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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
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。
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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
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。
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