1、空間概念建模是文景轉(zhuǎn)換研究中一個十分基本的問題。研究自動、有效的自然語言描述空間概念建模方法，對于自然語言理解及文景轉(zhuǎn)換研究具有重要的理論意義和實用價值。本文以自然語言描述空間關(guān)系為研究對象，提出了一整套基于自然語言描述的空間概念建模方案。作為概念建模的一個重要環(huán)節(jié)，研究了空間本體庫構(gòu)建以及空間關(guān)系抽取技術(shù)。在此基礎(chǔ)上，研究并且實現(xiàn)了基于兩步法的物體空間擺放。基于t檢驗的目測評價方法對空間概念建模原型系統(tǒng)的場景進行了評價，驗證了小規(guī)?？?/p>

2、間本體庫的有效性，以及本文提出的基于自然語言描述空間概念建模方案的可行性和重要價值。
　　具體地講，本文從如下幾個方面進行了研究：
　　1.研究了空間本體庫構(gòu)建技術(shù)。分析了空間本體庫構(gòu)建需要解決的關(guān)鍵問題，提出了基于SUMO的空間本體概念、關(guān)系定義以及基于半自動化實例獲取方法，有效的解決了本體實例化以及間接相關(guān)問題。在此基礎(chǔ)上，綜合利用漢語語義庫、圖形資源構(gòu)建了小規(guī)模的空間本體庫。
　　2．研究了篇章級空間關(guān)系抽取技術(shù)

3、。分析了目前信息抽取方法特點以及待解決問題，提出了基于線性分類器的空間關(guān)系抽取方法。提出漢語描述空間關(guān)系的形式化描述，以及抽象空間關(guān)系抽取為二值分類問題。在詞性標(biāo)注的基礎(chǔ)上，結(jié)合詞性、空間語義等特征，分層次地實現(xiàn)了篇章級空間關(guān)系抽取。該方法充分利用了漢語詞性標(biāo)注研究成果，避開了漢語句法分析以及語義分析的難題，有效地實現(xiàn)了空間認知概念的抽取，同時保證了正確率。
　　3．在小規(guī)?？臻g本體庫基礎(chǔ)上研究了物體空間擺放方法。分析了目前概念建

4、模方法特點以及待解決關(guān)鍵問題，提出基于區(qū)域確定實現(xiàn)物體空間擺放方法。區(qū)域確定是基于小規(guī)?？臻g本體庫和聚類策略確定實體擺放區(qū)域方法，平滑地實現(xiàn)定性信息到定量信息的轉(zhuǎn)換，離散自然語言系統(tǒng)到連續(xù)圖形系統(tǒng)的過渡，同時有效地縮小了物體擺放搜索空間。以此為前提，提出基于最優(yōu)保持簡單遺傳算法的物體精確擺放方法，該方法保證了搜索全局最優(yōu)性。該方法有效地降低了問題難度，同時保證了物體空間擺放的合理性，為概念建模提出了一個嶄新的思路。
　　4.建立了