规范转译是BIM模型合规性审查的重要步骤，也是实现设计审查自动化和智能化的技术基础和前提条件。规范转译第一步是将设计规范自动分类为预定义类别，以便为后续文本分析和规则提取做准备。然而，由于结构设计领域语料库缺乏，导致设计规范自动分类技术有待开发，因此，依据《混凝土结构设计规范》和《建筑抗震设计规范》，创建结构设计语料库，按照IFC实体名称目录，通过Python语言编程，基于机器学习的文本分类算法，提出一种结构设计规范自动分类方法。过程的实现包括：数据准备和文本预处理；特征提取和选择；分类器的训练、测试和评估。结果表明：该分类方法可以有效实现结构设计规范的自动分类，分类器对测试规范的精确率和召回率可达到75%和83%。

针对公路工程领域知识繁多而应用效率低的问题，提出面向公路规范类文本的多粒度知识提取与知识应用方法。在词语粒度上构建了公路工程领域词库；在语段粒度上提出TEARS定义，将复杂语段转换为结构化的三元组结构；在子句粒度上总结了四种主要句法，并各自设计了语义信息的抽取方法。以967本公路规范类文本为数据源，从中提取知识并构建了公路工程领域知识图谱，通过与深度学习方法比较验证了正确性，开发公路工程安全信息检索与应用系统。结果表明：该方法实现了非结构化公路规范类文本的知识提取，构建的领域知识图谱质量较高，满足工程应用需求。