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基于TransE模型的IFC构件语义信息提取方法
ID：2851
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-12 20:24:38
Hits：1854
Extended type 1
Start Time：2024-05-19 09:40（Asia/Shanghai）
Duration：5min
Session：S7 主题7、遥感与地理信息科学 »
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Abstract
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。
Keywords
IFC；语义信息提取; 知识图谱；TransE模型
Speaker
谢梦愿
硕士研究生 湖南科技大学Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
Registration deadline
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