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GisGCN: a visual graph-based framework to match geographical areas through time / Margarita Khokhlova in ISPRS International journal of geo-information, vol 11 n° 2 (February 2022)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 11 n° 2 (February 2022) . - n° 97 Titre : GisGCN: a visual graph-based framework to match geographical areas through time Type de document : Article/Communication Auteurs : Margarita Khokhlova , Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Liming Chen, Auteur Année de publication : 2022 Projets : Alegoria / Gouet-Brunet, Valérie Article en page(s) : n° 97 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] attribut géomètrique [Termes IGN] attribut sémantique [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] données étiquetées d'entrainement [Termes IGN] entité géographique [Termes IGN] image aérienne [Termes IGN] réseau sémantique Résumé : (auteur) Historical visual sources are particularly useful for reconstructing the successive states of the territory in the past and for analysing its evolution. However, finding visual sources covering a given area within a large mass of archives can be very difficult if they are poorly documented. In the case of aerial photographs, most of the time, this task is carried out by solely relying on the visual content of the images. Convolutional Neural Networks are capable to capture the visual cues of the images and match them to each other given a sufficient amount of training data. However, over time and across seasons, the natural and man-made landscapes may evolve, making historical image-based retrieval a challenging task. We want to approach this cross-time aerial indexing and retrieval problem from a different novel point of view: by using geometrical and topological properties of geographic entities of the researched zone encoded as graph representations which are more robust to appearance changes than the pure image-based ones. Geographic entities in the vertical aerial images are thought of as nodes in a graph, linked to each other by edges representing their spatial relationships. To build such graphs, we propose to use instances from topographic vector databases and state-of-the-art spatial analysis methods. We demonstrate how these geospatial graphs can be successfully matched across time by means of the learned graph embedding. Numéro de notice : A2022-156 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi11020097 Date de publication en ligne : 29/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi11020097 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100316 [article]

Annotation sémantique pour la géolocalisation d'entités spatiales dans des tweets / Gaëtan Caillaut (2022)  

Public Titre : Annotation sémantique pour la géolocalisation d'entités spatiales dans des tweets Type de document : Article/Communication Auteurs : Gaëtan Caillaut, Auteur ; Cécile Gracianne, Auteur ; Samuel Auclair, Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur Editeur : Orsay, Chambéry : Association Française de l'Intelligence Artificielle AFIA Année de publication : 2022 Projets : RéSoCio / Auclair, Samuel Conférence : PFIA 2022, Plate-Forme Intelligence Artificielle, Journée Résilience & IA 27/06/2022 27/06/2022 Saint-Etienne France Programme Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes IGN] données issues des réseaux sociaux [Termes IGN] entité géographique [Termes IGN] géolocalisation [Termes IGN] information sémantique [Termes IGN] représentation vectorielle [Termes IGN] Twitter [Termes IGN] zone sinistrée Mots-clés libres : Annotation sémantique, Reconnaissance d’entités nommées, Double Encodeur, Wikipédia, Géolocalisation Résumé : (Auteur) Cet article présente une méthode d'annotation sémantique (Entity Linking) dédiée à la géolocalisation de messages postés sur les réseaux sociaux. Nous proposons une variante de l'architecture à double encodeur capable de détecter simultanément les mentions des entités présentes dans un texte et d'en calculer des représentations vectorielles ; là où les travaux récents menés dans ce domaine ne proposent que des systèmes capable de produire une représentation pour une unique entité annotée au préalable par un système tiers. Nous montrons également que, malgré la difficulté accrue de la tâche, ce système parvient à concurrencer, et même à surpasser, les systèmes à double encodeur. Numéro de notice : C2022-012 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans Date de publication en ligne : 31/05/2022 En ligne : https://hal.science/hal-03682484v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100827

ATLANTIS : Une ontologie pour représenter les Instructions nautiques / Helen Mair Rawsthorne (2022)    

Public Titre : ATLANTIS : Une ontologie pour représenter les Instructions nautiques Type de document : Article/Communication Auteurs : Helen Mair Rawsthorne , Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Eric Kergosien, Auteur ; Cécile Duchêne , Auteur ; Eric Saux, Auteur Editeur : Orsay, Chambéry : Association Française de l'Intelligence Artificielle AFIA Année de publication : 2022 Projets : 1-Pas de projet / Auclair, Samuel Conférence : IC 2022, 33es journées francophones d'Ingénierie des connaissances 27/06/2022 01/07/2022 Saint-Étienne France OA Proceedings Importance : pp 154 - 163 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] base de connaissances [Termes IGN] ingénierie des connaissances [Termes IGN] intelligence artificielle [Termes IGN] navigation maritime [Termes IGN] ontologie [Termes IGN] représentation des connaissances [Termes IGN] thesaurus Mots-clés libres : Simplified Agile Methodology for Ontology Development (SAMOD) Résumé : (Auteur) Les Instructions nautiques sont une série d’ouvrages produits et publiés par le Service hydrographique et océanographique de la Marine (SHOM) qui donnent aux navigateurs les informations nécessaires pour naviguer près des côtes et accéder aux ports. Dans cet article, nous présentons l’ontologie ATLANTIS (coAsTaL mAritime NavigaTion InstructionS) que nous avons développée pour modéliser les connaissances contenues dans ces ouvrages, ainsi qu’un retour d’expérience et des adaptations que nous avons apportées à la Simplified Agile Methodology for Ontology Development (SAMOD), la méthodologie de développement d’ontologies que nous avons employée. Numéro de notice : C2022-029 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans Date de publication en ligne : 14/06/2022 En ligne : https://hal.science/hal-03695242v2 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101029

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ATONTE: towards a new methodology for seed ontology development from texts and experts / Helen Mair Rawsthorne (2022)  

Public Titre : ATONTE: towards a new methodology for seed ontology development from texts and experts Type de document : Article/Communication Auteurs : Helen Mair Rawsthorne , Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Eric Kergosien, Auteur ; Cécile Duchêne , Auteur ; Eric Saux, Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2022 Conférence : EKAW 2022, 23rd international conference on knowledge engineering and knowledge management 26/09/2022 29/09/2022 Bozen-Bolzano Italie Proceedings Springer Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] connaissance thématique [Termes IGN] corpus [Termes IGN] ontologie [Termes IGN] réseau sémantique Résumé : (auteur) ATONTE (ATlantis methodology for ONtology development from Texts and Experts) is a methodology for the manual development of low-level seed ontologies. The modelling process is based on a combination of knowledge from non-fiction text corpora such as manuals, information guides or sets of instructions, and the knowledge of domain experts. This article presents the five key steps of the ATONTE process. Seed ontologies created with ATONTE can be used to develop and populate knowledge graphs for use in specific applications within given technical domains. Numéro de notice : C2022-010 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/IGN-ENSG/hal-03794323v1 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102120

Automated construction of a French Entity Linking dataset to geolocate social network posts in the context of natural disasters / Gaëtan Caillaut (2022)  

Public Titre : Automated construction of a French Entity Linking dataset to geolocate social network posts in the context of natural disasters Type de document : Article/Communication Auteurs : Gaëtan Caillaut, Auteur ; Cécile Gracianne, Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur ; Samuel Auclair, Auteur Editeur : Tarbes [France] : ISCRAM proceedings Année de publication : 2022 Conférence : ISCRAM 2022, 19th International Conference on Information Systems for Crisis Response and Management 22/05/2022 25/05/2022 Tarbes France OA Proceedings Projets : RéSoCio / Auclair, Samuel Importance : 11 p. Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes IGN] catastrophe naturelle [Termes IGN] données issues des réseaux sociaux [Termes IGN] données localisées des bénévoles [Termes IGN] extraction automatique [Termes IGN] géolocalisation [Termes IGN] gestion de crise [Termes IGN] traitement du langage naturel [Termes IGN] Twitter Résumé : (Auteur) During natural disasters, automatic information extraction from Twitter posts is a valuable way to get a better overview of the field situation. This information has to be geolocated to support effective actions, but for the vast majority of tweets, spatial information has to be extracted from texts content. Despite the remarkable advances of the Natural Language Processing field, this task is still challenging for current state-of-the-art models because they are not necessarily trained on Twitter data and because high quality annotated data are still lacking for low resources languages. This research in progress address this gap describing an analytic pipeline able to automatically extract geolocatable entities from texts and to annotate them by aligning them with the entities present in Wikipedia/Wikidata resources. We present a new dataset for Entity Linking on French texts as preliminary results, and discuss research perspectives for enhancements over current state-of-the-art modeling for this task. Numéro de notice : C2022-005 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans Date de publication en ligne : 05/04/2022 En ligne : https://hal.science/hal-03631387v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100410

A benchmark of named entity recognition approaches in historical documents : application to 19th century French directories / Nathalie Abadie (2022)  

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Enjeux et méthodes d’un liage de référentiels géographiques : l’exemple du projet de recherche ALEGORIA / Clara Lelièvre (2021) 

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Learning embeddings for cross-time geographic areas represented as graphs / Margarita Khokhlova (2021)  

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Cross-year multi-modal image retrieval using siamese networks / Margarita Khokhlova (2020)  

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Extraction de connaissances pour la description de l'environnement maritime côtier à partir de textes d'aide à la navigation / Léa Lamotte in Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, E.36 (2020)

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Recherche multimodale d'images aériennes multi-date à l'aide d'un réseau siamois / Margarita Khokhlova (2020)    

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Création d’une base de connaissances sur les redécoupages administratifs durant la Révolution française : l’exemple des paroisses constitutionnelles / Antoine Keller (2019)  

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Historical collaborative geocoding / Rémi Cura in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 7 (July 2018)    

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Une approche adaptative pour lier des données géoréférencées du Web / Abdelfettah Feliachi (2018)

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Assessing the planimetric accuracy of Paris atlases from the late 18th and 19th centuries / Bertrand Duménieu (2018)    

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