英国、美国等国家均有相关组织针对建筑结构问题后进行事后调查，此种组织通常以调查报告的形式进行相关风险经验的总结，但由于每个国家和组织写作方式、常用描述等不同，且报告数量多篇幅长，对工程实践人员来说很难在有限的事件内找到有效的信息指导建造。因此这些国家都在寻找一个切实可行的有效方案来帮助自己进行风险案例的检索,适时BIM+NLP技术出现和联手，巧妙地解决了这些问题。

各国的建筑风险调查组织

在经典案例推理的框架下，如果能把更高效的把检索提取的知识的从数据库返回到人，就能提高案例推理的水平。

在进行相关研究时利用自然语言处理技术（NLP）进行工程风险案例检索的两种方法：

（1）向量空间模型（Vectorspacemodel）

概念就是将对文本内容的处理简化为向量空间中的向量，并通过计算向量之间的相似性来度量文档间的相似性。文本处理中最常用的相似性度量方式是余弦距。

（2）扩展查询（QueryExpansion）

将表达同一意思的单词做成一个词典形式的文件，结合向量空间模型会形成更好的搜索效果。

通过技术与技术之间的联手，新科技就成为了人们十分期待的一个事情。未来将会越发美好，BIM技术也会更上层楼。未来也将是一个建筑风险不断压缩到最低的时代，富于美学，益于喜乐。

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