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本文提出了一种基于模式框架的自然语言接口，用于交通安全分析。该接口利用大型语言模型解释用户查询，同时保持对权威数据库的确定性执行。该框架在马萨诸塞州交通安全数据库上进行了评估，成功执行了所有查询，并在29%的案例中纠正了错误，展示了拓宽安全数据获取渠道的实用方法。
本研究提出了一种结合 CatBoost 和 SHAP 的混合预测框架，以识别树木相关交通事故的风险因素，并强调未使用约束装置（如安全带）是导致严重伤害的最关键预测因子。