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Affiner la recherche Interroger des sources externesComparing supervised learning algorithms for Spatial Nominal Entity recognition / Amine Medad (2020)
Titre : Comparing supervised learning algorithms for Spatial Nominal Entity recognition Type de document : Article/Communication Auteurs : Amine Medad, Auteur ; Mauro Gaio, Auteur ; Ludovic Moncla, Auteur ; Sébastien Mustière Editeur : Göttingen : Copernicus publications Année de publication : 2020 Collection : AGILE GIScience Series num. vol 1 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : AGILE 2020, 23rd AGILE Conference on Geographic Information Science 16/06/2020 19/06/2020 Chania - Crète Grèce Open Access Proceedings Importance : 18 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : biblographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] algorithme d'apprentissage
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] entité géographique
[Termes IGN] recherche d'information géographique
[Termes IGN] reconnaissance de noms
[Termes IGN] traitement du langage naturelRésumé : (auteur) Discourse may contain both named and nominal entities. Most common nouns or nominal mentions in natural language do not have a single, simple meaning but rather a number of related meanings. This form of ambiguity led to the development of a task in natural language processing known as Word Sense Disambiguation. Recognition and categorisation of named and nominal entities is an essential step for Word Sense Disambiguation methods. Up to now, named entity recognition and categorisation systems mainly focused on the annotation, categorisation and identification of named entities. This paper focuses on the annotation and the identification of spatial nominal entities. We explore the combination of Transfer Learning principle and supervised learning algorithms, in order to build a system to detect spatial nominal entities. For this purpose, different supervised learning algorithms are evaluated with three different context sizes on two manually annotated datasets built from Wikipedia articles and hiking description texts. The studied algorithms have been selected for one or more of their specific properties potentially useful in solving our problem. The results of the first phase of experiments reveal that the selected algorithms have similar performances in terms of ability to detect spatial nominal entities. The study also confirms the importance of the size of the window to describe the context, when word-embedding principle is used to represent the semantics of each word. Numéro de notice : C2020-013 Affiliation des auteurs : UGE-LaSTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/agile-giss-1-15-2020 date de publication en ligne : 15/07/2020 En ligne : https://doi.org/10.5194/agile-giss-1-15-2020 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95688
Titre : Mapping urban fingerprints of odonyms automatically extracted from French novels Type de document : Article/Communication Auteurs : Ludovic Moncla, Auteur ; Mauro Gaio, Auteur ; Thierry Joliveau, Auteur ; Yves-François Le Lay, Auteur ; Pierre-Olivier Mazagol, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 2477 - 2497 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Toponymie
[Termes IGN] dix-neuvième siècle
[Termes IGN] empreinte
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] Geoparsing
[Termes IGN] langage naturel (informatique)
[Termes IGN] littérature
[Termes IGN] odonymie
[Termes IGN] Paris (75)
[Termes IGN] reconnaissance de noms
[Termes IGN] route
[Termes IGN] traitement du langage naturelRésumé : (auteur) In this paper, we propose and discuss a methodology to map the spatial fingerprints of novels and authors based on all of the named urban roads (i.e., odonyms) extracted from novels. We present several ways to explore Parisian space and fictional landscapes by interactively and simultaneously browsing geographical space and literary text. Our project involves building a platform capable of retrieving, mapping and analyzing the occurrences of named urban roads in novels in which the action occurs wholly or partly in Paris. This platform will be used in several areas, such as cultural tourism, urban research, and literary analysis. The paper focuses on extracting named urban roads and mapping the results for a sample of 31 novels published between 1800 and 1914. Two approaches to the annotation of odonyms are compared. First, we describe a proof of concept using queries made via the TXM textual analysis platform. Then, we describe an automatic process using a natural language processing (NLP) method. Additionally, we mention how the geosemantic information annotated from the text (e.g., a structure combining verbs, spatial relations, named entities, adjectives and adverbs) can be used to automatically characterize the semantic content associated with named urban roads. Numéro de notice : A2019-427 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2019.1584804 date de publication en ligne : 17/03/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2019.1584804 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93560
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 33 n° 12 (December 2019) . - pp 2477 - 2497[article]
Titre : Fictive motion extraction and classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Ekaterina Egorova, Auteur ; Ludovic Moncla, Auteur ; Mauro Gaio, Auteur ; Christophe Claramunt, Auteur ; Ross S. Purves, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 2247 - 2271 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] Alpes
[Termes IGN] base de règles
[Termes IGN] corpus
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] traitement du langage naturelRésumé : (Auteur) Fictive motion (e.g. ‘The highway runs along the coast’) is a pervasive phenomenon in language that can imply both a static and a moving observer. In a corpus of alpine narratives, it is used in three types of spatial descriptions: conveying the actual motion of the observer, describing a vista and communicating encyclopaedic spatial knowledge. This study takes a knowledge-based approach to develop rules for automated extraction and classification of these types based on an annotated corpus of fictive motion instances. In particular, we identify the differences in the set of concepts involved into the production of the three types of descriptions, followed by their linguistic operationalization. Based on that, we build a set of rules that classify fictive motion with an overall precision of 0.87 and recall of 0.71. The article highlights the importance of examining spatially rich, naturally occurring corpora for the lines of work dealing with the automated interpretation of spatial information in texts, as well as, more broadly, investigation of spatial language involved into various types of spatial discourse. Numéro de notice : A2018-524 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2018.1498503 date de publication en ligne : 30/07/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2018.1498503 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91349
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 32 n° 11-12 (November - December 2018) . - pp 2247 - 2271[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2018061 RAB Revue Centre de documentation En réserve 3L Disponible
Titre : Services web pour l’annotation sémantique d’information spatiale à partir de corpus textuels Type de document : Article/Communication Auteurs : Ludovic Moncla, Auteur ; Mauro Gaio, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 439 - 459 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Linguistique
[Termes IGN] analyse sémantique
[Termes IGN] analyse syntaxique
[Termes IGN] corpus
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] entité géographique
[Termes IGN] reconnaissance de noms
[Termes IGN] service web
[Termes IGN] traitement du langage naturel
[Termes IGN] Web des donnéesRésumé : (auteur) L’annotation sémantique d’information spatiale a pour objectif de repérer des mots ou des syntagmes décrivant des références géographiques (noms de lieux) ainsi que diverses expressions spatiales associées. L’une des plus importantes difficultés pour concevoir un système automatique d’annotation d’un tel type d’information est due aux ambiguïtés liées aux entités spatiales. Une approche modulaire basée sur des services Web a été choisie. La méthodologie proposée repose sur la combinaison d’une étape de prétraitement (analyse morphosyntaxique), d’une cascade de transducteurs, et d’une étape de classification utilisant des ressources du Web des données. Un avantage de cette approche est la possibilité d’obtenir des traitements partiels ou encore de mettre en concurrence certains modules réalisant la même tâche. Numéro de notice : A2018-565 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3166/rig.2018.00066 date de publication en ligne : 18/03/2019 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.2018.00066 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92230
in Revue internationale de géomatique > vol 28 n° 4 (octobre - décembre 2018) . - pp 439 - 459[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-2018041 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible
Titre : Projet CHOUCAS : Intégration de données hétérogènes et raisonnement spatial pour l'aide à la localisation des victimes en montagne Type de document : Article/Communication Auteurs : Ana-Maria Olteanu-Raimond Editeur : Paris : HAL Année de publication : 2017 Projets : CHOUCAS / Olteanu-Raimond, Ana-Maria Conférence : SAGEO 2017, Spatial Analysis and GEOmatics 06/11/2017 09/11/2017 Rouen France Importance : 4 p. Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] aide à la localisation
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] raisonnement flou
[Termes IGN] raisonnement spatialRésumé : (auteur) L'objectif de l'article est de présenter le projet ANR CHOUCAS qui ambitionne de proposer des méthodes et des outils pour constituer, enrichir, interroger et visualiser des données spatiales issues de sources hétérogènes, et mener sur ces données un raisonnement spatial flou, avec comme contexte applicatif l'aide à la localisation de victimes en montagne. Numéro de notice : C2017-019 Affiliation des auteurs : LaSTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/SAGEO2017/hal-01649156 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88417 Permalink
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