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Des bases de données massives au Web de données : désambiguïsation et alignement d'entités géographiques dans les textes scientifiques
Des bases de données massives au Web de données : désambiguïsation et alignement d'entités géographiques dans les textes scientifiques
Dans cet article nous présentons une approche automatique visant à désambiguïser et aligner des entités géographiques de type placeName. Une méthode basée sur des plongements lexicaux permet, à partir d'un apprentissage non supervisé de lever l'ambiguïté face à un terme polysémique. Cela permet alors un alignement automatique avec différents réservoirs (BNF, wikidata…) possédant un triplestore. Nous utilisons alors les technologies du web sémantique, pour à la fois exposer les données de façon différente (data.istex) mais également autoriser des requêtes complexes impossibles à résoudre à partir de moteurs de recherche classiques. Nous aborderons un cas concret basé sur le réservoir ISTEX, et une évaluation qualitative de la méthode sera proposée.
In this paper we present an automatic approach to disambiguate and align geographic entities. A method based on word embeddings allows, from unsupervised learning, to remove ambiguity with polysemic terms. This allows automatic alignment with different databases (BNF, wikidata...) having a triplestore. We then use semantic web technologies, both to expose the data in a different way (data.istex) but also to allow complex queries that cannot be solved from traditional search engines. We will discuss a concrete case based on the ISTEX database, and a qualitative evaluation of the method will be proposed.
- Institut Pasteur France
Entités géographiques, Automatic alignment, [SHS.INFO]Humanities and Social Sciences/Library and information sciences, Désambiguïsation, Web of Data, Disambiguation, Geographic entities, Données ouvertes liées, Linked Open Data, [SHS.INFO] Humanities and Social Sciences/Library and information sciences, Web de données, Alignement automatique
Entités géographiques, Automatic alignment, [SHS.INFO]Humanities and Social Sciences/Library and information sciences, Désambiguïsation, Web of Data, Disambiguation, Geographic entities, Données ouvertes liées, Linked Open Data, [SHS.INFO] Humanities and Social Sciences/Library and information sciences, Web de données, Alignement automatique
[2] http://tln.li.univ-tours.fr/Tln_Istex.html [15] https://www.w3.org/2009/08/skos-reference/skos.html Collignon A. & Cuxac P. (2017). ISTEX : des enrichissements au web de donneées. I2D Information, données documents, vol. 54, n° 4, p. 8-15.
Cuxac P. & Thouvenin N. (2017). Archives numeériques et fouille de textes : le projet ISTEX. Atelier TextMine, Conférence EGC'17, Grenoble.
Harlow C. (2015). Data Munging tools in preparation for RDF: Catmandu and LODRefine. Code {4}lib journal, 2015, vol. 30, p. 1-12.
citations This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).0 popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.Average influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).Average impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.Average citations This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).0 popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.Average influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).Average impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.Average
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Dans cet article nous présentons une approche automatique visant à désambiguïser et aligner des entités géographiques de type placeName. Une méthode basée sur des plongements lexicaux permet, à partir d'un apprentissage non supervisé de lever l'ambiguïté face à un terme polysémique. Cela permet alors un alignement automatique avec différents réservoirs (BNF, wikidata…) possédant un triplestore. Nous utilisons alors les technologies du web sémantique, pour à la fois exposer les données de façon différente (data.istex) mais également autoriser des requêtes complexes impossibles à résoudre à partir de moteurs de recherche classiques. Nous aborderons un cas concret basé sur le réservoir ISTEX, et une évaluation qualitative de la méthode sera proposée.
In this paper we present an automatic approach to disambiguate and align geographic entities. A method based on word embeddings allows, from unsupervised learning, to remove ambiguity with polysemic terms. This allows automatic alignment with different databases (BNF, wikidata...) having a triplestore. We then use semantic web technologies, both to expose the data in a different way (data.istex) but also to allow complex queries that cannot be solved from traditional search engines. We will discuss a concrete case based on the ISTEX database, and a qualitative evaluation of the method will be proposed.