[快闪报告]基于TransE模型的IFC构件语义信息提取方法

基于TransE模型的IFC构件语义信息提取方法
编号：2851 稿件编号：4192 访问权限：仅限参会人 更新：2024-04-12 20:24:38 浏览：389次 快闪报告

报告开始：2024年05月19日 09:40 （Asia/Shanghai）

报告时间：5min

所在会议：[S7] 主题7、遥感与地理信息科学 » [S7-4] 主题7、遥感与地理信息科学 专题7.8、专题7.21（19日上午，301）

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摘要
BIM技术作为城市信息化管理的重要基础，近年来备受关注。IFC作为BIM领域的通用数据交换标准，为信息共享提供了统一的数据格式。然而，IFC模型中的语义信息对非专业人员来说难以快速准确读取，限制了其与其他技术的交互。知识图谱作为大规模语义网络，能图形化展示实体及其关系。TransE模型作为知识图谱的典型推理算法，能从已构建的三元组推测其他节点间的隐含关系属性。因此，本文引入知识图谱，将TransE模型应用于IFC构件语义信息的自动、高效提取。结果表明，通过TransE模型对解析后的IFC文件进行嵌入向量学习，得到其低维表示，计算嵌入向量相似度后，发现构件实体间存在潜在联系和规律，进而成功地提取了有效的语义信息，并构建了该IFC模型的语义知识图谱。
关键字
IFC；语义信息提取; 知识图谱；TransE模型
报告人
谢梦愿
硕士研究生 湖南科技大学

稿件作者
谢梦愿 湖南科技大学
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