KI zur Auswertung von Beteiligung? Das Potenzial von Sprachmodellen zur Erkennung von Verkehrsmitteln in Beteiligungsbeiträgen

Die Auswertung von Textbeiträgen zuverlässig automatisiert zu unterstützen, könnte Aufwände der Behörden im Rahmen der Beteiligung der Öffentlichkeit an Verkehrsplanungsprozessen deutlich reduzieren. Ziel der Arbeit war, das Potenzial von KI in der Auswertung von Beteiligungsbeiträgen zu evaluieren. Dargestellt wird, dass moderne Sprachmodelle in der Lage sind, Verkehrsmittel in Texten zu erkennen, welche zur Vorstrukturierung der Beiträge bedeutsam sind. Eingesetzt wurde das sogenannte überwachte maschinelle Lernen zur Textklassifikation: vortrainierte Modelle wurden mithilfe kleinerer Datensätze nachtrainiert, um diese auf die Anwendung anzupassen. Als Ergebnis konnte eine hohe Genauigkeit bei der Klassifizierung erreicht werden. Das Modell eröffnet des Weiteren die Möglichkeit, verschiedene Beteiligungsverfahren im Hinblick auf die Bedeutung bestimmter Verkehrsthemen für die Bevölkerung miteinander vergleichen zu können. Geplant ist ein Auswertungstool, das in Zukunft die Verkehrsplaner/-innen bei der Auswertung mobilitätsbezogener Beteiligungsbeiträge unterstützen kann.

• Availability:
  • Find a library where document is available. Order URL: http://worldcat.org/issn/00209511
• Authors:
  • Mark, L
  • Romberg, J
  • Escher, T
• Publication Date: 2024-2

Language

• German

Media Info

• Media Type: Print
• Features: Figures; References; Tables;
• Pagination: pp 12-6
• Serial:
  • Internationales Verkehrswesen
  • Volume: 76
  • Issue Number: 1
  • Publisher: Expert Verlag
  • ISSN: 0020-9511

Subject/Index Terms

• ITRD Terms: 142: Öffentliche Beteiligung; 9020: Bewertung; 8655: Datenverarbeitung; 8636: Künstliche Intelligenz; 8513: Klassifizierung; 6483: Numerisches Modell; 143: Planung; 9098: Sprache; 755: Verkehr; 1145: Verkehrsmittel
• Subject Areas: I72: VERKEHRS- UND TRANSPORTPLANUNG;

Filing Info

• Accession Number: 01920833
• Record Type: Publication
• Source Agency: Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt)
• Files: ITRD
• Created Date: Jun 10 2024 9:16AM