TOWARDS THE AUTOMATIC ONTOLOGY GENERATION AND ALIGNMENT OF BIM AND GIS DATA FORMATS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Establishing semantic interoperability between BIM and GIS is vital for geospatial information exchange. Semantic web have a natural ability to provide seamless semantic representation and integration among the heterogeneous domains like BIM and GIS through employing ontology. Ontology models can be defined (or generated) using domain-data representations and further aligned across other ontologies by the semantic similarity of their entities - introducing cross-domain ontologies to achieve interoperability of heterogeneous information. However, due to extensive semantic features and complex alignment (mapping) relations between BIM and GIS data formats, many approaches are far from generating semantically-rich ontologies and perform effective alignment to address geospatial interoperability. This study highlights the fundamental perspectives to be addressed for BIM and GIS interoperability and proposes a comprehensive conceptual framework for automatic ontology generation followed by ontology alignment of open-standards for BIM and GIS data formats. It presents an approach based on transformation patterns to automatically generate ontology models, and semantic-based and structure-based alignment techniques to form cross-domain ontology. Proposed two-phase framework provides ontology model generation for input XML schemas (i.e. of IFC and CityGML formats), and illustrates alignment technique to potentially develop a cross-domain ontology. The study concludes anticipated results of cross-domain ontology can provides future perspectives in knowledge-discovery applications and seamless information exchange for BIM and GIS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».