文本中的位置指称识别：综述与比较

海量位置信息存在于非结构化文本中，例如社交媒体帖子、新闻故事、科学文章、网页、旅行博客和历史档案。地理解析（geoparsing）是指从文本中识别位置指称并确定其地理空间表示的过程。尽管地理解析可惠及诸多领域，但其具体应用的总结仍然缺失。此外，针对位置指称识别（地理解析的首要且核心步骤）的现有方法，缺乏全面的综述与比较。为填补这些研究空白，本综述首先总结了地理解析的七个典型应用领域：地理信息检索、灾害管理、疾病监测、交通管理、空间人文、旅游管理和犯罪管理。随后，我们根据底层功能原理将现有位置指称识别方法分为四类：基于规则、基于地名辞典匹配、基于统计学习以及混合方法。接下来，基于包含全球 39,736 个位置指称、涵盖不同类型文本（如社交媒体帖子和新闻故事）的 26 个公共数据集，我们全面评估了 27 种最广泛使用的方法的正确性与计算效率。该全面评估的结果有助于指导位置指称识别的未来方法学发展，并可根据应用需求协助选择合适的方法。