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Geographic ontologies, gazetteers and multilingualism / Robert Laurini in Future internet, vol 7 n° 1 (March 2015)
[article]
Titre : Geographic ontologies, gazetteers and multilingualism Type de document : Article/Communication Auteurs : Robert Laurini, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 1 - 23 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Infrastructure de données
[Termes IGN] langue
[Termes IGN] objet géographique
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] raisonnement spatial
[Termes IGN] recherche d'information géographique
[Termes IGN] règle d'association
[Termes IGN] répertoire toponymiqueMots-clés libres : geographic information science geographic knowledge geographic ontologies typonyms gazetteers multilingualism geographic ontology matching geographic reasoning Résumé : (auteur) Different languages imply different visions of space, so that terminologies are different in geographic ontologies. In addition to their geometric shapes, geographic features have names, sometimes different in diverse languages. In addition, the role of gazetteers, as dictionaries of place names (toponyms), is to maintain relations between place names and location. The scope of geographic information retrieval is to search for geographic information not against a database, but against the whole Internet: but the Internet stores information in different languages, and it is of paramount importance not to remain stuck to a unique language. In this paper, our first step is to clarify the links between geographic objects as computer representations of geographic features, ontologies and gazetteers designed in various languages. Then, we propose some inference rules for matching not only types, but also relations in geographic ontologies with the assistance of gazetteers. Numéro de notice : A2015-191 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Article DOI : 10.3390/fi7010001 En ligne : https://doi.org/10.3390/fi7010001 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75970
in Future internet > vol 7 n° 1 (March 2015) . - pp 1 - 23[article]SENTERRITOIRE pour la détection d’opinions liées à l’aménagement d’un territoire / Eric Kergosien in Revue internationale de géomatique, vol 25 n° 1 (mars - mai 2015)
[article]
Titre : SENTERRITOIRE pour la détection d’opinions liées à l’aménagement d’un territoire Type de document : Article/Communication Auteurs : Eric Kergosien, Auteur ; Pierre Maurel, Auteur ; Mathieu Roche, Auteur ; Maguelonne Teisseire, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 11 - 34 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Information géographique
[Termes IGN] aménagement du territoire
[Termes IGN] enquête
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] extraction semi-automatique
[Termes IGN] langage naturel (informatique)
[Termes IGN] sociologie
[Termes IGN] territoire
[Termes IGN] traitement automatique de donnéesRésumé : (Auteur) De nombreux travaux ont été réalisés en extraction d’informations et plus particulièrement en fouille de données d’opinions dans des contextes spécifiques tels que les critiques de films, les évaluations de produits commerciaux, les discours électoraux... Dans le cadre du projet SENTERRITOIRE, nous nous posons la question de l’adéquation de ces méthodes pour des documents associés à l’aménagement des territoires. Ces documents renferment différents types d’informations se rapportant à des acteurs, des opinions, des informations géographiques, et tout autre aspect lié plus généralement à la notion de territoire. Cependant, il est extrêmement difficile d’identifier puis de mettre en relation les opinions et ces informations. Dans cet article, nous décrivons la méthode semi-automatique qui combine une chaîne de traitement automatique du langage naturel et des techniques de fouilles de textes pour détecter les opinions relatives aux informations géospatiales formant un territoire, et le démonstrateur associé. Numéro de notice : A2015-066 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/RIG.25.11-34 Date de publication en ligne : 14/01/2015 En ligne : https://doi.org/10.3166/RIG.25.11-34 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75373
in Revue internationale de géomatique > vol 25 n° 1 (mars - mai 2015) . - pp 11 - 34[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-2015011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Geo-located community detection in Twitter with enhanced fast-greedy optimization of modularity: the case study of typhoon Haiyan / Mohamed Bakillah in International journal of geographical information science IJGIS, vol 29 n° 2 (February 2015)
[article]
Titre : Geo-located community detection in Twitter with enhanced fast-greedy optimization of modularity: the case study of typhoon Haiyan Type de document : Article/Communication Auteurs : Mohamed Bakillah, Auteur ; Ren-Yu Li, Auteur ; Steve H.L. Liang, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 258 - 279 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] communauté virtuelle
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] géopositionnement
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] TwitterRésumé : (Auteur) As they increase in popularity, social media are regarded as important sources of information on geographical phenomena. Studies have also shown that people rely on social media to communicate during disasters and emergency situation, and that the exchanged messages can be used to get an insight into the situation. Spatial data mining techniques are one way to extract relevant information from social media. In this article, our aim is to contribute to this field by investigating how graph clustering can be applied to support the detection of geo-located communities in Twitter in disaster situations. For this purpose, we have enhanced the fast-greedy optimization of modularity (FGM) clustering algorithm with semantic similarity so that it can deal with the complex social graphs extracted from Twitter. Then, we have coupled the enhanced FGM with the varied density-based spatial clustering of applications with noise spatial clustering algorithm to obtain spatial clusters at different temporal snapshots. The method was experimented with a case study on typhoon Haiyan in the Philippines, and Twitter’s different interaction modes were compared to create the graph of users and to detect communities. The experiments show that communities that are relevant to identify areas where disaster-related incidents were reported can be extracted, and that the enhanced algorithm outperforms the generic one in this task. Numéro de notice : A2015-579 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2014.964247 En ligne : http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/13658816.2014.964247 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=77841
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 29 n° 2 (February 2015) . - pp 258 - 279[article]Mining trajectory data and geotagged data in social media for road map inference: Mining social media for road map inference / Jun Li in Transactions in GIS, vol 19 n° 1 (February 2015)
[article]
Titre : Mining trajectory data and geotagged data in social media for road map inference: Mining social media for road map inference Type de document : Article/Communication Auteurs : Jun Li, Auteur ; Qiming Qin, Auteur ; Jiawei Han, Auteur ; Lu-An Tang, Auteur ; Kin Hou Lei, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 1 - 18 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] base de données routières
[Termes IGN] contenu généré par les utilisateurs
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] géobalise
[Termes IGN] inférence
[Termes IGN] mise à jour de base de données
[Termes IGN] traitement du langage naturelRésumé : (auteur) As mapping is costly and labor-intensive work, government mapping agencies are less and less willing to absorb these costs. In order to reduce the updating cycle and cost, researchers have started to use user generated content (UGC) for updating road maps; however, the existing methods either rely heavily on manual labor or cannot extract enough information for road maps. In view of the above problems, this article proposes a UGC-based automatic road map inference method. In this method, data mining techniques and natural language processing tools are applied to trajectory data and geotagged data in social media to extract not only spatial information – the location of the road network – but also attribute information – road class and road name – in an effort to create a complete road map. A case study using floating car data, collected by the National Commercial Vehicle Monitoring Platform of China, and geotagged text data from Flickr and Google Maps/Earth, validates the effectiveness of this method in inferring road maps. Numéro de notice : A2015--118 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1111/tgis.12072 Date de publication en ligne : 15/01/2014 En ligne : http://doi.wiley.com/10.1111/tgis.12072 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102453
in Transactions in GIS > vol 19 n° 1 (February 2015) . - pp 1 - 18[article]
Titre : Automatic reconstruction of itineraries from descriptive texts Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ludovic Moncla , Auteur ; Mauro Gaio, Directeur de thèse ; Javier Nogueras-Iso, Directeur de thèse ; Sébastien Mustière , Encadrant Editeur : Pau : Université de Pau et des pays de l'Adour Année de publication : 2015 Autre Editeur : Saragosse [Espagne] : Universidad de Zaragoza Importance : 212 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
thèse pour l’obtention du Doctorat de l’Université de Pau de des Pays de l’Adour (France) (mention Informatique) et Doctor por la Universidad de Zaragoza (Espana) (Programa de Doctorado de Ingenieria de Sistemas e Informatica)Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] exploration de texte
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] itinéraire
[Termes IGN] reconstruction d'itinéraire ou de trajectoire
[Termes IGN] toponyme
[Termes IGN] traitement du langage naturelIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet PERDIDO dont les objectifs sont l’extraction et la reconstruction d’itinéraires à partir de documents textuels. Ces travaux ont été réalisés en collaboration entre le laboratoire LIUPPA de l’université de Pau et des Pays de l’Adour (France), l’équipe Systèmes d’Information Avancés (IAAA) de Universidad de Zaragoza (Espagne) et le laboratoire COGIT de l’IGN (France). Les objectifs de cette thèse sont de concevoir un système automatique permettant d’extraire, dans des récits de voyages ou des descriptions d’itinéraires, des déplacements, puis de les représenter sur une carte. Nous proposons une approche automatique pour la représentation d’un itinéraire décrit en langage naturel. Notre approche est composée de deux tâches principales. La première tâche a pour rôle d’identifier et d’extraire les informations qui décrivent l’itinéraire dans le texte, comme par exemple les entités nommées de lieux et les expressions de déplacement ou de perception. La seconde tâche a pour objectif la reconstruction de l’itinéraire. Notre proposition combine l’utilisation d’informations extraites grâce au traitement automatique du langage ainsi que des données extraites de ressources géographiques externes (comme des gazetiers). L’étape d’annotation d’informations spatiales est réalisée par une approche qui combine l’étiquetage morpho-syntaxique et des patrons lexico-syntaxiques (cascade de transducteurs) afin d’annoter des entités nommées spatiales et des expressions de déplacement ou de perception. Une première contribution au sein de la première tâche est la désambiguïsation des toponymes, qui est un problème encore mal résolu en NER et essentiel en recherche d’information géographique. Nous proposons un algorithme non-supervisé de géoréférencement basé sur une technique de clustering capable de proposer une solution pour désambiguïser les toponymes trouvés dans les ressources géographiques externes, et dans le même temps, de proposer une estimation de la localisation des toponymes non référencés. Nous proposons un modèle de graphe générique pour la reconstruction automatique d’itinéraire, ou chaque nœud représente un lieu et chaque segment représente un chemin reliant deux lieux. L’originalité de notre modèle est qu’en plus de tenir compte des éléments habituels (chemins et points de passage), il permet de représenter les autres éléments impliqués dans la description d’un itinéraire, comme par exemple les points de repères visuels. Un calcul d’arbre de recouvrement minimal à partir d’un graphe pondéré est utilisé pour obtenir automatiquement un itinéraire sous la forme d’un graphe. Chaque segment du graphe initial est pondéré en utilisant une méthode d’analyse multicritère combinant des critères qualitatifs et des critères quantitatifs. La valeur des critères est déterminée à partir d’informations extraites du texte et d’informations provenant de ressources géographiques externes. Par exemple, nous combinons les informations issues du traitement automatique de la langue comme les relations spatiales décrivant une orientation (ex: se diriger vers le sud) avec les coordonnées géographiques des lieux trouvés dans les ressources pour déterminer la valeur du critère “relation spatiale”. De plus, à partir de la définition du concept d’itinéraire et des informations utilisées dans la langue pour décrire un itinéraire, nous avons modélisé un langage d’annotation d’information multicouche. Ce langage s’appuie sur une couche générique basée sur les recommandations du consortium TEI (Text Encoding and Interchange) et peut être adapté en plusieurs couches spécifiques, en ajoutant de la sémantique aux éléments et aux relations annotées. Enfin, nous avons implémenté et évalué les différentes étapes de notre approche sur un corpus multilingue de descriptions de randonnées (Francais, Espagnol et Italien). Note de contenu : 1. Introduction
2. Background and Related Work
3. Reconstruction of Itineraries from Text
4. Text Mining and Toponym Resolution
5. A Multi-Scale Markup Language: A Case Study of Geospatial Language
6. Integration of the Processing Chain on a Web-Based Architecture
7. Evaluation
8. Conclusions and Future WorkNuméro de notice : 17314 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : Informatique : Pau : 2015 Organisme de stage : COGIT (IGN) ; Laboratoire d’Informatique de l’Université de Pau ; Departamento de Informatica e Ingenierıa de Sistemas Universidad de Zaragoza nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-01249999v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83184 Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 17314-01 THESE Livre LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt Domain-driven co-location mining / Frédéric Flouvat in Geoinformatica, vol 19 n° 1 (January - March 2015)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkExploring and visualizing differences in geographic and linguistic web coverage / Ramya Venkateswaran in Transactions in GIS, vol 18 n° 6 (December 2014)PermalinkA polygon-based clustering and analysis framework for mining spatial datasets / Sujing Wang in Geoinformatica, vol 18 n° 3 (July 2014)PermalinkSLIDER: Software for LongItudinal Data Exploration with R / Hadrien Commenges in Cybergeo, European journal of geography, n° 2014 ([01/06/2014])PermalinkAmadeus : analyse de données massives en sciences de la Terre et de l'univers / Collectif Amadeus in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 19 n° 3 (mai - juin 2014)PermalinkBig data, le cas des systèmes d'information / Josiane Mothe in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 19 n° 3 (mai - juin 2014)Permalink