“第二届中文空间语义理解评测任务(SpaCE2022)旨在测试机器的空间语义理解能力,包括三个子任务:(1)中文空间语义正误判断任务;(2)中文空间语义异常归因与异常文本识别任务;(3)中文空间实体识别与空间方位关系标注任务。本文围绕SpaCE2022数据集介绍了标注规范和数据集制作流程,总结了改善数据集质量的方法,包括构建STEP标注体系,规范描述空间语义信息;基于语言学知识生成空间异常句子,提高数据多样性;采取双人标注、基于规则的实时质检、人工抽样审核等方式加强数据质量控制;分级管理标注数据,优选高质量数据进入数据集。通过考察数据集分布情况以及机器表现和人类表现,本文发现SpaCE2022数据集的标签分布存在明显偏差,而且正误判断任务和异常归因任务的主观性强,一致性低,这些问题有待在将来的SpaCE任务设计中做进一步优化。”