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Methods for matching English language addresses / Keshav Ramani in Transactions in GIS, vol 27 n° 2 (april 2023)  

Public [article]  inTransactions in GIS > vol 27 n° 2 (april 2023) . - pp 347 - 363 Titre : Methods for matching English language addresses Type de document : Article/Communication Auteurs : Keshav Ramani, Auteur ; Daniel Borrajo, Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : pp 347 - 363 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] anglais (langue) [Termes IGN] appariement d'adresses [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] base de données d'adresses [Termes IGN] conversion de données Résumé : (auteur) Addresses occupy a niche location within the landscape of textual data, due to the positional importance carried by every word, and the geographic scope it refers to. The task of matching addresses happens every day and is present in various fields such as mail redirection, entity resolution, etc. Our work defines, and formalizes a framework to generate matching and mismatching pairs of addresses in the English language, and use it to evaluate various methods to automatically perform address matching. These methods vary widely from distance-based approaches to deep learning models. By studying the Precision, Recall, and Accuracy metrics of these approaches, we obtain an understanding of the best suited method for this setting of the address matching task. Numéro de notice : A2023-195 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1111/tgis.13027 Date de publication en ligne : 17/03/2023 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.13027 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103080 [article]