SENTERRITOIRE pour la détection d'opinions liées à l'aménagement d'un territoire
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 (1) 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 (2) le démonstrateur associé. ABSTRACT. A great deal of research on information extraction from textual datasets has been performed in specific data contexts, such as movie reviews, commercial product evaluations, campaign speeches, etc. In the SENTERRITOIRE project, we raise the question on how appropriate these methods are for documents related to land-use planning. The kind of information sought concerns the stakeholders, opinions, geographic information, and everything else related more generally to the territory. However, it is extremely challenging to link opinions to these kinds of information. In this article, we present (1) the semi-automatic method combining a NLP process and Text Mining tools in order to extract opinions related to land-use planning, and (2) the associated Web application.
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | article biblioteca |
| Language: | fre |
| Subjects: | C30 - Documentation et information, U30 - Méthodes de recherche, B10 - Géographie, aménagement du territoire, système d'information géographique, traitement de l'information, méthodologie, http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_37899, http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_35131, http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_3862, http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_12522, |
| Online Access: | http://agritrop.cirad.fr/575000/ http://agritrop.cirad.fr/575000/1/document_575000.pdf |
| Tags: |
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| Summary: | 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 (1) 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 (2) le démonstrateur associé. ABSTRACT. A great deal of research on information extraction from textual datasets has been performed in specific data contexts, such as movie reviews, commercial product evaluations, campaign speeches, etc. In the SENTERRITOIRE project, we raise the question on how appropriate these methods are for documents related to land-use planning. The kind of information sought concerns the stakeholders, opinions, geographic information, and everything else related more generally to the territory. However, it is extremely challenging to link opinions to these kinds of information. In this article, we present (1) the semi-automatic method combining a NLP process and Text Mining tools in order to extract opinions related to land-use planning, and (2) the associated Web application. |
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