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摘要：本发明涉及交通事故领域，公开了一种基于事理图谱的交通事故演化预测方法，包括以下步骤：S1.数据获取及预处理；S2.定义交通事故领域的事件本体并进行数据标注；S3.事件抽取及事件关系抽取；S4.事件泛化；S5.知识存储及演化预测。本发明充分整合目前交通事故领域自有的异构数据，结合新一代人工智能技术和数据驱动算法，基于交通事故的事理图谱进行演化预测，能够为交通安全管控部门的相关工作人员了解交通事故的演化过程以及发展方向提供数据支撑，进而为应急处置决策提供有针对性的技术依据。
主权项：1.一种基于事理图谱的交通事故演化预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.数据获取及预处理：以交通事故记录数据作为基础源，获取结构化数据和文本数据，并对获取的所述结构化数据和文本数据进行数据预处理；S2.定义交通事故领域的事件本体并进行数据标注；S3.事件抽取及事件关系抽取：使用BERT-LatticeLSTM-CRF和BERT+BiGRU+Self-Attention+CRF分别进行交通事故的所述文本数据以及所定义的交通事故领域的事件本体中的文本数据进行事件抽取和事件关系抽取；S4.事件泛化：构建事件泛化模型，使用余弦相似性和Jaccard相似性评估事件间的相似程度，根据相似度阈值和事件数量进行泛化决策，将高相似度且符合条件的事件集合化简为共同元素或频繁子句，进而生成事件的泛化表达；S5.知识存储及演化预测：构建交通事故事理图谱，将实体和关系存储Neo4j图数据库进行可视化，并基于交通事故事理图谱进行演化预测。
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百度查询： 西安石油大学 基于事理图谱的交通事故演化预测方法
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