支持图审的消防设计规范条文自动结构化方法
发布时间：2021-08-18 05:23
基于BIM的消防设计施工图合规性自动审查系统借助计算机和BIM技术,利用建筑三维模型的先天优势,快、全、准地检查出BIM模型中的设计问题,改变了传统的人工审图模式,提高了审图效率。其中,规范条文的结构化,即将自然语言编写的建筑设计规范条文转换为计算机可理解并执行的格式,是建立基于BIM的消防设计施工图合规性自动审查系统的关键步骤。近年来,我国在图纸合规性自动审查领域也获得了一些成果,而规范条文的结构化却一直停留在人工处理或半自动化阶段。人工提取过程效率低且容易出错,将人工处理过程转换为计算机执行的自动结构化过程可大大提高正确率和效率,特别在规范条文修订后能自动生成相应计算机可理解并执行的规则。论文以建设工程消防设计审查要点作为切入点,选取了16篇常用消防设计规范作为研究基础。首先使用分词系统对规范条文进行预处理,使之成为仅含有一个设计规则的句子。接下来,本文借助上下文无关文法对消防设计规范条文进行句法分析,得出计算机可理解的知识内容。对最小的语法单位语素进行分析,将名词、情态词、比较词以计算机可理解的表达构建语素库;按照动词所表现关系将规范分成六类,推导出各类规范的结构化规则表达式及其...
【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
基于BIM的消防设计施工图自动审查系统总体模型
华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文其中，ICTCLAS 中文分词系统（Institute of Computing Technology, Chinesexical Analysis System）是正确率最高（97.58%，973 专家组评测结果）、评价、应用最广的中文分词系统，由中国科学院计算技术研究所使用 C++语言设计，能够支持常用的开发语言 C、Java，同时能够运用于 Windows、Linux 等操作。ICTCLAS 软件[55]以隐马尔可夫模型和最短路径法为其核心算法，其中最短法用于分词，隐马尔可夫模型用于词性标注。如图 2-1 的 ICTCLAS 界面所示，文档转换、批量分词、词性标注、文本分类、智能过滤等功能，同时支持用户义添加领域词汇。
如《建筑设计防火规范》GB 50016 第 3.2.2 条规定：甲类高层厂房的耐火等级不应低于二级；建筑面积不大于 300 ㎡的甲类单层厂房可采用三级耐火等级建筑。包含多个设计规则的规范条文不利于后续的语法分析，也不利于计算机直接处理，因此需要将这些含有多个设计规则的条文成为多个独立的仅含有一个设计规则的句子。通过分析规范条文可以得出判断依据：一般地，除了单个句子中存在几个条件的情况下，当一个规范句子中出现两个及以上的审查对象或审查对象属性的自由组合时，那么这个规范句子包含两个及以上的设计规则。借助 ICTCLAS 中文分词系统对文档中的事实和关系识别、标注，并利用文本工程通用框架 GATE 进行知识抽取[60]，可实现规范条文的自动预处理。效果演示如图 3-1 所示。此外，还存在部分规范以表格的形式，这些表格的内容已通过专业人士精炼且以计算机可理解的形式整理在表格中，故表格类的规范不作为本研究的规范条文基础。
【参考文献】：
期刊论文
[1]浅谈如何做好消防施工图技术审查与行政审批分离工作[J]. 李莉. 中国公共安全(学术版). 2019(01)
[2]基于BIM模型的深基坑工程施工方案自动图审[J]. 宫培松,骆汉宾,郭聖煜. 土木工程与管理学报. 2018(04)
[3]基于自然语言问题的电子病历分析工具—QReport[J]. 孙程琳,夏宇航,刘旭利,高炬,刘珉,殷亦超,阮彤. 山西大学学报(自然科学版). 2018(01)
[4]基于BIM和Ontology的建筑防火设计自动审查的方法研究[J]. 胡培宁,张金月. 工程管理学报. 2017(02)
[5]局部自动化的消防设计审查方法应用研究[J]. 余君,陈涛,王静,朱丹,John Carmichael. 消防科学与技术. 2017(04)
[6]建筑设计中BIM模型的自动规范检查方法研究[J]. 孙澄宇,柯勋. 建筑科学. 2016(04)
[7]基于本体的建筑质量管理规范建模与检索研究[J]. 胡云忠,骆汉宾,钟波涛,胡海盟. 土木工程与管理学报. 2012(04)
[8]LR语法分析器构造方法初探[J]. 付争方,张海娟. 中国科技信息. 2005(15)
[9]建筑设计规范自动审查技术的应用模型[J]. 蒋鹏,谭宏礼. 工业建筑. 2005(05)
[10]利用JNI实现ICTCLAS系统的Java调用[J]. 夏天,樊孝忠,刘林. 计算机应用. 2004(S2)
硕士论文
[1]面向医药领域的中文语义解析[D]. 吕永涛.东南大学 2017
[2]基于BIM的强制性条文数据库的建立及应用[D]. 辛文慧.重庆大学 2017
[3]三维建筑消防设计图纸审查系统的研究与实现[D]. 邓亚.北京建筑大学 2016
[4]基于BIM的规则检查技术辅助建筑设计方法研究[D]. 王诗旭.重庆大学 2015
[5]建筑工程质量验收规范知识建模与抽取研究[D]. 胡海盟.华中科技大学 2014
[6]基于概率上下文无关文法的名词短语的自动识别[D]. 刘飞.沈阳航空航天大学 2014
[7]企业经营范围自动分类及多语种经营范围术语自动获取[D]. 周向根.哈尔滨工业大学 2009
[8]限定领域的基本陈述句句法分析[D]. 魏蓉.天津师范大学 2008
[9]基于GATE的中文信息抽取系统的开发和实现[D]. 李飒.中国科学院研究生院（文献情报中心） 2006
本文编号：3349279
【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
基于BIM的消防设计施工图自动审查系统总体模型
华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文其中，ICTCLAS 中文分词系统（Institute of Computing Technology, Chinesexical Analysis System）是正确率最高（97.58%，973 专家组评测结果）、评价、应用最广的中文分词系统，由中国科学院计算技术研究所使用 C++语言设计，能够支持常用的开发语言 C、Java，同时能够运用于 Windows、Linux 等操作。ICTCLAS 软件[55]以隐马尔可夫模型和最短路径法为其核心算法，其中最短法用于分词，隐马尔可夫模型用于词性标注。如图 2-1 的 ICTCLAS 界面所示，文档转换、批量分词、词性标注、文本分类、智能过滤等功能，同时支持用户义添加领域词汇。
如《建筑设计防火规范》GB 50016 第 3.2.2 条规定：甲类高层厂房的耐火等级不应低于二级；建筑面积不大于 300 ㎡的甲类单层厂房可采用三级耐火等级建筑。包含多个设计规则的规范条文不利于后续的语法分析，也不利于计算机直接处理，因此需要将这些含有多个设计规则的条文成为多个独立的仅含有一个设计规则的句子。通过分析规范条文可以得出判断依据：一般地，除了单个句子中存在几个条件的情况下，当一个规范句子中出现两个及以上的审查对象或审查对象属性的自由组合时，那么这个规范句子包含两个及以上的设计规则。借助 ICTCLAS 中文分词系统对文档中的事实和关系识别、标注，并利用文本工程通用框架 GATE 进行知识抽取[60]，可实现规范条文的自动预处理。效果演示如图 3-1 所示。此外，还存在部分规范以表格的形式，这些表格的内容已通过专业人士精炼且以计算机可理解的形式整理在表格中，故表格类的规范不作为本研究的规范条文基础。
【参考文献】：
期刊论文
[1]浅谈如何做好消防施工图技术审查与行政审批分离工作[J]. 李莉. 中国公共安全(学术版). 2019(01)
[2]基于BIM模型的深基坑工程施工方案自动图审[J]. 宫培松,骆汉宾,郭聖煜. 土木工程与管理学报. 2018(04)
[3]基于自然语言问题的电子病历分析工具—QReport[J]. 孙程琳,夏宇航,刘旭利,高炬,刘珉,殷亦超,阮彤. 山西大学学报(自然科学版). 2018(01)
[4]基于BIM和Ontology的建筑防火设计自动审查的方法研究[J]. 胡培宁,张金月. 工程管理学报. 2017(02)
[5]局部自动化的消防设计审查方法应用研究[J]. 余君,陈涛,王静,朱丹,John Carmichael. 消防科学与技术. 2017(04)
[6]建筑设计中BIM模型的自动规范检查方法研究[J]. 孙澄宇,柯勋. 建筑科学. 2016(04)
[7]基于本体的建筑质量管理规范建模与检索研究[J]. 胡云忠,骆汉宾,钟波涛,胡海盟. 土木工程与管理学报. 2012(04)
[8]LR语法分析器构造方法初探[J]. 付争方,张海娟. 中国科技信息. 2005(15)
[9]建筑设计规范自动审查技术的应用模型[J]. 蒋鹏,谭宏礼. 工业建筑. 2005(05)
[10]利用JNI实现ICTCLAS系统的Java调用[J]. 夏天,樊孝忠,刘林. 计算机应用. 2004(S2)
硕士论文
[1]面向医药领域的中文语义解析[D]. 吕永涛.东南大学 2017
[2]基于BIM的强制性条文数据库的建立及应用[D]. 辛文慧.重庆大学 2017
[3]三维建筑消防设计图纸审查系统的研究与实现[D]. 邓亚.北京建筑大学 2016
[4]基于BIM的规则检查技术辅助建筑设计方法研究[D]. 王诗旭.重庆大学 2015
[5]建筑工程质量验收规范知识建模与抽取研究[D]. 胡海盟.华中科技大学 2014
[6]基于概率上下文无关文法的名词短语的自动识别[D]. 刘飞.沈阳航空航天大学 2014
[7]企业经营范围自动分类及多语种经营范围术语自动获取[D]. 周向根.哈尔滨工业大学 2009
[8]限定领域的基本陈述句句法分析[D]. 魏蓉.天津师范大学 2008
[9]基于GATE的中文信息抽取系统的开发和实现[D]. 李飒.中国科学院研究生院（文献情报中心） 2006
本文编号：3349279
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