公开(公告)号：CN115269841A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210890598.0

申请日：2022-07-27

申请人： 中南大学 ,  湖南省交通科学研究院有限公司

发明人： 黄合来 ,  周汉楚 ,  潘震宇 ,  李烨

IPC分类号： G06F16/35 ,  G06F16/33 ,  G06F40/289 ,  G06Q50/26

摘要： 本发明提供了一种基于文本挖掘的道路交通事故溯因方法，包括如下步骤：提取道路交通事故描述文本；对道路交通事故描述文本进行靶向中文分词，过滤停用词，构建样本数据集；通过词嵌入模型将所得样本数据集张量化；标注事故致因，训练事故分类模型，测试并校正事故分类模型；通过训练好的事故分类模型对事故致因进行修复，完成道路交通事故准确溯因。本发明相比于现有技术可自动化、大批量处理道路交通事故数据记录，有效提高事故数据质量，事故致因修复操作简便、处理高效、信息直观、致因分析准确，有效克服了目前道路交通事故结构化记录的不足，且能够高效准确地修复交通事故数据。

公开(公告)号：CN110134963A

公开(公告)日：2019-08-16

申请号：CN201910418287.2

申请日：2019-05-20

申请人： 中南大学

发明人： 黄合来 ,  周汉楚 ,  潘震宇 ,  张子钰 ,  秦炜志 ,  张馨尹 ,  丁雨童

IPC分类号： G06F17/27 ,  G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06N3/04

摘要： 本发明公开了一种文本挖掘应用于道路交通事故数据处理的方法，对道路交通事故数据样本进行中文分词，通过词嵌入模型将所述样本数据集三维向量化，再通过神经网络CNN搭建大规模文本分类网络TextCNN网络构建模型，输出关键交通信息；本发明基于自然语言处理技术处理交通事故记录文本，再综合运用python和c++语言开发事故致因修复系统，可自动化、大批量处理事故数据记录，有效提高事故数据质量，该事故致因修复系统操作简便、处理高效、信息直观、致因分析准确；充分应用文本数据并便利其在建立模型过程中的使用。本发明的制作成本较低，有效克服我国道路交通事故结构化记录的不足，且能够高效准确地修复交通事故数据。