机器阅读理解是自然语言处理领域的一个研究热点,是衡量人工智能水平的一种方法。时间信息是阅读理解篇章文本中一种非常重要的语义载体,对时间信息的识别是语义信息处理的一个重要任务。准确识别时间信息对答题系统把握时间脉络、理清时间先后的逻辑关系有重要帮助,可以在解答数字推理等需要时间信息解题的各类题目中发挥作用。本论文是以国家863计划项目“语言问题求解和答案生成关键技术课题”为依托,以高考语文科技文阅读理解篇章为素材,对时间表达式的识别进行方法适用性研究,完成时间表达式的识别系统的设计与实现。本论文主要工作及研究成果如下:(1)分析对比了目前在时间表达式识别研究领域内的研究现状和常用方法,在TempEval2的基础上对时间表达式的类型界定进行了补充与修改,较好地提升了识别的准确性。(2)研究并运用了基于条件随机场(conditional random fields,CRF)模型的方法,对高考阅读理解科技文中的时间表达式进行了识别,并对实验结果进行了分析研究。(3)提出一种统计与规则相融合的高考阅读理解科技文时间表达式识别方法,将识别过程划分为条件随机场模型识别时间单元部分、制定规则进行修正完善部分和时间触发词库扩充改进部分。通过对近十二年的高考阅读理解语料的测试,验证了该方法可以提高高考阅读理解时间表达式识别的准确性。(4)基于JAVA语言技术设计与实现了面向高考阅读理解科技文的时间表达式识别原型系统,以验证统计与规则相融合的高考阅读理解时间表达式识别方法的有效性。