随着通讯技术和定位技术的迅速发展,移动目标轨迹语义分析和位置预测问题在日常出行、国防预警以及疫情防控等场景中有着越来越重要的研究意义。现有研究大多根据运动轨迹本身的运动规律进行数据挖掘,然而目标运动轨迹不仅包含目标运动状态信息,还包含目标在每一时刻与周围环境的交互行为信息。语言是人们交流和处理自然界环境信息时最主要的信息载体,包含大量的语义信息,所以本文从语义层面出发,对目标轨迹语义分析与位置预测问题进行研究。本文主要工作包括:（1）基于词性标注的中文语义槽填充增强方法。考虑不同的轨迹语义分析和位置预测任务中对语义特征提取的不同需求,以及地理名词的复杂性,本文采用词典分词和统计分词融合的分词方法处理语料信息,然后使用POS标签将模型输入序列模糊化,同时利用POS标签和依存句法分析对序列标注算法进行优化。实验结果证明该方法不仅提高了模型训练效率和槽填充精度,还增强了在不同场景下模型的普遍适用性,为轨迹语义分析和位置预测任务的语言信息处理打下了基础。（2）基于目标行为分析的轨迹语言描述生成方法。首先通过对目标轨迹单元建模、拓扑行为计算等方法,完成对移动目标的行为语义建模和表达;其次通过中文分词和语义槽填充方法,结合层次聚类法进行基础词提取和分类;然后根据拓扑行为进行描述语言框架抽取,最终生成轨迹语言描述。（3）基于槽填充和轨迹语义的位置预测方法。通过轨迹网格化方法简化目标轨迹,同时使用语义槽填充算法提取目标在各位置点可能的活动类型,通过拓扑行为分析得到拓扑语义,将这两种语义信息结合停留点、停留时间进行多模态嵌入,得到语义多模态嵌入位置预测模型。最后通过实验证明了该位置预测方法的准确性。