Agritrop
Home

Extraction automatique des mots-clés à partir de publications scientifiques pour l'indexation et l'ouverture des données en agronomie

Roche Mathieu, Fortuno Sophie, Lossio Ventura Juan Antonio, Akli Amira, Belkebir Salim, Lounis Thinhinan, Toure Serigne. 2015. Extraction automatique des mots-clés à partir de publications scientifiques pour l'indexation et l'ouverture des données en agronomie. Cahiers Agricultures, 24 (5) : pp. 313-320.

Journal article ; Article de recherche ; Article de revue à facteur d'impact Revue en libre accès total
[img]
Preview
Published version - Français
Use under authorization by the author or CIRAD.
Roche_CA_2015.pdf

Télécharger (480kB) | Preview

Titre anglais : Automatic extraction of keywords from scientific publications for indexing and open data in agronomy

Quartile : Q4, Sujet : AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY / Quartile : Q4, Sujet : AGRONOMY

Liste HCERES des revues (en SHS) : oui

Thème(s) HCERES des revues (en SHS) : Géographie-Aménagement-Urbanisme-Architecture

Abstract : Dans le contexte des masses de données textuelles liées à l'agriculture aujourd'hui disponibles, leur indexation devient un enjeu crucial pour les organismes de recherche. Une manière d'indexer au mieux les documents consiste à en extraire la terminologie. Cet article explore l'utilisation et la combinaison de méthodologies de fouille de textes afin de mettre en exergue, puis de publier dans des systèmes d'open data, les termes les plus adaptés issus de documents. Des expérimentations menées sur des données du CIRAD (Centre de coopération internationale en recherche agronomique pour le développement), montrent le bien-fondé de la démarche qui a permis d'extraire des termes à la fois nouveaux et pertinents. (Résumé d'auteur)

Résumé (autre langue) : With the large amounts of textual data related to agriculture now available, indexing becomes a crucial issue for research organizations. One way to index documents consists in extracting terminology. This paper investigates the use and combination of text mining methodologies to highlight and publish the most appropriate terms from documents in open data systems. Experiments conducted on CIRAD data, show the validity of the approach used to extract new and relevant terms. (Résumé d'auteur)

Mots-clés Agrovoc : Documentation, Indexation d'information, Traitement de l'information, Analyse de données, Méthodologie, Automatisation, Agronomie, Terminologie, publication, Recherche agronomique

Mots-clés libres : Documentation, Gestion des connaissances, Indexation d’information, Méthodes, Traitement des données

Classification Agris : C30 - Documentation and information
U40 - Surveying methods

Champ stratégique Cirad : Hors axes (2014-2018)

Auteurs et affiliations

  • Roche Mathieu, CIRAD-ES-UMR TETIS (FRA) ORCID: 0000-0003-3272-8568
  • Fortuno Sophie, CIRAD-ES-UMR TETIS (FRA) ORCID: 0000-0002-4650-6627
  • Lossio Ventura Juan Antonio, LIRMM (FRA)
  • Akli Amira, Université de Montpellier (FRA)
  • Belkebir Salim, Université de Montpellier (FRA)
  • Lounis Thinhinan, Université de Montpellier (FRA)
  • Toure Serigne, Université de Montpellier (FRA)

Source : Cirad-Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/578082/)

View Item (staff only) View Item (staff only)

[ Page générée et mise en cache le 2020-09-28 ]