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Désambiguïsation des entités spatiales par apprentissage actif / Amal Chihaoui in Revue internationale de géomatique, vol 28 n° 2 (avril - juin 2018)  

Public [article]  inRevue internationale de géomatique > vol 28 n° 2 (avril - juin 2018) . - pp 163 - 189 Titre : Désambiguïsation des entités spatiales par apprentissage actif Type de document : Article/Communication Auteurs : Amal Chihaoui, Auteur ; Asma Bouhafs, Auteur ; Mathieu Roche, Auteur ; Maguelonne Teisseire, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 163 - 189 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle [Termes IGN] apprentissage dirigé [Termes IGN] corpus [Termes IGN] échantillonnage [Termes IGN] extraction automatique [Termes IGN] incertitude d'attribut [Termes IGN] toponyme [Termes IGN] traitement du langage naturel Résumé : (Auteur) L’extraction de connaissances spatiales à partir de documents textuels peut être une tâche difficile du fait de l’ambiguïté propre au langage naturel. L'indisponibilité de gros volumes de données étiquetées rend difficile la mise-en-œuvre d’un processus de découverte automatique. Dans ce contexte, nous abordons le problème de la désambiguïsation des entités spatiales, entre " localisation" et "organisation" par apprentissage actif. D’abord, nous introduisons une méthode de résolution des toponymes basée sur une analyse lexicale et contextuelle. Ensuite, nous proposons une amélioration en intégrant un modèle d’apprentissage actif. Celui-ci permet de sélectionner automatiquement les données non étiquetées les plus informatives pour la notation humaine. Les expérimentations sont réalisées sur un corpus de "SemEval-2007" en anglais et soulignent l’amélioration du modèle d’apprentissage initial avec un étiquetage réduit. Numéro de notice : A2018-254 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/TOPONYMIE Nature : Article DOI : 10.3166/rig.2018.00053 Date de publication en ligne : 03/08/2018 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.2018.00053 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90315 [article]

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
047-2018021	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Un modèle pour l’intégration spatiale et temporelle de données géolocalisées / Helbert Arenas in Revue internationale de géomatique, vol 28 n° 2 (avril - juin 2018)  

Public [article]  inRevue internationale de géomatique > vol 28 n° 2 (avril - juin 2018) . - pp 243 - 266 Titre : Un modèle pour l’intégration spatiale et temporelle de données géolocalisées Type de document : Article/Communication Auteurs : Helbert Arenas, Auteur ; Cassia Trojahn, Auteur ; Catherine Comparot, Auteur ; Nathalie Aussenac-Gilles, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 243 - 266 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes IGN] données météorologiques [Termes IGN] données spatiotemporelles [Termes IGN] intégration de données [Termes IGN] jeu de données localisées [Termes IGN] métadonnées [Termes IGN] modèle sémantique de données [Termes IGN] ontologie [Termes IGN] SPARQL [Termes IGN] web sémantique Résumé : (Auteur) Le domaine de l’observation de la Terre est en forte évolution. L’Agence spatiale européenne a récemment lancé les satellites des séries Sentinel qui livrent 8 à 10 To de données par jour, ce qui ouvre de nouvelles opportunités dans les domaines de l’environnement, l’urbanisme, l’océanographie, la climatologie, etc. Les applications métier nécessitent de coupler ces images à des données issues de diverses sources, afin de fournir une meilleure aide à la décision pour des actions à effectuer sur les zones observées. Un des défis à relever est alors l’intégration de ces données hétérogènes. Les technologies du Web sémantique fournissent une infrastructure basée sur des standards de représentation de données et des ontologies, qui jouent un rôle clé dans ce contexte. Notre approche sémantique d’intégration de données enrichit les métadonnées des images satellites par des données de sources pertinentes, décrivant les observations de la Terre en réponse à un besoin donné. Nous proposons un vocabulaire sémantique, formalisant des relations spatio-temporelles et support à l’intégration de divers jeux de données géolocalisées. Nous illustrons notre approche avec un cas d’étude basé sur des données météorologiques. Numéro de notice : A2018-255 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/rig.2018.00055 Date de publication en ligne : 03/08/2018 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.2018.00055 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90318 [article]

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