【摘 要】
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建筑信息模型(BIM)已经成为建筑行业信息技术应用的有效方案。随着BIM数据不断增长,为了高效使用BIM数据,很多研究将自然语言处理(NLP)引入BIM应用中。在中文环境中,由于缺乏
【机 构】
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北京建筑大学电气与信息工程学院,建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71601013),北京市自然科学基金项目(4202017),北京市青年拔尖人才培育项目(CIT&TCD201904050),北京建筑大学青年英才项目,北京建筑大学市属高校基本科研业务费专项资金(X20039)。
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建筑信息模型(BIM)已经成为建筑行业信息技术应用的有效方案。随着BIM数据不断增长,为了高效使用BIM数据,很多研究将自然语言处理(NLP)引入BIM应用中。在中文环境中,由于缺乏建筑行业的术语特征,导致基础环节的中文分词在建筑领域BIM应用中的适应性较差。通过分析当前流行的BIM数据格式工业基础类(industry foundation class,IFC)文件,从中提取BIM模型特征,配合建筑领域术语特征加入分词模型中,以提高中文分词在建筑领域的性能。实验结果表明,与原始条件随机场(CRF)分词模型
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