技术路线
基于知识图谱和TransE模型的BIM语义信息提取方法
本体设计
定义BIM构件概念、关系和属性的结构化语义模型
知识图谱构建
基于neo4j平台创建节点和关系，构建BIM知识图谱
TransE嵌入
优化嵌入维度和学习率参数，进行知识嵌入表达
验证评估
通过搜索系统验证语义信息提取效果
针对IFC标准的BIM在实际应用中存在几何优先、语义弱化、跨软件语义丢失等问题
BIM建模软件以要素几何为基本载体，缺少对构件之间复杂逻辑、空间关系的清晰表达
难以提取深层次的语义关联，无法满足跨平台数据共享和互操作需求
跨软件语义表达错误甚至丢失，影响BIM与GIS的集成应用
基于知识图谱和TransE模型的BIM语义信息提取方法
定义BIM构件概念、关系和属性的结构化语义模型
基于neo4j平台创建节点和关系，构建BIM知识图谱
优化嵌入维度和学习率参数，进行知识嵌入表达
通过搜索系统验证语义信息提取效果
将BIM模型信息进行网络化语义表达
包含GlobalId、Name、Material、IFCEntity、ObjectType、Geometry、PredefinedType等属性
定义聚合、填充、空洞三种关联关系，表达构件间的拓扑和功能连接
以相对坐标点表达几何构件的中心位置和边界信息
将知识图谱实体和关系嵌入到低维向量空间
G = {(H, R, T)}
H为头实体，R为关系，T为尾实体
β = (h, r, t)
期望 h + r ≈ t
与模型性能成正比
与模型性能成反比
基于Revit三层建筑模型的语义信息提取验证
实验模型构件统计与提取结果对比
| IFC实体类 | 数量 |
|---|---|
| IfcOpeningElement | 279 |
| IfcPlate | 199 |
| IfcBeam | 153 |
| IfcWallStandardCase | 137 |
| IfcSlab | 126 |
| 其他构件 | 408 |
| 合计 | 1,302 |
| IFC实体类 | 提取数量 | 成功率 |
|---|---|---|
| IfcOpeningElement | 235 | 84.23% |
| IfcPlate | 199 | 100% |
| IfcBeam | 153 | 100% |
| IfcWallStandardCase | 125 | 91.24% |
| IfcSlab | 126 | 100% |
| 其他构件 | 392 | 96.08% |
| 合计 | 1,230 | 94.47% |
为BIM与GIS集成提供语义转换的新途径
"本文所倡导方法适用于BIM语义信息的提取及其更深层次的语义分析，研究结果为BIM与GIS集成提供一种语义转换的新途径。"
TransE模型在BIM语义信息提取中的核心优势
通过知识图谱技术将BIM构件及其复杂关系进行图形化表达，增强几何和语义的联动性
TransE模型能够发现潜在的构件关系，补全图谱中缺失的连接、支撑或邻接关系
解决跨软件语义表达错误和丢失问题，为BIM与GIS集成提供完整准确的实体属性信息
TransE模型参数对性能影响的深度分析
嵌入维度与收敛速度呈反比关系
学习率与模型稳定性成反比关系
研究局限性与改进空间