本发明实施例公开了一种基于自然语言处理和深度学习的航空风险等级识别方法，涉及持续适航风险管控技术领域，能够为飞机操作人员和空中管制人员提供辅助决策，减轻ASRS报告风险等级判定中航空专家的工作量。本发明包括：首先获取航空安全报告系统(ASRS)数据，利用ASRS数据中的”Result”属性，对ASRS数据进行风险水平等级划分；采用ASRS数据对语义相似度模型(SBERT)进行微调，获取ASRS中长文本内容的编码；采用生成对抗网络(GAN)生成少数类别的样本，解决ASRS数据中的样本不平衡问题；利用深度学习优秀的特征学习性能，构建航空风险识别模型。本发明适用于民航飞机适航风险管理。