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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(2020- ) Thématique : GEOMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans Date de publication en ligne : 31/05/2022 En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03682484/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100827

Création de bases de connaissances topographiques à partir de sources hétérogènes / Helen Mair Rawsthorne (2021)  

Public Titre : Création de bases de connaissances topographiques à partir de sources hétérogènes Type de document : Article/Communication Auteurs : Helen Mair Rawsthorne , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2021 Conférence : Journées Recherche de l'IGN 2021, 30es Journées 25/05/2021 28/05/2021 en ligne France vidéos des journées Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes IGN] base de connaissances [Termes IGN] corpus [Termes IGN] données localisées [Termes IGN] entité géographique [Termes IGN] ontologie [Termes IGN] relation spatiale [Termes IGN] système à base de connaissances Résumé : (auteur) Ma thèse vise à proposer une approche pour construire, peupler et évaluer une base de connaissances géoréférencées à partir de sources hétérogènes, notamment des bases de données vectorielles et des textes. Celles-ci doivent permettre d’intégrer à la fois du référencement spatial direct et indirect pour le développement d’applications nécessitant de faire du raisonnement spatial selon ces deux modalités. La première étude de cas dans cette thèse se base sur les Instructions Nautiques du Service hydrographique et océanographique de la Marine (Shom). Ce sont des ouvrages publiés par le Shom qui aident à la navigation côtière en complément des cartes nautiques pour planifier un itinéraire. Principalement, elles décrivent le paysage côtier depuis le point de vue d'un navire et donnent des indications pour naviguer près de la côte et accéder aux ports. Notre objectif premier est donc d’extraire, géoréférencer et structurer les connaissances contenues dans ces Instructions Nautiques : les entités spatiales, les relations spatiales et les instructions liées à la navigation côtière. Le but est de rendre les connaissances contenues dans ces ouvrages, qui sont actuellement écrits et mis à jour à la main, structurées et réutilisables dans une base de connaissances avec l'aide d'une ontologie. Ce poster présente l’approche globale envisagée ainsi qu’une première version de cette ontologie. Numéro de notice : C2021-009 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03239957 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97908

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

Public Titre : Learning embeddings for cross-time geographic areas represented as graphs Type de document : Article/Communication Auteurs : Margarita Khokhlova, Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Liming Chen, Auteur Editeur : New York [Etats-Unis] : Association for computing machinery ACM Année de publication : 2021 Projets : Alegoria / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : SAC 2021, 36th Annual ACM Symposium on Applied Computing 22/03/2021 26/03/2021 en ligne France Proceedings ACM Importance : pp 559 - 568 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] arête [Termes IGN] classification par réseau neuronal [Termes IGN] entité géographique [Termes IGN] graphe flou [Termes IGN] image aérienne à axe vertical [Termes IGN] noeud [Termes IGN] relation spatiale [Termes IGN] représentation graphique [Termes IGN] réseau neuronal de graphes Résumé : (auteur) Geographic entities from the vertical aerial images can be viewed as discrete objects and represented as nodes in a graph, linked to each other by edges capturing their spatial relationships. Over time, the natural and man made landscape may evolve and thus also their graph representations. This paper addresses the challenging problem of the retrieval and fuzzy matching of graphs to localize near-identical geographical areas across time. Several use-case scenarios are proposed for the end-to-end learning of a graph embedding using Graph Neural Networks (GNN), along with an effective baseline without learning. The results demonstrate the efficiency of our approach, that enables efficient similarity reasoning for novel hand-engineered cross-time graph data. Code and data processing scripts are available online. Numéro de notice : C2021-002 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1145/3412841.3441936 En ligne : https://doi.org/10.1145/3412841.3441936 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97583

Calcul d’une emprise de carte à partir du texte d’un article de presse / Clément Beauvallet (2020)

Public Titre : Calcul d’une emprise de carte à partir du texte d’un article de presse Type de document : Mémoire Auteurs : Clément Beauvallet, Auteur ; Catherine Dominguès , Encadrant ; Laurence Jolivet , Encadrant Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2020 Importance : 25 p. Note générale : bibliographie rapport de Programmation / SIG dans le cadre du cycle ingénieur 3e année Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] emprise de carte [Termes IGN] entité géographique [Termes IGN] exploration de texte [Termes IGN] Java (langage de programmation) [Termes IGN] toponyme Index. décimale : TDE Travaux dirigés des étudiants, rapports de projets, rapports de stage hors fin d'études Résumé : pas de résumé Note de contenu : Introduction contextuelle 1- Contexte du stage et travaux antérieurs 1-1 Contexte de l’étude et objectifs du stage 1-2 TEXTOMAP et objectifs du stage 1-3 Support de travail de base : thèse de Geoffrey Brun 1-4 Objectifs du stage 2-Emprise de référence, stratégies de sélection d’entités et emprise calculée 2-1 Définition et extraction des emprises de référence 2-2 Explication des stratégies et du calcul d’emprise 3-Résultats et possibles améliorations 3-1 Résultats obtenus et analyses 3-2 Bilan du stage Conclusion Numéro de notice : 17692 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : TD/TP étudiant DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99158

Comparing supervised learning algorithms for Spatial Nominal Entity recognition / Amine Medad (2020)  

Public 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 , Auteur ; Yannick Le Nir, Auteur Editeur : Göttingen : Copernicus publications Année de publication : 2020 Collection : AGILE GIScience Series num. vol 1 Projets : 1-Pas de projet / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : AGILE 2020, 23rd AGILE Conference on Geographic Information Science 16/06/2020 19/06/2020 Chania - Crète Grèce OA 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 naturel Résumé : (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

Des empreintes cartographiques : restitution de données géohistoriques à partir de la Carte de France de Cassini, 1750-1789 / Bertrand Duménieu in Cartes & Géomatique, n° 241-242 (décembre 2019)

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Computing and querying strict, approximate, and metrically refined topological relations in linked geographic data / Blake Regalia in Transactions in GIS, vol 23 n° 3 (June 2019)  

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Services web pour l’annotation sémantique d’information spatiale à partir de corpus textuels / Ludovic Moncla in Revue internationale de géomatique, vol 28 n° 4 (octobre - décembre 2018)  

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Voronoi tessellation on the ellipsoidal earth for vector data / Christos Kastrisios in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 7-8 (July - August 2018)  

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Appariement automatique de données hétérogènes: textes, traces GPS et ressources géographiques / Amine Medad (2018) 

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Linking spatial named entities to the web of data for geographical analysis of historical texts / Pierre-Henri Paris in Journal of Map & Geography Libraries, vol 13 n° 1 ([01/05/2017])  

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Spatiotemporal data model for network time geographic analysis in the era of big data / Bi Yu Chen in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 5-6 (May - June 2016)  

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Localisation d’entités nommées historiques par analyse multi-critères et prise en compte des imprécisions / Sébastien Nogueira (2016)

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Automatic selection of landmarks for navigation guidance / Rui Zhu in Transactions in GIS, vol 19 n° 2 (April 2015)  

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Visual overlay on OpenStreetMap data to support spatial exploration of urban environments / Chandan Kumar in ISPRS International journal of geo-information, vol 4 n°1 (March 2015)  

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