針對煤礦巷道支護專家系統知識內容有限、知識難以融合共享、無法從非結構化數據中挖掘相關知識等問題，構建了煤礦巷道支護領域知識圖譜。首先通過設計領域概念、關系及屬性對煤礦巷道支護領域知識建模;然后從煤礦巷道支護領域結構化、半結構化、非結構化數據源獲取知識，并基于深度學習模型BI-LSTM-CRF進行實體識別;最后利用圖數據庫Neo4j存儲煤礦巷道支護領域知識，形成煤礦巷道支護領域知識圖譜。煤礦巷道支護領域知識圖譜可進一步提升煤礦巷道支護設計和管理效率，為煤礦巷道支護智能化管理提供知識支持。