CN108446267A - 一种基于命题逻辑的规范拆解方法 - Google Patents

一种基于命题逻辑的规范拆解方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于命题逻辑的规范拆解方法，具体包括如下步骤：针对具体规范条目进行语义分析，将规范拆解为多个简单的句子，对所得的句子进行命名，并将其映射表示为原子命题集合；基于对简单句子的分析结果，获得该规范条目的语义标签集合；通过对简单句集合进行语法分析，获得每一简单句的连接词或程度词，从而得到该规范条目的连接词集合；确定原子命题集合中原子命题和之间的逻辑连结词,得到该条规范的连结词集合；将原子命题集合作为合取范式的一组真值指派，用合取范式附加真值指派来表达具体规范条目；本发明提供的方法能够将建筑行业规范条目的文本信息和规范条目所包含的语义信息进行数字化表达。

Description

一种基于命题逻辑的规范拆解方法
技术领域
本发明属于建筑工程行业规范智能化应用技术领域，涉及一种基于命题逻辑的规范拆解方法。
背景技术
建筑工程行业规范对于工程从业者来讲，就如同法律条文对于政法工作者一般，在具体工程项目中无论是全生命周期(规划、勘察、设计、施工、运维、拆除)中的哪一个阶段，都必须严格遵守规范条目中对于具体事项的解释说明和约束要求。
一系列的建筑规范是行业知识用自然语言描述的文本格式表达。建筑行业相关人员通过研读规范获取专业知识，并将获取到的知识用于两部分工作，一部分是工程项目全生命周期各阶段工作开始前和过程中的参考分析，另一部分是工程项目全生命周期各阶段工作结束后的校核审查。
随着国内BIM(Building Information Model)技术研究迈向BIM2.0时代，以及住建部《建筑工程信息模型应用统一标准》、《建筑工程设计信息模型分类编码标准》、《建筑工程设计信息模型交付标准》等一系列BIM标准的提出与制定，三维BIM智能建造时代即将到来，全生命周期中流通的信息载体也将从二维CAD图纸向三维BIM模型演变。
随着信息载体三维化的演变，针对上述两部分工作(参考分析和校核审查)的工作模式提出智能化升级的需求。而建筑行业工作智能化的基础在于行业知识的信息化表达，即现阶段文本格式规范需要通过某种方式数字化存储于计算机中。将非结构化的规范文档转存为结构化的规则库，转存的过程中不仅要解决形式层面上的存储，还要解决语义层面上的存储。一种建筑规范条目知识信息化表达方法已经成为建筑行业信息化的迫切需求，同时也是针对参考分析、校核审查这两阶段智能化研究的关键问题，这一方法的提出将为建筑产业现代化发展做出贡献。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于命题逻辑的规范拆解方法，能够将建筑行业规范条目的文本信息和规范条目所包含的语义信息进行数字化表达。
本发明所采用的技术方案是，一种基于命题逻辑的规范拆解方法，具体包括如下步骤：
步骤1，针对具体规范条目进行语义分析，按照分析结果从左至右将其拆分为多个简单句的集合Sentence_Set{S1，S2，…，Sn}，其中n为简单句的个数；
步骤2，按照数理逻辑中原子命题的概念对步骤1中得到的简单句集合Sentence_Set{S1,S2,…,Sn}进行命名，并将其映射表示为原子命题集合Simple_Proposition_Set{SP1,SP2,…,SPn}；
步骤3，基于步骤1中的语义分析结果，获得该规范条目的语义标签集合Semantic_Label_Set{SL1，SL2，…，SLn}；
步骤4，通过对步骤1中得到的简单句集合Sentence_Set{S1，S2，…，Sn}进行语法分析，获得每一简单句Si的连接词或程度词Ci，其中，i＝1，2，3……n，从而得到该规范条目的连接词集合Conjunction_Set{C1，C2，…，Cn}；
步骤5，根据步骤3所得结果和步骤4所得结果，确定步骤2中原子命题集合Simple_Proposition_Set{SP1,SP2,…,SPn}中原子命题SPi和SPj之间的逻辑连结词LCi,j,得到该条规范的连结词集合Logical_Connectives_Set{LC1,2，LC2,3，…，LCn-1,n}；
步骤6，根据步骤3和步骤5中所得结果,符号化表达规范条目信息；
步骤7，针对步骤6中的规范条目符号化表达抽象出该规范条目对应的命题公式PF，并将命题公式PF转化为等值合取范式CNF表达；
步骤8，将步骤2中的原子命题集Simple_Proposition_Set{SP1,SP2,…,SPn}作为步骤7所得到的合取范式CNF的一组真值指派Assignment_Set{P1,P2,…,Pn}，用合取范式附加真值指派来表达具体规范条目；
步骤9，针对某本规范全部条目重复上述步骤1～8后得到规范条目命题公式等值合取范式集合Conjunctive_Normal_Form_Map<条目编号,CNF>{1.1.1,CNF1.1.1；1.1.2,CNF1.1.2；…；n.n.n,CNFn.n.n}和真值指派集合Assignment_Map<条目编号,Assignment_Set>{1.1.1,AS1.1.1；1.1.2,AS1.1.2；…；n.n.n,ASn.n.n；}；
步骤10，将步骤9所得结果存储到计算机中，即实现了行业规范知识的信息化表达。
本发明的特点还在于，
步骤1的具体过程如下：
步骤1.1，针对具体规范条目进行语义分析,明确该规范条目中描述限定的主体M；
步骤1.2，将规范条目中对于描述主体M表示的一项约束语义转化为简单的陈述句每一个陈述句叫做一个条件,记为Coi，并将这些陈述句存储为集合起名为条件集Condition_Set{Co1,Co2,…,Con}；
步骤1.3，将规范条目中对于描述主体在条件集Condition_Set{Co1,Co2,…,Con}中每一个或每一组条件下的结果记为Rei，获得与条件集Condition_Set{Co1,Co2,…,Con}具有一对一或一对多映射关系的结果集Result_Set{Re1,Re2,…,Ren}；
步骤1.4，将条件集Condition_Set{Co1,Co2,…,Con}和结果集Result_Set{Re1,Re2,…,Ren}合并后得到简单句的集合Sentence_Set{S1，S2，…，Sn}。
步骤1.2的具体过程为：
当针对描述主题M的一项约束语义是句子时，将这个句子简化后作为条件句Coi，并将这些条件句存储为集合起名为条件集Condition_Set{Co1,Co2,…,Con}；
当针对描述主题M的一项约束语义是名词时，将M与该名词的关系扩展成条件句Coi，并将这些条件句存储为集合起名为条件集Condition_Set{Co1,Co2,…,Con}。
步骤3的具体过程为：
依据步骤1得到的简单句集合Sentence_Set{S1，S2，…，Sn}中包含的条件集Condition_Set{Co1,Co2,…,Con}和结果集Result_Set{Re1,Re2,…,Ren}之间一对一或多对一的映射关系来确定简单句中Si的语义标签SLi,获得该规范条目的语义标签集合Semantic_Label_Set{SL1，SL2，…，SLn}。
步骤6的具体过程为：
根据步骤3得到的Semantic_Label_Set{SL1，SL2，…，SLn}和步骤5得到的Logical_Connectives_Set{LC1,2，LC2,3，…，LCn-1,n}中的具体元素,符号化表达规范条目信息。
本发明的有益效果是，对于建筑行业规范标准知识的信息化表达起到了推进作用，本发明将建筑行业规范条目的文本和规范条目所包含的语义符号化表达为将非结构化的规范文档转存为结构化的规则库奠定了基础。
附图说明
图1是本发明一种基于命题逻辑的规范拆解方法的实施例中结果集与条件集映射关系图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明一种基于命题逻辑的规范拆解方法，具体包括如下步骤：
步骤1，针对具体规范条目进行语义分析，按照分析结果从左至右将其拆分为多个简单句的集合Sentence_Set{S1，S2，…，Sn}，其中n为简单句的个数；
步骤1的具体过程如下：
步骤1.1，针对具体规范条目进行语义分析,明确该规范条目中描述限定的主体M；
步骤1.2，将规范条目中对于描述主体M表示的一项约束语义转化为简单的陈述句每一个陈述句叫做一个条件,记为Coi，并将这些陈述句存储为集合起名为条件集Condition_Set{Co1,Co2,…,Con}；
步骤1.2的具体过程为：
当针对描述主题M的一项约束语义是句子时，将这个句子简化后作为条件句Coi，并将这些条件句存储为集合起名为条件集Condition_Set{Co1,Co2,…,Con}；
当针对描述主题M的一项约束语义是名词时，将M与该名词的关系扩展成条件句Coi，并将这些条件句存储为集合起名为条件集Condition_Set{Co1,Co2,…,Con}。
其中，当M与该名词N是抽象概念和具体实体或具体实体和抽象概念时，条件句扩展成“M的关联空间是N；”当M与该名词N均为抽象概念时，条件句扩展成“M的从属空间是N；”当M与该名词N均为具体实体时，条件句扩展成“M的所属空间是N；”当该名词N为地理信息时，条件句扩展成“M的地理空间是N”；当M与该名词N之间关系是具体实体和用户人群时，条件句扩展成“M的使用对象是N”；当M与该名词N是具体实体和所涉及实体时，条件句扩展成“M的面向对象是N”。
步骤1.3，将规范条目中对于描述主体在条件集Condition_Set{Co1,Co2,…,Con}中每一个或每一组条件下的结果记为Rei，获得与条件集Condition_Set{Co1,Co2,…,Con}具有一对一或一对多映射关系的结果集Result_Set{Re1,Re2,…,Ren}；
步骤1.4，将条件集Condition_Set{Co1,Co2,…,Con}和结果集Result_Set{Re1,Re2,…,Ren}合并后得到简单句的集合Sentence_Set{S1，S2，…，Sn}。
步骤2，按照数理逻辑中原子命题的概念对步骤1中得到的简单句集合Sentence_Set{S1,S2,…,Sn}进行命名，并将其映射表示为原子命题集合Simple_Proposition_Set{SP1,SP2,…,SPn}；
步骤3，基于步骤1中的语义分析结果，获得该规范条目的语义标签集合Semantic_Label_Set{SL1，SL2，…，SLn}；
步骤3的具体过程为：
依据步骤1得到的简单句集合Sentence_Set{S1，S2，…，Sn}中包含的条件集Condition_Set{Co1,Co2,…,Con}和结果集Result_Set{Re1,Re2,…,Ren}之间一对一或多对一的映射关系来确定简单句中Si的语义标签SLi，获得该规范条目的语义标签集合Semantic_Label_Set{SL1，SL2，…，SLn}。
步骤4，通过对步骤1中得到的简单句集合Sentence_Set{S1，S2，…，Sn}进行语法分析，获得每一简单句Si的连接词或程度词Ci，其中，i＝1，2，3……n，从而得到该规范条目的连接词集合Conjunction_Set{C1，C2，…，Cn}；程度词Ci是从禁止、必须、应、不应、宜、不宜、可、不可、null中选出的任意一个；将简单句的句子主干部分拿掉，剩下的表示这个一简单句在整体句子中作用的部分，叫连接词；(例如当……时，……的部分，……处)。
步骤5，根据步骤3所得结果和步骤4所得结果，确定步骤2中原子命题集合Simple_Proposition_Set{SP1,SP2,…,SPn}中原子命题SPi和SPj之间的逻辑连结词LCi,j,得到该条规范的连结词集合Logical_Connectives_Set{LC1,2，LC2,3，…，LCn-1,n}；其中i＝1，2，……，n；j＝1，2，……，n；但i和j不同时取相同的数值；SPj是连接词LCij的连接部分，SPi是连接词LCij的被连接部分；
步骤6，根据步骤3和步骤5中所得结果，符号化表达规范条目信息；
根据步骤3得到的Semantic_Label_Set{SL1，SL2，…，SLn}和步骤5得到的Logical_Connectives_Set{LC1,2，LC2,3，…，LCn-1,n}中的具体元素，符号化表达规范条目信息。
步骤7，针对步骤6中的规范条目符号化表达抽象出该规范条目对应的命题公式PF(Propositional_Formula)，并将命题公式PF转化为等值合取范式CNF(Conjunctive_Normal_Form)表达；
步骤8,将步骤2中的原子命题集合Simple_Proposition_Set{SP1,SP2,…,SPn}作为步骤7所得到的合取范式CNF的一组真值指派Assignment_Set{P1,P2,…,Pn}，用合取范式附加真值指派来表达具体规范条目；
步骤9，针对某本规范全部条目重复上述步骤1～8后得到规范条目命题公式等值合取范式集合Conjunctive_Normal_Form_Map<条目编号,CNF>{1.1.1,CNF1.1.1；1.1.2,CNF1.1.2；…；n.n.n,CNFn.n.n}和真值指派集合Assignment_Map<条目编号,Assignment_Set>{1.1.1,AS1.1.1；1.1.2,AS1.1.2；…；n.n.n,ASn.n.n；}；
步骤10，每条规范均可以通过从Conjunctive_Normal_Form_Map和Assignment_Map中使用相等的key值取得的Value来组合来表达；合取范式集合和真值指派集合存储到计算机中，实现行业规范知识的信息化表达。
实施例
以《托儿所、幼儿园建筑设计规范》第四章建筑设计中第4.1.13条规范为例。
规范4.1.13幼儿经常通行和安全疏散的走道不应设有台阶，当有高差时，应设置防滑坡道，其坡度不应大于1:12。疏散走道的墙面距地面2m以下不应设有壁柱、管道、消火栓箱、灭火器、广告牌等突出物；
步骤1，针对4.1.13这条规范进行语义分析，按照分析结果从左至右将其拆分为多个简单句的集合Sentence_Set{S1，S2，…，S14}；
步骤1.1，针对4.1.13这条规范进行语义分析,明确条目中描述限定的主体M1:走道；M2:防滑坡道；M3:墙面；
步骤1.2，将4.1.13这条规范中对于描述主体表示约束语义的部分转化为条件句,记为Coi，将这些陈述句存储为集合起名为条件集Condition_Set{Co1,Co2,…,Co6}；
步骤1.2.1，针对描述主题M1:走道的约束语义是句子，将这个句子简化后作为条件句(Co3:走道有高差)；针对描述主题M3:墙面的约束语义是句子，将这个句子简化后作为条件句(Co6:疏散走道的墙面距地面2m以下)
步骤1.2.2，针对描述主题M1:走道的约束语义是名词，将M1与该名词的关系扩展成条件句(Coi:走道的使用对象是幼儿)(Co2:走道的使用功能是安全疏散)；针对描述主题M2:防滑坡道的约束语义是名词，将M2与该名词的关系扩展成条件句(Co4:防滑坡道的所属空间是走道)；针对描述主题M3:墙面的约束语义是名词，将M3与该名词的关系扩展成条件句(Co5:墙面的关联空间是疏散走道)；
步骤1.3，将规范条目中对于描述主体在条件集Condition_Set中每一个或每一组条件下的结果(通过对原规范条目删减无关条件和结果得到)记为Rei。获得与条件集Condition_Set具有一对一或一对多映射关系的结果集Result_Set{Re1,Re2,…,Re8}。(Re1:走道设有台阶)(Re2:走道设置防滑坡道)(Re3:防滑坡道的坡度大于1:12)(Re4:墙面设有壁柱)(Re5:墙面设有管道)(Re6:墙面设有消火栓箱)(Re7:墙面设有灭火器)(Re8:墙面设有广告牌)；结果集与条件集映射关系如图1；
步骤1.4，将条件集Condition_Set和结果集Result_Set合并后得到简单句的集合Sentence_Set{S1:Co1，S2:Co2，S3:Co3，S4:Co4，S5:Co5，S6:Co6，S7:Re1，S8:Re2，S9:Re3，S10:Re4，S11:Re5，S12:Re6，S13:Re7，S14:Re8}；
步骤2，按照数理逻辑中原子命题的概念对简单句集合Sentence_Set{S1,S2,…,S14}进行命名，将其一一对应的映射表示为原子命题集合Simple_Proposition_Set{SP1:Co1，SP2:Co2，SP3:Co3，SP4:Co4，SP5:Co5，SP6:Co6，SP7:Re1，SP8:Re2，SP9:Re3，SP10:Re4，SP11:Re5，SP12:Re6，SP13:Re7，SP14:Re8}；
步骤3，针对具体规范条目进行语义分析，获得该规范条目的语义标签集合Semantic_Label_Set{SL1:条件1，SL2:条件2，SL3:条件3，SL4:条件4，SL5:条件5，SL6:条件6，SL7:结果1，SL8:结果2，SL9:结果3，SL10:结果4，SL11:结果5}；
步骤4，通过对简单句的集合Sentence_Set进行语法分析，获得该规范条目的连接词集合Conjunction_Set{C1:当…时，C2:当…时，C3:当…时，C4:当…时，C5:当…时，C6:…的部分，C7:不应，C8:应，C9:不应，C10:不应，C11:不应，C12:不应，C13:不应，C14:不应}；
步骤5，根据具体规范条目的语义标签集合和连接词集合，确定原子命题集合Simple_Proposition_Set{SP1,SP2,…,SP14}中原子命题SPi和SPj之间的逻辑连结词LCi,j,得到该条规范的连结词集合Logical_Connectives_Set{LC1,2:∨，LC1,7:→，LC2,7:→，LC3,4:∧，LC3,8:→，LC4,9:→，LC5,6:∧，LC10,11:∧，LC5,10:→，LC6,10:→，…，LC13,14:∧}；
步骤6，使用集合Simple_Proposition_Set和Logical_Connectives_Set中的元素,符号化表达规范条目信息:
步骤7，针对规范条目的符号化表达抽象出该规范条目对应的命题公式PF(Propositional_Formula) 并将命题公式PF转化为等值合取范式CNF(Conjunctive_Normal_Form):
步骤8，将原子命题集合Simple_Proposition_Set作为合取范式CNF的一组真值指派Assignment_Set{P1:SP1，P2:SP7，P3:SP2，P4:SP3，P5:SP8，P6:SP4，P7:SP9，P8:SP5，P9:SP6，P10:SP10，P11:SP11，P12:SP12，P13:SP13，P14:SP14}。用合取范式附CNF加真值指派来表达具体规范条目；
步骤9，针对《托儿所、幼儿园建筑设计规范》全部条目重复上述步骤1～8后得到规范条目命题公式等值合取范式集合Conjunctive_Normal_Form_Map<条目编号,CNF>{1.1.1,CNF1.1.1；1.1.2,CNF1.1.2；…；4.1.13，CNF4.1.13；…；6.3.9,CNF6.3.9}和真值指派集合Assignment_Map<条目编号,Assignment_Set>{1.1.1,AS1.1.1；1.1.2,AS1.1.2；…；4.1.13，AS4.1.13；…；6.3.9,AS6.3.9}；
步骤10，《托儿所、幼儿园建筑设计规范》中每条规范均可以通过从Conjunctive_Normal_Form_Map和Assignment_Map中使用相等的key值取得的Value来组合来表达。例如取key＝4.1.13得到CNF4.1.13和AS4.1.13，使用CNF和AS表达4.1.13这条具体的规范条目。
将合取范式集合和真值指派集合存储到计算机中，实现行业规范知识的信息化表达。

Claims (5)

1.一种基于命题逻辑的规范拆解方法，其特征在于：具体包括如下步骤：
步骤1，针对具体规范条目进行语义分析，按照分析结果从左至右将其拆分为多个简单句的集合Sentence_Set{S1，S2，…，Sn}，其中n为简单句的个数；
步骤2，按照数理逻辑中原子命题的概念对步骤1中得到的简单句集合Sentence_Set{S1,S2,…,Sn}进行命名，并将其映射表示为原子命题集合Simple_Proposition_Set{SP1,SP2,…,SPn}；
步骤3，基于步骤1中的语义分析结果，获得该规范条目的语义标签集合Semantic_Label_Set{SL1，SL2，…，SLn}；
步骤4，通过对步骤1中得到的简单句集合Sentence_Set{S1，S2，…，Sn}进行语法分析，获得每一简单句Si的连接词或程度词Ci，其中，i＝1，2，3……n，从而得到该规范条目的连接词集合Conjunction_Set{C1，C2，…，Cn}；
步骤5，根据步骤3所得结果和步骤4所得结果，确定步骤2中原子命题集合Simple_Proposition_Set{SP1,SP2,…,SPn}中原子命题SPi和SPj之间的逻辑连结词LCi,j,得到该条规范的连结词集合Logical_Connectives_Set{LC1,2，LC2,3，…，LCn-1,n}；
步骤6，根据步骤3和步骤5中所得结果,符号化表达规范条目信息；
步骤7，针对步骤6中的规范条目符号化表达抽象出该规范条目对应的命题公式PF，并将命题公式PF转化为等值合取范式CNF表达；
步骤8,将步骤2中的原子命题集合Simple_Proposition_Set{SP1,SP2,…,SPn}作为步骤7所得到的合取范式CNF的一组真值指派Assignment_Set{P1,P2,…,Pn}，用合取范式附加真值指派来表达具体规范条目；
步骤9，针对某本规范全部条目重复上述步骤1～8后得到规范条目命题公式等值合取范式集合Conjunctive_Normal_Form_Map<条目编号,CNF>{1.1.1,CNF1.1.1；1.1.2,CNF1.1.2；…；n.n.n,CNFn.n.n}和真值指派集合Assignment_Map<条目编号,Assignment_Set>{1.1.1,AS1.1.1；1.1.2,AS1.1.2；…；n.n.n,ASn.n.n；}；
步骤10，将步骤9所得结果存储到计算机中，即实现了行业规范知识的信息化表达。
2.根据权利要求1所述的一种基于命题逻辑的规范拆解方法，其特征在于：所述步骤1的具体过程如下：
步骤1.1，针对具体规范条目进行语义分析,明确该规范条目中描述限定的主体M；
步骤1.2，将规范条目中对于描述主体M表示的一项约束语义转化为简单的陈述句每一个陈述句叫做一个条件,记为Coi，并将这些陈述句存储为集合起名为条件集Condition_Set{Co1,Co2,…,Con}；
步骤1.3，将规范条目中对于描述主体在条件集Condition_Set{Co1,Co2,…,Con}中每一个或每一组条件下的结果记为Rei，获得与条件集Condition_Set{Co1,Co2,…,Con}具有一对一或一对多映射关系的结果集Result_Set{Re1,Re2,…,Ren}；
步骤1.4，将条件集Condition_Set{Co1,Co2,…,Con}和结果集Result_Set{Re1,Re2,…,Ren}合并后得到简单句的集合Sentence_Set{S1，S2，…，Sn}。
3.根据权利要求2所述的一种基于命题逻辑的规范拆解方法，其特征在于：所述步骤1.2的具体过程为：
当针对描述主题M的一项约束语义是句子时，将这个句子简化后作为条件句Coi，并将这些条件句存储为集合起名为条件集Condition_Set{Co1,Co2,…,Con}；
当针对描述主题M的一项约束语义是名词时，将M与该名词的关系扩展成条件句Coi，并将这些条件句存储为集合起名为条件集Condition_Set{Co1,Co2,…,Con}。
4.根据权利要求3所述的一种基于命题逻辑的规范拆解方法，其特征在于：所述步骤3的具体过程为：
依据步骤1得到的简单句集合Sentence_Set{S1，S2，…，Sn}中包含的条件集Condition_Set{Co1,Co2,…,Con}和结果集Result_Set{Re1,Re2,…,Ren}之间一对一或多对一的映射关系来确定简单句中Si的语义标签SLi,获得该规范条目的语义标签集合Semantic_Label_Set{SL1，SL2，…，SLn}。
5.根据权利要求4所述的一种基于命题逻辑的规范拆解方法，其特征在于：所述步骤6的具体过程为：
根据步骤3得到的Semantic_Label_Set{SL1，SL2，…，SLn}和步骤5得到的Logical_Connectives_Set{LC1,2，LC2,3，…，LCn-1,n}中的具体元素,符号化表达规范条目信息。
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