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龙图腾网获悉中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所;北京经纬信息技术有限公司申请的专利一种BIM模型信息审核方法、装置及计算机程序获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118982329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411271437.9，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权一种BIM模型信息审核方法、装置及计算机程序是由菅云硕;王万齐;贺晓玲;廖林;郭芳;李达塽;李子龙;路芳;张晨;杨玲玲;赵树媛;廖利;王江设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种BIM模型信息审核方法、装置及计算机程序在说明书摘要公布了：本发明提供一种BIM模型信息审核方法、装置及计算机程序，对于数据清洗后的待审核建筑信息模型，利用预训练的语义识别模型，对待审核建筑信息模型中各数据字段的名称、功能描述及规范描述进行语义提取，数据字段名称的语义用于与标准属性字段库汇总的标准字段名称语义进行比对，并抽取所述待审核建筑信息模型中包含在所述标准属性字段库内的数据字段，构建为待审核模型属性值库，实现了数据字段在语义层的准确对齐；进一步基于属性值规则库记载的约束对待审核模型属性值库中各数据字段记载的数值或描述文本进行核查，丰富审核条目，深化审核过程中对数据字段内数值或文字的约束方式。

本发明授权一种BIM模型信息审核方法、装置及计算机程序在权利要求书中公布了：1.一种BIM模型信息审核方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 获取待审核建筑信息模型，所述待审核建筑信息模型包括基于数据字段记载的几何信息和非几何信息；所述几何信息包括建筑物对象的位置、形状和尺寸信息；所述非几何信息包括所述建筑物对象的材料、规格、成本和施工时间信息； 对所述待审核建筑信息模型进行数据预处理，所述数据预处理包括数据清洗和格式标准化； 获取预训练的语义识别模型，对预处理后的所述待审核建筑信息模型中的所述数据字段名称进行语义提取得到对应的待审核字段名称语义； 获取关于建筑信息模型的标准属性字段库，将所述待审核字段名称语义与所述标准属性字段库中各数据字段的标准字段名称语义进行比对，以抽取所述待审核建筑信息模型中包含在所述标准属性字段库内的数据字段，构建为待审核模型属性值库，所述待审核模型属性值库的结构与所述标准属性字段库相同； 获取与所述标准属性字段库相关的属性值规则库，基于所述属性值规则库中记载的字段内约束规则和字段间关系约束规则对所述待审核模型属性值库进行审核中的各数据字段的数值进行审核，得到目标审核结果； 根据所述目标审核结果生成是否符合标准总结报告，并按照预设链路发送至目标审核端口； 其中，所述语义识别模型的预训练步骤包括： 获取训练样本集，所述训练样本集包括多个正样本和负样本，所述正样本包含所述建筑信息模型相关领域内语义一致的文本对，所述负样本包含所述建筑信息模型相关领域内语义不一致的文本对，所述正样本和所述负样本添加是否语义一致的标签； 获取初始神经网络模型，所述初始神经网络模型采用skip-garm模型和相似度计算模块，所述skip-garm模型对所述正样本或所述负样本中的文本对进行语义提取，采用所述相似度计算模块计算文本对的相似度并得到一致性比对的预测结果； 采用所述训练样本集对所述初始神经网络模型进行训练，根据所述预测结果和所述标签计算交叉熵损失函数，并根据所述交叉熵损失函数对所述初始神经网络模型进行参数更新，并将更新后的所述skip-garm模型作为语义识别模型； 所述方法还用于计算综合准确率作为审查结果，包括： 对所述目标审核结果中的每个条目按照审核难度和工作量配置权重，计算式为： ； 其中，表示第i个所述条目的权重，表示第i个所述条目的审核难度，表示第i个所述条目的工作量；n表示模型文件的数量； 对目标工程项目计算查准率，计算式为： ； 其中，P为所述目标工程项目的查准率，表示第j个模型文件中第i个条目的查准率；m表示审核条目的总数量； 对所述目标工程项目计算查全率，计算式为： 其中，R为所述目标工程项目的查全率，表示第j个模型文件中第i个条目的查全率；m表示审核条目的总数量； 计算所述目标工程项目的综合准确率，计算式为： 。

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