Services Web pour l'annotation sémantique d'information spatiale à partir de corpus textuels - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2017

Services Web pour l'annotation sémantique d'information spatiale à partir de corpus textuels

Résumé

The semantic annotation of spatial information aims to identify words or phrases describing geographical references (place names) as well as various associated spatial expressions. One of the major difficulties in designing an automatic annotation system for such information is due to ambiguities related to spatial entities. A modular approach based on Web services was chosen. The proposed methodology is based on the combination of a pre-processing step using external morphosyntactic analysers, a cascade of transducers, and a classification step using linked data. An advantage of this approach is the possibility to obtain partial processing or to evaluate competing methods doing the same task.
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 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.
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Dates et versions

hal-01633342 , version 1 (12-11-2017)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01633342 , version 1

Citer

Ludovic Moncla, Mauro Gaio. Services Web pour l'annotation sémantique d'information spatiale à partir de corpus textuels. SAGEO Spatial Analysis and GEOmatics 2017, INSA de rouen, Nov 2017, Rouen, France. ⟨hal-01633342⟩

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