申请/专利权人：深圳大学

申请日：2023-11-16

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117332069B

主分类号：G06F16/332

分类号：G06F16/332;G06F16/33;G06F8/30;G06F8/51;G06F40/30

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2024.01.19#实质审查的生效;2024.01.02#公开

摘要：本发明公开了一种基于大语言模型的建筑信息模型智能提取方法、系统、设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取BIM对应的IFC数据，并对所述IFC数据进行解析和映射，获得本体表达数据；获取用户输入的自然语言形式的需求信息；基于大语言模型对所述需求信息进行语义分析，获得所述需求信息对应的结构化需求响应；根据所述结构化需求响应生成对应的查询语句，并基于所述查询语句对所述本体表达数据进行查询，并根据查询结果对所述IFC数据进行处理，获得对应的目标数据。本发明可通过智能化的交互方式降低BIM数据处理难度，提高BIM数据处理的效率和准确性。

主权项：1.一种基于大语言模型的建筑信息模型智能提取方法，其特征在于，所述建筑信息模型智能提取方法包括：获取建筑信息模型BIM对应的工业基础类IFC数据，并对所述IFC数据进行数据解析和映射，获得所述BIM对应的本体表达数据；获取用户输入的自然语言形式的需求信息；基于大语言模型对所述需求信息进行语义分析，获得所述需求信息对应的结构化需求响应；其中，所述需求信息包括意愿描述，所述结构化需求相应包括所述意愿描述对应的数据精度和数据格式，所述数据精度用于表征模型精细度或数据完整性，所述数据格式用于表征目标数据的输出格式；根据所述结构化需求响应生成对应的查询语句，并基于所述查询语句对所述本体表达数据进行查询，并根据查询结果对所述IFC数据进行处理，获得对应的目标数据，包括：获取扩展数据集，并基于所述扩展数据集和大语言模型对所述结构化需求响应进行转换，生成对应的查询语句；基于所述查询语句对所述本体表达数据进行查询，提取对应的目标实例，并对所述目标实例进行标记；所述标记包括数据精度标记；根据所述目标实例的标记、从IFC数据中对所述目标实例的元数据进行提取，并以所述结构化需求响应对应的数据格式进行输出，获得对应的目标数据；其中，所述根据所述目标实例的标记、从IFC数据中对所述目标实例的元数据进行提取，并以所述结构化需求响应对应的数据格式进行输出，获得对应的目标数据包括：根据所述目标实例的标记在本体表达数据中筛选出对应的建筑元素实例，并根据对应的层次关系组织所述建筑元素实例，获得子模型的结构树；遍历所述结构树，根据子节点实例元素的ID获取所述IFC数据中对应的元数据；根据本体表达数据中的数据精度标记处理所述元数据；将处理后的所述元数据以所述结构化需求响应对应的数据格式进行输出，获得对应的目标数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳大学 基于大语言模型的建筑信息模型智能提取方法及系统

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