Mapping Heterogeneous Textual Data: A Multidimensional Approach Based on Spatiality and Theme

Abstract

In this paper, we propose a multidimensional mapping approach for heterogeneous textual data that exploits firstly the spatial dimension and secondly the thematic dimension. Based on the Spatial Textual Representation (STR) as well as the Geodict geographic database, the contribution presented in this paper integrates the thematic dimension of documents. To support our proposal on mapping textual documents, we evaluate the different aspects of the process using two real corpora, including one corpus that is highly heterogeneous.

Comment mobiliser des approches de fouille de textes et d’extraction de la terminologie dans un contexte pluridisciplinaire ?

“…-Identification des informations liées à l'utilisation de techniques d'agriculture durable sur le territoire de Madagascar à partir d'un ensemble de données hétérogènes (thèses, mémoires, rapports, relevés, fiches techniques, etc.) (Fize et al, 2019). Dans une seconde étape, les différents éléments peuvent être mis en relation par des approches automatiques (Kergosien et al, 2015 ;Fize et al, 2019).…”

“…(Fize et al, 2019). Dans une seconde étape, les différents éléments peuvent être mis en relation par des approches automatiques (Kergosien et al, 2015 ;Fize et al, 2019). Dans les travaux de Kergosien et al (2015), nous avons identifié les couples candidats « opinion-entités nommées » (EN, entités spatiales et organisations).…”