空间表达式的识别与分析来源于国家自然科学基金资助项目“基于Ontology的文本中空间关系三维可视化”,是该项目自然语言处理部分的第一步。在空间关系三维可视化的过程中,包括三个步骤:空间关系抽取,空间关系量化,以及可视化。根据语言学家的相关分析,我们把现代汉语所描述的空间关系分为两个层次,一个是空间表达式,另一个是射体。其中,射体是空间关系的主体,而空间表达式描述了射体的空间方位,主要由方位词和界标组成。目前,可以借鉴的空间表达式识别方法有两种,基于规则的方法和基于统计的方法。前者在精度上取得了比较大的成绩,但是这种方法的缺点在于规则的提取耗费了大量的人力和物力;相反,后者可以有效地减少人力和物力的投入,同时在语料规模适当的时候,可以取得到的效果也非常接近于甚至超过基于规则的方法,另外基于统计的方法还具有的较强的泛化能力。有鉴于以往的经验,本文提出了一种基于SNoW(Sparse Network of Winnow)的空间表达式识别与分析方法,并辅以简单的规则,对现实文本中的空间表达式进行识别与分析。同时,针对《伊索寓言》实现了一个空间表达式识别与分析系统,该系统取得了一定的成功。本文的主要研究内容包括如下四个部分:1.空间关系语料加工。尽管语言学家对现代汉语在描述空间关系的时候的特点有了比较详尽的、系统的介绍,但是在计算语言学界,并没有关于实体间空间关系的语料,为了实际应用的需要,我们首先需要提出一套空间关系语料标记符号,并针对实际语料(伊索寓言)做加工。2.基于SNoW学习框架的空间表达式和界标识别的研究。针对空间表达式在实际文本中出现的特点,我们提出一种基于SNoW的空间关系识别方法,并实现了较好的空间表达式(Spatial Expression)和界标(Landmark)的识别系统。3.本文简要分析了方位词和介词的使用特点,并提出了一种基于规则的方位词和介词标注方法。4.针对空间表达式在文本出现的特点,实现了一个以统计为主,规则为辅的空间表达式识别与分析系统