基于Transformer的BIM工具命令推荐系统

BIM软件的复杂性构成了BIM和基于模型的设计在建筑、工程和建造（AEC）领域广泛采用的主要障碍。终端用户经常表达对创建足够详细BIM模型所需额外工作量的担忧，这与传统2D绘图相比。本研究探讨了顺序推荐系统加速BIM建模过程的潜力。将BIM软件命令视为可推荐项目，我们引入一种新颖的端到端方法，基于用户历史交互预测最佳下一个命令。我们的框架对真实的大规模BIM日志数据进行广泛预处理，利用来自最新大型语言模型的Transformer架构作为主干网络，最终结果是一个原型系统，可在BIM authoring工具Vectorworks中提供实时命令建议。后续实验验证了我们提出的模型优于前一研究，表明在提高设计效率方面，推荐系统具有巨大的潜力。