基于深度学习的交通事故报告时序知识图谱建模方法

一种基于深度学习的交通事故报告时序知识图谱建模方法，方法包括在数据预处理后的事故报告中，依次进行概念、关系和属性建模，得到事故领域本体概念模型；使用Bert‑BiLSTM‑CRF网络将事故文本相关静态信息提取建模为命名实体识别命名实体识别NER任务，得到事故场景的静态信息；使用Bert‑CoAtt‑CasRel网络将事故动态演化过程及关键事件时序信息提取建模为关系抽取任务，进行事故车辆时空动作序列重构；基于事故场景的静态信息与事故车辆时空动作序列，通过得到的事故领域本体概念模型进行对应概念、关系和属性的映射，生成事故领域动态知识图谱。本发明将非结构化文本进行结构化表示，可动态演化事故发生过程。