對(duì)應(yīng)的特征詞加上了先驗(yàn)分布，是一種無(wú)監(jiān)督的概率主題模型。每個(gè)主題下都分布著出現(xiàn)概率較高的詞語(yǔ)，這些詞都與這個(gè)主題有很強(qiáng)的相關(guān)性，利用這種相關(guān)性能在一定程度上解決一詞多義、同義詞等問(wèn)題^[2]，可以用來(lái)識(shí)別大規(guī)模文本集或語(yǔ)料庫(kù)中潛藏的主題信息，其效果優(yōu)于混合主題模型(multinomial mixture)^[12-13]等其他主題劃分方法。近兩年來(lái)，國(guó)外學(xué)者開始將LDA模型用于文獻(xiàn)計(jì)量領(lǐng)域主題研究并取得了較好的效果^[14-18]。同時(shí)研究發(fā)現(xiàn)，LDA模型在新興領(lǐng)域潛在主題分析上更能顯現(xiàn)優(yōu)勢(shì)^[15]，更加適用于交通事故中所體現(xiàn)的主題分析。因此，本文提出了一種基于LDA主題模型的文本聚類和聚簇描述方法，運(yùn)用gensim主題建模工具，建立交通事故規(guī)律LDA分析模型，挖掘隱藏在交通事故定責(zé)統(tǒng)計(jì)文本內(nèi)的不同主題與影響因素之間的關(guān)系。

2.1 LDA模型數(shù)據(jù)處理原理

    概率主題模型：隱含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation，LDA)由BIEI D M、NG A Y和JORDAN M I于2003年提出，是一種主題模型，它可以將文檔集中每篇文檔的主題以概率分布的形式給出，從而通過(guò)分析一些文檔抽取出它們的主題(分布)出來(lái)后，便可以根據(jù)主題(分布)進(jìn)行主題聚類或文本分類。它是一種典型的詞袋模型，即一篇文檔是由一組詞構(gòu)成的，詞與詞之間沒(méi)有先后順序的關(guān)系。本文以國(guó)家交通事故信息采集規(guī)范為依據(jù)，以北京市一般程序處理的交通事故數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象進(jìn)行文本數(shù)據(jù)分析。在LDA模型中，一篇文檔生成的過(guò)程為：

    (1)從狄利克雷分布中取樣生成文檔m的主題分布，即為第m條交通事故記錄的關(guān)鍵詞組列表，首先會(huì)對(duì)主題的分布做一個(gè)先驗(yàn)假設(shè)(如正態(tài)分布或均勻分布)，根據(jù)假設(shè)與取樣的契合度，最終找到一個(gè)最大似然的分布α。

    (2)從主題的多項(xiàng)式分布θ_m中取樣生成文檔m第n個(gè)詞的主題z_m，n，用于對(duì)似然的分布做驗(yàn)證。

    (3)從狄利克雷分布β中取樣生成主題z_m，n對(duì)應(yīng)的詞語(yǔ)分布，k∈[1，K]，不斷去嘗試和逼近真實(shí)的分布。

    (4)從詞語(yǔ)的多項(xiàng)式分布中采樣最終生成詞語(yǔ)w_m，n，m∈[1，M]，n∈[1，N]，最終得到了更客觀的關(guān)鍵詞分列表。

    綜上所述：LDA采用了變分法的原理找到一個(gè)近似真實(shí)分布的分布，是一個(gè)生成統(tǒng)計(jì)模型，即：生成分布->統(tǒng)計(jì)->再生成分布->再統(tǒng)計(jì)……，如圖1所示。

2.2 應(yīng)用LDA模型處理數(shù)據(jù)結(jié)果

    Gensim是一款開源的第三方Python工具包，用于從原始的非結(jié)構(gòu)化的文本中，無(wú)監(jiān)督地學(xué)習(xí)到文本隱層的主題向量表達(dá)。它支持包括TF-IDF、LSA、LDA和Word2vec在內(nèi)的多種主題模型算法，支持流式訓(xùn)練，并提供了諸如相似度計(jì)算、信息檢索等一些常用任務(wù)的API接口。因此，可根據(jù)主題建模的思想，建立車輛交通事故影響因素主題分析模型，根據(jù)車輛交通事故影響因素之間的關(guān)聯(lián)度，確定交通事故因素主題，并確定各因素的重要程度，實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛交通事故規(guī)律的客觀公正評(píng)價(jià)。使用jieba分詞建立開放文本的Word2vec模型，即使用爬蟲技術(shù)收集互聯(lián)網(wǎng)上公開的新聞文章文本，以這些文本為依據(jù)建立詞向量模型，然后刪除現(xiàn)有樣本數(shù)據(jù)中的停止詞（使用頻率較高且對(duì)文本主題分析沒(méi)有幫助的詞語(yǔ)）。

    本文選用2012年～2018年2月期間北京市一般程序處理交通事故數(shù)據(jù)中記錄駕駛員風(fēng)險(xiǎn)駕駛違法行為（一個(gè)交通事故可包含多項(xiàng)駕駛員違法行為)的2萬(wàn)余條文本數(shù)據(jù)為對(duì)象，經(jīng)過(guò)工具包處理后，得到有效樣本14 299個(gè)，使用Word2vec模型對(duì)其進(jìn)行分詞，建立事故因素語(yǔ)料庫(kù)reason corpus，在reason corpus中記錄了詞向量的索引編號(hào)和出現(xiàn)頻次，如圖2所示。

    使用reason corpus語(yǔ)料庫(kù)建立LDA 模型，將關(guān)鍵字分布轉(zhuǎn)換為主題分布，即可得到道路交通事故影響因素主題列表。

    由于LDA模型是以概率分布的方式建立起的主題模型，因此DA每次運(yùn)行產(chǎn)生的結(jié)果都會(huì)略有不同，在樣本量較小的情況下，這個(gè)問(wèn)題尤為突出，可以通過(guò)增大對(duì)樣本數(shù)據(jù)的迭代次數(shù)，讓模型結(jié)果盡可能地客觀。通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在目前14 299個(gè)樣本數(shù)據(jù)的條件下，迭代次數(shù)超過(guò)100次時(shí)，迭代出的結(jié)果就不會(huì)有太大變化，這里將迭代100次后的主題作為分析結(jié)果，如圖3所示，圖中所表示的主題格式為“相關(guān)系數(shù)*關(guān)鍵字”。

    圖3中分析得到的主圖結(jié)果的排列順序?yàn)椋壕邆涓週DA意義得分的結(jié)果更靠前^[10]。從結(jié)果集中可以通過(guò)篩選出相關(guān)系數(shù)大于0.1的關(guān)鍵字，歸納出如下重要權(quán)重關(guān)鍵字：

    (1)駕駛、駕駛證、機(jī)動(dòng)車；

    (2)變更、車道、行駛、機(jī)動(dòng)車；

    (3)車型道、分界線；

    (4)超過(guò)、中型、汽車；

    (5)逆向行駛、機(jī)動(dòng)車；

    (6)妨礙、駕車、時(shí)有、駕駛；

    (7)行駛、非機(jī)動(dòng)車、道路；

    (8)20%、未達(dá)、10%、載貨；

    (9)機(jī)動(dòng)車、營(yíng)運(yùn)、駕駛；

    (10)發(fā)生、機(jī)動(dòng)車、故障、事故、按規(guī)定、標(biāo)志。

    一共自動(dòng)生成100個(gè)主題模型，這里限于篇幅，僅截取前10個(gè)。

2.3 模型評(píng)估

    Gensim推薦使用Coherence Model用于對(duì)主題模型進(jìn)行評(píng)價(jià)，該模型評(píng)價(jià)主題一致性度測(cè)量值常用指標(biāo)有4個(gè)：u_mass、c_v、c_uci、c_npmi，這里選用u_mass，因其運(yùn)行效率高，測(cè)試結(jié)果如表2所示。在選擇25個(gè)主題時(shí)，u_mass出現(xiàn)極小值，所以聚類出的合理主題約為25個(gè)，符合評(píng)估條件。

3 交通事故文本數(shù)據(jù)處理結(jié)果分析

    提高車輛交通事故預(yù)防水平，必須緊緊抓住影響車輛交通事故的優(yōu)先支配因素，探索行之有效的防范對(duì)策。從上述計(jì)算結(jié)果可以看出，北京地區(qū)的車輛交通事故影響因素主要涉及以下方面：是否取得駕駛證、正確變更車道線、逆向行駛和超速等違規(guī)駕駛，其中無(wú)證駕駛、超速、逆向行駛是目前公安機(jī)關(guān)重點(diǎn)打擊的重要違法行為，分析結(jié)果基本與實(shí)際相符，具體分析如下。

    (1)交通事故主要和駕駛及駕駛證有關(guān)(見(jiàn)第1組重要權(quán)重關(guān)鍵字)。在交通事故責(zé)任認(rèn)定時(shí)主要指無(wú)駕駛證、酒后或者醉酒、吸毒駕駛機(jī)動(dòng)車車輛上道路行駛，這類駕駛員缺少正規(guī)培訓(xùn)或者思路不清晰，發(fā)生交通事故往往伴隨超速行為，目前交通事故定責(zé)中很少精確測(cè)量事故發(fā)生時(shí)的瞬間車速，常用較保守的利用路面摩擦力方法計(jì)算車速。管理部門可以結(jié)合實(shí)際，監(jiān)管這類危險(xiǎn)駕駛和駕駛證相關(guān)的信息，在交通執(zhí)法過(guò)程中對(duì)無(wú)證駕駛的問(wèn)題需重點(diǎn)關(guān)注。

    (2)交通事故主要和變更車道有關(guān)(見(jiàn)第2組、3組重要權(quán)重關(guān)鍵字)。正確變更車道線是目前造成交通事故的又一主要原因，主要指駕駛員在道路上行駛隨意變更車道，由于北京地區(qū)交通狀況復(fù)雜，車道標(biāo)識(shí)成為制約交通安全的一個(gè)重點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題，深層次體現(xiàn)在車道標(biāo)志標(biāo)線不完善、不清晰導(dǎo)致駕駛員選擇道路時(shí)產(chǎn)生失誤，表象是駕駛員過(guò)錯(cuò)，目前交通事故定責(zé)中應(yīng)該直接體現(xiàn)出來(lái)，交通事故責(zé)任認(rèn)定書也應(yīng)該不斷完善，增添道路因素責(zé)任選項(xiàng)。

    (3)交通事故主要與超車有關(guān)、逆向行駛、妨礙駕駛有關(guān)(見(jiàn)第4組、第5組、第6組重要權(quán)重關(guān)鍵字)。主要指不同車輛不遵守交通標(biāo)線指示，借道行駛或跨越車道行駛，導(dǎo)致交通事故頻發(fā)，部分深層次原因是一些公交車道時(shí)段或者標(biāo)線設(shè)置不合理，部分原因是駕駛員懷有僥幸違法心理風(fēng)險(xiǎn)駕駛。在交通執(zhí)法的過(guò)程中，可以進(jìn)一步追蹤導(dǎo)致駕駛員風(fēng)險(xiǎn)駕駛的更進(jìn)一步原因，進(jìn)而從源頭上預(yù)防交通事故發(fā)生。交通事故受時(shí)間的影響較大，還可以積累更多的數(shù)據(jù)，以時(shí)間維度分割后，再向下鉆取時(shí)間維度內(nèi)的事故影響因素。

    后面影響因素在這里就不再繼續(xù)歸納總結(jié)。

4 結(jié)論

    交通事故統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)少、事故成因復(fù)雜，本文使用文本挖掘理論，借助主題建模工具，建立交通事故LDA模型，分析交通事故統(tǒng)計(jì)信息中駕駛員違法駕駛的文本數(shù)據(jù)，從而得到以下結(jié)論：

    (1)通過(guò)對(duì)原有文本信息的文本處理分析，結(jié)果表明交通事故信息采集規(guī)范中規(guī)定的交通違法行為用文本信息表述，可以進(jìn)一步歸類主題，可以對(duì)其信息的結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化處理，為進(jìn)一步的數(shù)據(jù)挖掘搭建更好的信息處理平臺(tái)。

    (2)對(duì)事故系統(tǒng)中文本信息挖掘分析，發(fā)現(xiàn)道路設(shè)計(jì)因素和路面標(biāo)志標(biāo)線在交通事故中占有重要的位置，但是事故統(tǒng)計(jì)選項(xiàng)內(nèi)容側(cè)重于駕駛員違法統(tǒng)計(jì)，可以對(duì)國(guó)家交通事故統(tǒng)計(jì)的信息予以補(bǔ)充。

    (3)構(gòu)建的一套含有駕駛員識(shí)別道路交通標(biāo)志標(biāo)線規(guī)則、交通事故發(fā)生時(shí)車速、駕駛員違法心理需求的交通事故信息語(yǔ)義庫(kù)可作為一個(gè)橋梁連接不同的數(shù)據(jù)庫(kù)，使交通事故數(shù)據(jù)庫(kù)的非結(jié)構(gòu)化的文本信息更加直觀和真實(shí)，從而提高信息的綜合利用價(jià)值，為捕捉交通事故特征及研究事故發(fā)生機(jī)理創(chuàng)造有利的條件。

    (4)由于文本信息表達(dá)不統(tǒng)一、特征屬性不易清楚定義和界定，計(jì)算機(jī)根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)義庫(kù)來(lái)自動(dòng)識(shí)別文本信息時(shí)仍會(huì)出現(xiàn)遺漏現(xiàn)象，因此在標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)義庫(kù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建同義詞詞庫(kù)是增加數(shù)據(jù)庫(kù)查詢精度的重要手段。未來(lái)還可構(gòu)建使用在線版的主題提取模型，不斷完善和豐富詞向量空間，使得分詞會(huì)越來(lái)越準(zhǔn)確。

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作者信息:

曾祥坤1，張俊輝2，3，石  拓1，邵可佳4

(1.北京警察學(xué)院，北京102202；

2.北京交通大學(xué) 綜合交通運(yùn)輸大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)交通運(yùn)輸行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100044；

3.北京市公安局公安交通管理局，北京100037；4.馬上消費(fèi)金融股份有限公司，北京100102)