Mise en correspondance de données textuelles hétérogènes fondée sur la dimension spatiale

Fize Jacques. 2019. Mise en correspondance de données textuelles hétérogènes fondée sur la dimension spatiale. Montpellier : Université de Montpellier, 195 p. Thèse de doctorat : Informatique : Université de Montpellier

Url - jeu de données - Dataverse Cirad : https://doi.org/10.18167/DVN1/KH7YTO / Url - jeu de données - Dataverse Cirad : https://doi.org/10.18167/DVN1/JLXBLA / Url - jeu de données - Dataverse Cirad : https://doi.org/10.18167/DVN1/MWQQOQ / Url - jeu de données - Dataverse Cirad : https://doi.org/10.18167/DVN1/8LIG1D

Encadrement : Roche, Mathieu ; Teisseire, Maguelonne

Résumé : Avec l'essor du Big Data, le traitement du Volume, de la Vélocité (croissance et évolution) et de la Variété de la donnée concentre les efforts des différentes communautés pour exploiter ces nouvelles ressources. Ces nouvelles ressources sont devenues si importantes, que celles-ci sont considérées comme le nouvel " or noir ". Au cours des dernières années, le volume et la vélocité sont des aspects de la donnée qui sont maitrisés contrairement à la variété qui elle reste un défi majeur. Cette thèse présente deux contributions dans le domaine de mise en correspondance de données hétérogènes, avec un focus sur la dimension spatiale. La première contribution repose sur un processus de mise en correspondance de données textuelles hétérogènes divisé en deux étapes : la georepresentation et le geomatching. Dans la première phase, nous proposons de représenter la dimension spatiale de chaque document d'un corpus à travers une structure dédiée, la Spatial Textual Representation (STR). Cette représentation de type graphe est composée des entités spatiales identifiées dans le document, ainsi que les relations spatiales qu'elles entretiennent. Pour identifier les entités spatiales d'un document et leurs relations spatiales, nous proposons une ressource dédiée, nommée Geodict. La seconde phase, le geomatching, consiste à mesurer la similarité entre les représentations générées (STR). S'appuyant sur la nature de la structure de la STR (i.e. graphe), différents algorithmes de graph matching ont été étudiés. Pour évaluer la pertinence d'une correspondance, nous proposons un ensemble de 6 critères s'appuyant sur une définition de la similarité spatiale entre deux documents. La seconde contribution repose sur la dimension thématique des données textuelles et sa participation dans le processus de mise en correspondance spatiale. Nous proposons d'identifier les thèmes apparaissant dans la même fenêtre contextuelle que certaines entités spatiales. L'objectif est d'induire certaines des similarités spatiales implicites entre les documents. Pour cela, nous proposons d'étendre la structure de la STR à l'aide de deux concepts : l'entité thématique et de la relation thématique. L'entité thématique représente un concept propre à un domaine particulier (agronome, médical) et représenté selon différentes orthographes présentes dans une ressource terminologique, ici un vocabulaire. Une relation thématique lie une entité spatiale à une entité thématique si celles-ci apparaissent dans une même fenêtre contextuelle. Les vocabulaires choisis ainsi que la nouvelle forme de la STR intégrant la dimension thématique sont évalués selon leur couverture sur les corpus étudiés, ainsi que leurs contributions dans le processus de mise en correspondance spatiale.

Résumé (autre langue) : With the rise of Big Data, the processing of Volume, Velocity (growth and evolution) and data Variety concentrates the efforts of communities to exploit these new resources. These new resources have become so important that they are considered the new "black gold". In recent years, volume and velocity have been aspects of the data that are controlled, unlike variety, which remains a major challenge. This thesis presents two contributions in the field of heterogeneous data matching, with a focus on the spatial dimension. The first contribution is based on a two-step process for matching heterogeneous textual data : georepresentation and geomatching. In the first phase, we propose to represent the spatial dimension of each document in a corpus through a dedicated structure, the Spatial Textual Representation (STR). This graph representation is composed of the spatial entities identified in the document, as well as the spatial relationships they maintain. To identify the spatial entities of a document and their spatial relationships, we propose a dedicated resource, called Geodict. The second phase, geomatching, computes the similarity between the generated representations (STR). Based on the nature of the STR structure (i.e. graph), different algorithms of graph matching were studied. To assess the relevance of a match, we propose a set of 6 criteria based on a definition of the spatial similarity between two documents. The second contribution is based on the thematic dimension of textual data and its participation in the spatial matching process. We propose to identify the themes that appear in the same contextual window as certain spatial entities. The objective is to induce some of the implicit spatial similarities between the documents. To do this, we propose to extend the structure of STR using two concepts : the thematic entity and the thematic relationship. The thematic entity represents a concept specific to a particular field (agronomic, medical) and represented according to different spellings present in a terminology resource, in this case a vocabulary. A thematic relationship links a spatial entity to a thematic entity if they appear in the same window. The selected vocabularies and the new form of STR integrating the thematic dimension are evaluated according to their coverage on the studied corpora, as well as their contributions to the heterogeneous textual matching process on the spatial dimension.

Mots-clés Agrovoc : fouille de données, analyse de données, traitement des données, fouille de textes

Mots-clés libres : Science des données, Traitement automatique du langage naturel, Fouille de textes, Fouille de données, Entités spatiales, Désambiguïsation, Données hétérogènes

Classification Agris : U10 - Informatique, mathématiques et statistiques
C30 - Documentation et information

Auteurs et affiliations

• Fize Jacques, CIRAD-ES-UMR TETIS (FRA) ORCID: 0000-0003-1783-934X

Source : Cirad-Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/595219/)

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