論文の概要: Towards commands recommender system in BIM authoring tool using transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10237v1
• Date: Sun, 2 Jun 2024 17:47:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-23 13:45:35.933030
• Title: Towards commands recommender system in BIM authoring tool using transformers
• Title（参考訳）: トランスを用いたBIMオーサリングツールにおけるコマンドレコメンデータシステムに向けて
• Authors: Changyu Du, Zihan Deng, Stavros Nousias, André Borrmann,
• Abstract要約: 本研究では,BIMモデリングプロセスの高速化を目的としたシーケンシャルレコメンデーションシステムの可能性について検討する。 本稿では,BIMソフトウェアコマンドを推奨項目として扱うことにより,ユーザの履歴的インタラクションに基づいて次の最良コマンドを予測する,新たなエンドツーエンドアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664147
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The complexity of BIM software presents significant barriers to the widespread adoption of BIM and model-based design within the Architecture, Engineering, and Construction (AEC) sector. End-users frequently express concerns regarding the additional effort required to create a sufficiently detailed BIM model when compared with conventional 2D drafting. This study explores the potential of sequential recommendation systems to accelerate the BIM modeling process. By treating BIM software commands as recommendable items, we introduce a novel end-to-end approach that predicts the next-best command based on user historical interactions. Our framework extensively preprocesses real-world, large-scale BIM log data, utilizes the transformer architectures from the latest large language models as the backbone network, and ultimately results in a prototype that provides real-time command suggestions within the BIM authoring tool Vectorworks. Subsequent experiments validated that our proposed model outperforms the previous study, demonstrating the immense potential of the recommendation system in enhancing design efficiency.
• Abstract（参考訳）: BIMソフトウェアの複雑さは、アーキテクチャ、エンジニアリング、建設(AEC)分野におけるBIMとモデルベースの設計の普及に重大な障壁をもたらす。 エンドユーザーは、従来の2Dドラフトと比較して、十分に詳細なBIMモデルを作成するのに必要な追加の労力について、しばしば懸念を表明する。 本研究では,BIMモデリングプロセスの高速化を目的としたシーケンシャルレコメンデーションシステムの可能性について検討する。 本稿では,BIMソフトウェアコマンドを推奨項目として扱うことにより,ユーザの履歴的インタラクションに基づいて次の最良コマンドを予測する,新たなエンドツーエンドアプローチを提案する。 我々のフレームワークは、実世界の大規模BIMログデータを広範囲に前処理し、最新の大規模言語モデルのトランスフォーマーアーキテクチャをバックボーンネットワークとして利用し、最終的にBIMオーサリングツールであるVectorworks内でリアルタイムのコマンド提案を行うプロトタイプを作成する。 その後の実験では,提案モデルが先行研究より優れており,設計効率を向上させる上での推薦システムの可能性が実証された。

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