Identification de lieux dans les messageries mobiles (Place extraction from smartphone messaging applications) (2016)

Abstract: Nous présentons un système d’identification de lieux dans les messageries typiquement utilisées sur smartphone. L’implémentation sur mobile et son cortège de contraintes, ainsi que la faible quantité de ressources disponibles pour le type de langage utilisé rendent la tâche particulièrement délicate. Ce système, implémenté sur Android, atteint une précision de 30% et un rappel de 72%.

## introduction l'identification de lieux dans les services de messagerie sur smartphone (sms, facebook messenger, etc.) est capitale pour proposer des services contextualisés à ses utilisateurs. nous estimons cependant que cela ne peut se faire au détriment du respect de leur vie privée. la meilleure garantie est d'effectuer tous les traitements directement sur l'appareil. cela amène des contraintes sur les capacités de calcul et de stockage. en outre, le style de langue utilisé dans ces applications (capitalisation hasardeuse, « langage texto », etc.) met en échec les méthodes de l'état de l'art, souvent dépendantes de grands corpus annotés. des corpus similaires pour les messageries mobiles sont rares et aucun, à notre connaissance, n'est annoté avec des informations de lieu. nous avons donc collecté et annoté un corpus d'environ 2200 « messages facebook » pour entraîner le système. les messages sont en anglais mais le système est générique et a été testé avec succès, bien que qualitativement seulement, dans d'autres langues (voir capture d'écran, figure 1 ). la détection de lieu se fait en étiquetant chaque mot comme faisant partie ou non d'une désignation de lieu. un premier arbre parcourt la phrase et étiquette chaque mot en utilisant des caractéristiques similaires à celles du sélecteur de candidat, ainsi que l'étiquette du mot précédent ; un second fait de même en parcourant la phrase à l'envers ; enfin une régression logistique prédit l'étiquette finale en combinant les deux prédictions et un jeu de caractéristiques réduit. une séquence continue de mots étiquetés positivement identifie un lieu. un filtrage a posteriori, basé sur word2vec @xcite et entraîné sur des données issues de forums, élimine un certain nombre de faux positifs en mesurant leur proximité sémantique avec des mots « déchets » connus (onomatopées, insultes,..). nous obtenons finalement une précision de 30% et un rappel de 72%. la spécificité du classifieur, indépendante de la proportion de messages contenant des lieux, est supérieure à 95%.