CN117271622A - 一种建筑施工方案的审核知识要点挖掘方法与装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种建筑施工方案的审核知识要点挖掘方法与装置，属于建筑施工技术领域，包括信息数据挖掘抽取单元、知识建模匹配单元、审核知识要点数据库、比对评价打分单元和客户端程序，信息数据挖掘抽取单元实现获取建筑领域相关基础信息和利用识别技术抽取关键知识，审核知识要点数据库实现将建筑规范知识和建筑工程知识进行收集入库，建立建筑施工知识数据库，比对评价打分单元通过评价类模型进行打分。本发明提出了一种自动挖掘建筑领域审核知识要点的方法与装置，能够实现从建筑施工方案中自动挖掘审核知识要点，填补了技术空白，结合数据挖掘技术和知识图谱技术，自动挖掘审核知识要点，提高了挖掘审核知识点的质量和效率。
Description
技术领域
本发明涉及建筑施工技术领域，尤其涉及一种建筑施工方案的审核知识要点挖掘方法与装置。
背景技术
建筑施工方案审核知识要点挖掘是数据挖掘技术和知识图谱技术的交叉研究领域。数据挖掘是指从大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。知识图谱是以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系，将非结构化信息表达成更接近人类认知世界的形式，提供了一种更好地组织、管理和理解结构化信息的能力。知识图谱本质上是一种语义网络。其结点代表实体 (entity) 或者概念 (concept)，边代表实体 /概念之间的各种语义关系。知识图谱作为机器认知智能实现的基础之一，是人工智能的重要组成部分，有助于实现自动化和智能化获取、挖掘和应用知识，获得了产业界和学术界的广泛关注。
目前在数据挖掘和知识图谱领域并没有针对建筑审核知识要点挖掘的解决方法，为了弥补这一技术空白，本发明设计了一种建筑施工方案的审核知识要点挖掘方法与装置。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术目前在数据挖掘和知识图谱领域并没有针对建筑审核知识要点挖掘的解决方法，而提出的一种建筑施工方案的审核知识要点挖掘方法与装置。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种建筑施工方案的审核知识要点挖掘方法与装置，包括挖掘方法，挖掘方法包括以下步骤：
S1、获取建筑领域相关基础信息：通过物联网和数据库获取建筑领域规范数据和建筑工程相关数据；
S2、利用识别技术抽取关键知识：利用命名实体识别技术和命名关系识别技术，分别从建筑领域规范数据和建筑工程相关数据中抽取实体知识与关系知识；
S3、知识本体建模：采用知识建模技术，构建统一的知识本体建模，分别对建筑规范知识和建筑工程知识进行知识表示；
S4、知识匹配、构建知识要点集合：利用实体对齐技术，将建筑规范知识与建筑工程知识进行匹配对齐，基于匹配对齐的建筑工程知识，构建候选审核知识要点集合；
S5、评价、审核打分：面向候选审核知识要点集合，采用评价类模型，对每个候选审核知识要点计算其重要性打分，并针对知识要点重要性进行排序；
S6、重要性排序，得出结果：基于候选审核知识要点重要性打分，进行排序，得到重要性排序结果，导出挖掘的审核知识要点排序结果。
优选地，所述S1中建筑领域规范数据包括国家标准规范、行业标准规范、地方标准规范和图集；
建筑过程相关数据包括建筑过程设计方案、相应的CAD图纸、相应的BIM模型和审批记录。
优选地，所述S2中抽取实体知识与关系知识分别包括从建筑领域规范中抽取实体知识和关系知识和从建筑工程相关数据中抽取实体知识和关系知识。
优选地，所述S3中知识建模技术在建筑领域规范和建筑工程相关数据中涉及到的知识点类型包括建筑领域词汇、措施、建筑领域词汇的逻辑关系、建筑领域断词、断句规则和最新版本的法律、法规、规则、规范文件。
优选地，包括信息数据挖掘抽取单元、知识建模匹配单元、审核知识要点数据库、比对评价打分单元和客户端程序。
优选地，所述信息数据挖掘抽取单元实现获取建筑领域相关基础信息和利用识别技术抽取关键知识。
优选地，所述知识建模匹配单元采用知识建模技术，构建统一的知识本体建模。
优选地，所述审核知识要点数据库实现将建筑规范知识和建筑工程知识进行收集入库，建立建筑施工知识数据库。
优选地，所述比对评价打分单元通过评价类模型进行打分并针对在知识要点重要性进行排序。
相比现有技术，本发明的有益效果为：
1、本发明提出了一种自动挖掘建筑领域审核知识要点的方法与装置，能够实现从建筑施工方案中自动挖掘审核知识要点，填补了技术空白；
2、本发明结合数据挖掘技术和知识图谱技术，自动挖掘审核知识要点，提高了挖掘审核知识点的质量和效率；
3、本发明从建筑领域规范和建筑工程相关数据中抽取知识，并构建统一的知识本体建模，实现了建筑规范知识和建筑工程知识的匹配对齐，进而构建了候选的审核知识要点集合，节省了挖掘工序；
4、本发明采用了评价类模型，对候选的审核知识要点集合进行重要性打分计算，并进行重要性排序，最终导出审核知识要点挖掘结果，提升了挖掘结果的质量。
附图说明
图1为本发明提出的一种建筑施工方案的审核知识要点挖掘方法流程示意图；
图2为本发明提出的一种建筑施工方案的审核知识要点挖掘装置的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例，参照图1-2，一种建筑施工方案的审核知识要点挖掘方法与装置，包括信息数据挖掘抽取单元、知识建模匹配单元、审核知识要点数据库、比对评价打分单元和客户端程序；
信息数据挖掘抽取单元实现获取建筑领域相关基础信息和利用识别技术抽取关键知识，知识建模匹配单元采用知识建模技术，构建统一的知识本体建模，审核知识要点数据库实现将建筑规范知识和建筑工程知识进行收集入库，建立建筑施工知识数据库，比对评价打分单元通过评价类模型进行打分并针对在知识要点重要性进行排序。
实施例一，挖掘方法包括以下步骤：
第一步，获取建筑领域相关基础信息：通过物联网和数据库获取建筑领域规范数据和建筑工程相关数据；
进一步地，建筑领域规范数据包括国家标准规范、行业标准规范、地方标准规范和图集；建筑过程相关数据包括建筑过程设计方案、相应的CAD图纸、相应的BIM模型和审批记录。
第二步，利用识别技术抽取关键知识：利用命名实体识别技术和命名关系识别技术，分别从建筑领域规范数据和建筑工程相关数据中抽取实体知识与关系知识；
进一步地，抽取实体知识与关系知识分别包括从建筑领域规范中抽取实体知识和关系知识和从建筑工程相关数据中抽取实体知识和关系知识。
第三步，知识本体建模：采用知识建模技术，构建统一的知识本体建模，分别对建筑规范知识和建筑工程知识进行知识表示；
第四步，知识匹配、构建知识要点集合：利用实体对齐技术，将建筑规范知识与建筑工程知识进行匹配对齐，基于匹配对齐的建筑工程知识，构建候选审核知识要点集合；
进一步地，知识建模技术在建筑领域规范和建筑工程相关数据中涉及到的知识点类型包括建筑领域词汇、措施、建筑领域词汇的逻辑关系、建筑领域断词、断句规则和最新版本的法律、法规、规则、规范文件。
第五步，评价、审核打分：面向候选审核知识要点集合，采用评价类模型，对每个候选审核知识要点计算其重要性打分，并针对知识要点重要性进行排序；
第六步，重要性排序，得出结果：基于候选审核知识要点重要性打分，进行排序，得到重要性排序结果，导出挖掘的审核知识要点排序结果。
实施例二，设计并开发数据采集功能，获取建筑领域相关基础信息，获取的方式会采用现有原始的建筑领域的数据库和网络上的建筑领域知识，包括建筑领域规范和建筑工程相关数据，具体为建筑领域规范数据包括国家标准规范、行业标准规范、地方标准规范和图集；建筑过程相关数据包括建筑过程设计方案、相应的CAD图纸、相应的BIM模型和审批记录；
设计并开发知识抽取功能，从建筑领域规范和建筑工程相关数据中抽取实体知识和关系知识，其中利用命名实体识别技术和命名关系识别技术实现对建筑领域规范数据和建筑工程相关数据中抽取实体知识与关系知识。
设计并开发知识图谱管理功能，构建统一的知识本体建模，分别对建筑规范知识和建筑工程知识进行知识表示，并对两种知识进行匹配对齐；并同时设计并开发候选审核知识要点功能，构建候选集合；
设计并开发评价类模型，对候选审核知识要点进行重要性打分，并进行排序；设计并开发导出功能，得到重要性排序结果，导出挖掘的审核知识要点排序结果到客户端程序。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种建筑施工方案的审核知识要点挖掘方法，其特征在于，包括挖掘方法，挖掘方法包括以下步骤：
S1、获取建筑领域相关基础信息：通过物联网和数据库获取建筑领域规范数据和建筑工程相关数据；
S2、利用识别技术抽取关键知识：利用命名实体识别技术和命名关系识别技术，分别从建筑领域规范数据和建筑工程相关数据中抽取实体知识与关系知识；
S3、知识本体建模：采用知识建模技术，构建统一的知识本体建模，分别对建筑规范知识和建筑工程知识进行知识表示；
S4、知识匹配、构建知识要点集合：利用实体对齐技术，将建筑规范知识与建筑工程知识进行匹配对齐，基于匹配对齐的建筑工程知识，构建候选审核知识要点集合；
S5、评价、审核打分：面向候选审核知识要点集合，采用评价类模型，对每个候选审核知识要点计算其重要性打分，并针对知识要点重要性进行排序；
S6、重要性排序，得出结果：基于候选审核知识要点重要性打分，进行排序，得到重要性排序结果，导出挖掘的审核知识要点排序结果。
2.根据权利要求1所述的一种建筑施工方案的审核知识要点挖掘方法，其特征在于，所述S1中建筑领域规范数据包括国家标准规范、行业标准规范、地方标准规范和图集；
建筑过程相关数据包括建筑过程设计方案、相应的CAD图纸、相应的BIM模型和审批记录。
3.根据权利要求1所述的一种建筑施工方案的审核知识要点挖掘方法，其特征在于，所述S2中抽取实体知识与关系知识分别包括从建筑领域规范中抽取实体知识和关系知识和从建筑工程相关数据中抽取实体知识和关系知识。
4.根据权利要求1所述的一种建筑施工方案的审核知识要点挖掘方法，其特征在于，所述S3中知识建模技术在建筑领域规范和建筑工程相关数据中涉及到的知识点类型包括建筑领域词汇、措施、建筑领域词汇的逻辑关系、建筑领域断词、断句规则和最新版本的法律、法规、规则、规范文件。
5.基于权利要求1一种建筑施工方案的审核知识要点挖掘方法提出的审核知识要点挖掘装置，其特征在于，包括信息数据挖掘抽取单元、知识建模匹配单元、审核知识要点数据库、比对评价打分单元和客户端程序。
6.根据权利要求5所述的审核知识要点挖掘装置，其特征在于，所述信息数据挖掘抽取单元实现获取建筑领域相关基础信息和利用识别技术抽取关键知识。
7.根据权利要求5所述的审核知识要点挖掘装置，其特征在于，所述知识建模匹配单元采用知识建模技术，构建统一的知识本体建模。
8.根据权利要求5所述的审核知识要点挖掘装置，其特征在于，所述审核知识要点数据库实现将建筑规范知识和建筑工程知识进行收集入库，建立建筑施工知识数据库。
9.根据权利要求5所述的审核知识要点挖掘装置，其特征在于，所述比对评价打分单元通过评价类模型进行打分并针对在知识要点重要性进行排序。
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|---|---|
| CN (1) | CN117271622A (zh) |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105373547A (zh) * | 2014-08-25 | 2016-03-02 | 北大方正集团有限公司 | 一种知识点重要度计算方法及装置 |
| CN110502587A (zh) * | 2019-07-08 | 2019-11-26 | 史健勇 | 基于语义融合的bim和gis集成方法 |
| CN111177322A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-19 | 成都数之联科技有限公司 | 一种领域知识图谱的本体模型构建方法 |
| CN113806563A (zh) * | 2021-11-18 | 2021-12-17 | 东南大学 | 面向多源异构建筑人文史料的建筑师知识图谱构建方法 |
| CN114417008A (zh) * | 2021-12-22 | 2022-04-29 | 山东同圆数字科技有限公司 | 一种面向建设工程领域的知识图谱构建方法及系统 |
| US20220229400A1 (en) * | 2021-01-18 | 2022-07-21 | Siemens Aktiengesellschaft | Industrial device and method for building and/or processing a knowledge graph |
| CN116304076A (zh) * | 2022-12-23 | 2023-06-23 | 北京中铁建建筑科技有限公司 | 一种面向建筑工程领域的知识图谱构建方法 |
| CN117077778A (zh) * | 2023-08-30 | 2023-11-17 | 北京科技大学 | 基于行业规范和现有本体的建筑运维知识图谱构建方法 |
-
2023
- 2023-11-21 CN CN202311553675.4A patent/CN117271622A/zh active Pending
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105373547A (zh) * | 2014-08-25 | 2016-03-02 | 北大方正集团有限公司 | 一种知识点重要度计算方法及装置 |
| CN110502587A (zh) * | 2019-07-08 | 2019-11-26 | 史健勇 | 基于语义融合的bim和gis集成方法 |
| CN111177322A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-19 | 成都数之联科技有限公司 | 一种领域知识图谱的本体模型构建方法 |
| US20220229400A1 (en) * | 2021-01-18 | 2022-07-21 | Siemens Aktiengesellschaft | Industrial device and method for building and/or processing a knowledge graph |
| CN113806563A (zh) * | 2021-11-18 | 2021-12-17 | 东南大学 | 面向多源异构建筑人文史料的建筑师知识图谱构建方法 |
| CN114417008A (zh) * | 2021-12-22 | 2022-04-29 | 山东同圆数字科技有限公司 | 一种面向建设工程领域的知识图谱构建方法及系统 |
| CN116304076A (zh) * | 2022-12-23 | 2023-06-23 | 北京中铁建建筑科技有限公司 | 一种面向建筑工程领域的知识图谱构建方法 |
| CN117077778A (zh) * | 2023-08-30 | 2023-11-17 | 北京科技大学 | 基于行业规范和现有本体的建筑运维知识图谱构建方法 |
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