Python读取STEP文件输入神经网络的低稀疏度向量化方案咨询

• 实体特征替换one-hot编码
  放弃仅对实体类型做one-hot的方案，将实体自带的属性也纳入特征：比如CARTESIAN_POINT的三维坐标、ORIENTED_EDGE的布尔方向参数、单位实体的枚举值都直接转为数值加入特征；实体类型改用低维稠密嵌入表示，STEP标准总共只有数百种实体类型，可以训练一个16/32维的嵌入表，每个类型对应一个稠密向量，替代原来上百维的one-hot向量，单个实体的特征维度从数百位降到几十位，直接降低稀疏度。
• 图结构表示优化
  放弃存储全量NN邻接矩阵：如果用图神经网络训练，仅需要用边索引（两个一维数组分别存储每条边的起点、终点实体索引）即可，完全不需要存储整个稀疏矩阵；还可以给边增加低维嵌入的类型特征（比如标注边是参数引用、从属关联等关系类型），进一步丰富表示的同时不会提高稀疏度。如果确实需要矩阵形式的输入，可以对邻接矩阵做奇异值分解（SVD）取低秩近似，原来NN的矩阵压缩为N*K的稠密矩阵，K可以取远小于实体总数N的值（比如N=1000时K取64/128即可）。
• 序列化/树结构表示替代图结构
  可以将STEP实体按依赖关系排序（被引用的实体排在前面，引用方排在后面），每个实体对应之前生成的稠密特征向量，整个文件转换为长度等于实体数量的序列，直接用Transformer、LSTM等序列模型处理，完全不需要邻接矩阵，天然避免稀疏问题。也可以将STEP的实体嵌套关系转换为抽象语法树（AST），用树神经网络处理，树结构的存储开销远低于全邻接矩阵。
• 几何特征预融合
  如果你的任务和三维几何强相关，可以先过滤掉非必要的元数据实体（比如人员信息、审批信息、时间信息等和几何无关的实体），直接减少实体总数，最快降低特征稀疏度。还可以先将STEP中的几何实体转换为点云、网格、体素等轻量化几何表示，提取对应的几何特征后和实体语义特征融合，不需要完全依赖STEP实体关联结构做表示，进一步降低整体特征的稀疏度。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aman Savaria