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一种基于标签混淆学习的BIM知识图谱构建方法和系统

申请号: CN202311541545.9
申请人: 北京建筑大学
申请日期: 2023/11/17

摘要文本

本申请公开了一种基于标签混淆学习的BIM知识图谱构建方法和系统,通过获取原始BIM数据集,并对所述原始BIM数据集进行预处理,将目标BIM数据输入到BiLSTM‑CRF模型中进行实体识别,得到目标BIM数据中的实体信息,将实体信息和目标BIM数据输入MutiLCM‑RE,识别出实体之间的关系,并抽取出关系三元组信息,根据关系三元组信息,建立目标BIM知识图谱,本方案通过高质量的实体识别和关系抽取、标签混淆学习策略的优化、多源语义融合方法的应用和增量元自训练的半监督学习等手段,能够构建准确、全面且具有表达能力的BIM知识图谱。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种基于标签混淆学习的BIM知识图谱构建方法和系统
专利类型 发明申请
申请号 CN202311541545.9
申请日 2023/11/17
公告号 CN117473102A
公开日 2024/1/30
IPC主分类号 G06F16/36
权利人 北京建筑大学
发明人 张蕾; 周翔; 唐明亮; 彭李嘉; 孔敏; 夏鹏飞; 顾跃; 武腾越; 崔渝齐
地址 北京市西城区展览路1号

专利主权项内容

1.一种基于标签混淆学习的BIM知识图谱构建方法,其特征在于,所述方法包括:获取原始BIM数据集,并对所述原始BIM数据集进行预处理,得到目标BIM数据;将所述目标BIM数据输入到BiLSTM-CRF模型中进行实体识别,得到所述目标BIM数据中的实体信息,所述实体信息包括建筑元素、构件和实体位置信息;将所述实体信息和目标BIM数据输入MutiLCM-RE,识别出实体之间的关系,并抽取出关系三元组信息,具体的,利用BERT模型对所述实体信息和目标BIM数据进行编码,得到上下文表示信息,经过一个线性层,将隐藏状态映射为softmax函数的输入,得到每个类别的预测概率,通过标签混淆学习策略,将训练过程中生成新的标签分布视为真实的标签分布,并与预测标签分布进行比较,计算损失值,根据所述损失值进行模型训练学习,实现关系三元组信息的抽取;根据所述关系三元组信息,建立目标BIM知识图谱,具体的,采用图数据库或图表示学习技术,将实体和关系以节点和边的形式存储,并建立链接关系,用于建筑项目的生命周期管理和智能决策。