随着我国数字城市与智慧城市建设的不断开展,地址信息作为战略性的基础地理信息及空间数据资源,在人们日常生活中的作用愈发重要,而且在国家的经济建设、文化发展和社会管理等多方面也起到相当关键的作用。在各行各业的基于位置服务的大数据应用需求驱动下,我国各相关部门采集和积累了海量异构的地址数据。然而由于我国地址规范标准不统一以及人工采集与管理秩序的混乱,导致地址信息的解析和理解成为一大难题,也极大地限制了其在各个领域内的应用。因此,有必要从认知地址文本信息和理解地址语义知识的角度出发以形成地址语义模型,让其深入挖掘地址信息的语义特征内涵并适用于计算机的高性能运算。此外,地址特有的寻址属性使得理解和融合其语义与空间信息具有重要的理论价值和实践意义,也是当前的学术热点。针对现有的地址模型研究中所存在的语义信息表达不完善、信息智能化应用不充分以及相关任务场景泛化性弱的困境,本文利用了深度神经网络中的注意力机制及“预训练-微调”模式,将地址语义理解、语义地址匹配和空间语义融合等关联度较大的任务转为可计算的深度神经网络模型的搭建和优化问题。针对地址文本语料的特性,采用自监督学习构建深度学习架构以形成地址语义模型来支持各地址相关任务。在此基础上,通过生成有监督的匹配数据集对模型进行微调,让模型针对性地识别地址间的语义相似性并实现高精度的地址匹配任务。同时考虑到地址特有的空间属性,设计了一套遵循空间相似度规则的数据集并通过对地址语义模型的微调将空间距离与地址语义进行深度关联融合。本研究系统性地构建了语义认知理解-地址高效精确匹配-空间语义深度融合-下游应用任务验证评价的中文地址理论体系和方法架构,以百万量级的位于浙江省杭州市上城区的地址语料库为实验数据对设计的方法架构进行测试、验证和应用。本文的研究内容概况如下:(1)构建了一套以广义的自回归预训练方法为核心的深度神经网络结构下的地址语义模型来实现地址语义信息的自动获取,并将“预训练-微调”模式引入地址研究中。考虑到地址中每个字符间的相互影响和双向上下文语序关系,提出了一套以排列组合式未知字符预测为目标的地址语义模型,并利用目标位置感知的双轨自注意力结构解决建模中的目标位置信息缺失问题,最终设计了具有自学习能力并且能够提供各相关应用迁移学习能力的新型深度神经网络。实验结果表明其实现了海量多源异构地址数据集的语义信息理解和表征,为基于该模型的后续应用任务研究的优秀表现夯实了基础。(2)设计并实现了基于地址语义模型微调后的语义地址匹配建模方法。受文本蕴含及文本复述理论启发,以空间位置信息为推理条件构建带标签的有监督地址对数据集,建立了一种用于有效地址匹配任务的深度神经网络架构和训练框架。以构建的语义地址匹配数据集为对象开展实验,其结果证明了该工作能有效地解决地址匹配中存在的冗余,不完整或异常表达等情况,具有“高精度轻流程”的表现。证明了所设计模型可在弱监督训练数据下维持高水准表现。论证了“先自监督预训练-后有监督微调”的两阶段范式能极大地提高任务的准确率和有效性。(3)提出了新颖的地址语义-空间深度融合理论设计,对地址的语义-空间特征研究实现了从过去的“物理结合”到本研究中的“深度融合”的转变。构建了将空间位置信息与地址语义信息相融合的训练数据集,并在地址语义模型的基础上,通过对回归任务的微调训练搭建了语义-空间融合模型。实现了可被计算机理解的包含地址特有的寻址属性的地址表征,并设置了地址空间位置预测的下游任务以评价深度融合效果。该实验数据为地址语料及其对应的空间坐标,实验结果表明本研究设计的模型在该下游任务中相比前人的模型总有最佳表现,极大地提高了空间位置预测任务的精度。证明了所设计模型能够深度融合地址的语义和空间信息,并支持地址数据空间关联的应用任务。本研究在地址信息智能化、结构化和数值化方面,实现了其理论与建模方法上的创新及突破,解决了由大数据驱动下的地址数据质量低下及数量泛滥问题,提高了地址信息解析和挖掘的操作效率以及迁移学习能力,以推动关于城市地址模型的研究,促进智慧城市空间信息建设和大众化服务体系方法的研究与发展。