基于图神经网络的建筑事故报告分类系统及其方法

摘要

本发明涉及基于图神经网络的建筑事故报告分类系统及方法，由数据预处理模块，对建筑事故报告文本进行清洗、分词和类别标注处理；由文本编码模块，将分词后的文本中词语转化为计算机直接处理的数据类型和计算单元；由图构建模块，将序列化结构文本转化为图结构数据；模型构建模块，构建可以处理图结构数据的神经网络模型；报告分类模块，将经过模型运算处理后的文本按照预设类别分类。支持归纳学习，将每个文档构建为单个图，每个图均包含单词节点的同构图，使用图神经网络学习基于其局部结构的细粒度单词表示，为新文档中未出现的单词生成嵌入，将单词节点的表示聚合为文档的表示，不需要在检测新的事故报告时每次重新构建图，节省大量时间资源。