文章主要内容与创新点总结一、主要内容该研究聚焦于历史地图的地理空间问答（GeoQA）问题，旨在通过合理组织从数字历史地图中提取的矢量化特征，让用户更便捷地获取历史地图中的时空信息。数据基础：以瑞士西格弗里德地图（Siegfried maps）为测试数据集，选取伯尔尼州多个城镇覆盖1877年、1901年、1916年和1930年的4幅1:25000比例尺地图，提取其中的矢量化地理特征开展研究。核心框架构建本体定义：采用基于对象的本体，定义地理特征为几何单元的表示，每个特征包含语义属性、地理空间属性，以及与其他特征的空间和时间关系。时空知识图谱（KG）构建：直接提取特征类型、年份等核心属性，从特征几何中推导城镇、面积或长度等附加属性，并结合OpenStreetMap（OSM）等外部数据源丰富属性；同时定义拓扑、邻近度、基本方向等空间关系，以及基于几何的“变化”“转换”等时间关系，还通过预计算相关关系消除位置不准确的影响，使用GraphDB作为查询端点。问题分类：参考现有地理空间问题集与分类，结合构建的知识图谱生成问题集，借助GPT-4o丰富表述，基于答案内容将问题分为事实型（含45个是非题、45个数值题）和描述型（含10个概述题）。GeoQA工作流：针对事实型问题，先利用大语言模型（LLM）将其转换为SPARQ
