什么是地理实体语义关系？
地理实体：现实世界中占据连续空间范围或位置的地理对象（自然地理实体和人工设施实体）
语义关系：基于概念、属性、空间及时间等维度的关联性表达
核心任务：从非结构化文本中识别地理实体，并抽取实体间的语义关联关系
典型语义关系案例
隶属关系
"北京是中国的首都"
合作关系
"京津冀协同发展"
空间流向
"钱塘江流经杭州"
基础地理实体语义关系四大类型
1 空间关系
描述地理实体在空间位置上的相对关系（邻接、包含、相交等）
2 类属关系
描述地理实体的分类层级关系（is-a、part-of等）
3 时间关联关系
描述地理实体在时间维度上的关联（先后、同时等）
4 几何构成关系
描述地理实体的几何结构组成关系
三大类提取方法演进
基于规则的方法
通过人工定义语言规则或利用句法结构特征识别地理实体间的语义关联
模板匹配法
• 简单规则描述模式
• 规则模糊扩展模式
• 语义空间关系计算模式
• 可解释性强、精度高
依存句法分析法
• 人工定义规则
• 机器学习规则
• 处理长距离依赖
• 结构化语义框架
局限性：过度依赖专家知识，特征覆盖率低，泛化能力弱
基于统计机器学习的方法
利用数据构建概率模型，从观测数据中学习地理实体语义关系的构建规律
特征工程驱动模型
• 词法特征规则
• 句法特征规则
• 语义与上下文特征
• SVM、最大熵模型
核函数方法
• 隐式高维映射
• 非线性建模优势
• 依存子树核函数
• 复合核函数组合
局限性：依赖人工特征工程，计算复杂度高，难以捕捉深层语义
基于深度学习的方法
通过神经网络自动学习特征表示，实现端到端的关系提取
核心技术
• CNN、RNN、LSTM
• 注意力机制
• 预训练语言模型
• 图神经网络（GNN）
优势特点
• 自动特征学习
• 端到端处理
• 捕捉复杂语义
• 适合大规模数据
突破：在通用领域关系提取取得突破，应用逐步扩展至地理领域