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申请/专利权人：交通运输部规划研究院

摘要：本发明涉及一种基于知识图谱的公路路基水毁评估方法及系统，其方法包括：收集与公路路基水毁相关的知识数据，并根据所述知识数据构建公路路基水毁知识图谱；基于机器学习方法和历史公路路基水毁事件，结合所述公路路基水毁知识图谱的推理和关联分析特性，对所述公路路基水毁知识图谱的知识结构进行训练和优化，得到知识图谱结构化数据模型；利用所述知识图谱结构化数据模型对新发生的公路路基水毁事件进行评估，得到评估报告。本发明利用智能化手段对公路路基水毁事件进行评估，为决策者提供更准确和全面的公路水毁评估结果，帮助决策者更好的理解和评估事件的紧急程度和处理措施，提升公路应急救援响应速度、协调工作效率。

主权项：1.一种基于知识图谱的公路路基水毁评估方法，其特征在于，包括以下步骤：收集与公路路基水毁相关的知识数据，并根据所述知识数据构建公路路基水毁知识图谱；基于机器学习方法和历史公路路基水毁事件，结合所述公路路基水毁知识图谱的推理和关联分析特性，对所述公路路基水毁知识图谱的知识结构进行训练和优化，得到知识图谱结构化数据模型；利用所述知识图谱结构化数据模型对新发生的公路路基水毁事件进行评估，得到评估报告；所述知识数据的类型包括结构化类型、半结构化类型和非结构化类型；根据所述知识数据构建公路路基水毁知识图谱，具体为：对结构化类型的知识数据进行数据整合，得到整合数据；对半结构化类型和非结构化类型的知识数据进行知识抽取，得到知识抽取数据；将所述整合数据和所述知识抽取数据进行知识融合，得到数据层；在所述数据层上通过知识加工形成模式层；从所述模式层至所述数据层进行规范化，并从所述数据层至所述模式层进行实例化，以形成所述公路路基水毁知识图谱；对半结构化类型和非结构化类型的知识数据进行知识抽取，具体为：对半结构化类型和非结构化类型的知识数据进行术语抽取、同义关系抽取、概念抽取、分类学关系抽取、非分类学关系学习以及公理和规则学习，得到所述知识抽取数据；将所述整合数据和所述知识抽取数据进行知识融合，具体为：将所述整合数据和所述知识抽取数据进行实体对齐和属性校正，得到所述数据层；在所述数据层上通过知识加工形成模式层，具体为：通过在所述数据层上进行本体学习、本体构建和本体数据填充，以在所述数据层上形成所述模式层；基于机器学习方法和历史公路路基水毁事件，结合所述公路路基水毁知识图谱的推理和关联分析特性，对所述公路路基水毁知识图谱的知识结构进行训练和优化，具体为：根据所述历史公路路基水毁事件中的水毁知识数据和所述公路路基水毁知识图谱中的通用知识数据进行推理和关联分析，得到所述历史公路路基水毁事件的评估结果；依据所述历史公路路基水毁事件的实际结果和评估结果，采用C4.5决策树的机器学习方法对所述公路路基水毁知识图谱的知识结构进行训练和优化，得到知识图谱结构化数据模型；训练和优化是利用历史公路路基水毁事件中的水毁知识数据、公路路基水毁知识图谱中的通用知识数据训练公路路基水毁知识图谱的知识结构，结合水毁实际情况对比模型评估结果，对模型的知识概念、知识关系、知识分类方法进行微调；训练公路路基水毁知识图谱的知识结构为利用历史公路路基水毁事件中的水毁知识数据，整合历史公路路基水毁事件中水毁知识数据的关键词信息，并输入公路路基水毁知识图谱后形成评估结果；所述评估结果为模型根据输入的历史公路路基水毁事件，从而得出该水毁事件中的受灾概况、预案等级、装备派遣、处治策略；优化包括将评估结果与历史水毁事件的实际情况、响应情况进行对比，将评估结果与实际情况相偏离的信息进行调整优化，优化更新知识概念、数据之间的关系、数据的分类，通过不断的重复训练、迭代更新，最终形成成熟的知识图谱结构化数据模型。

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