Découverte de nouvelles entités et relations spatiales à partir d’un corpus de SMS (Discovering of new Spatial Entities and Relations from SMS Within the context of the currently available data masses, many works related to the analysis of spatial information are based on the exploitation of textual data) (2016)

Abstract: Dans le contexte des masses de données aujourd’hui disponibles, de nombreux travaux liés à l’analyse de l’information spatiale s’appuient sur l’exploitation des données textuelles. La communication médiée (SMS, tweets, etc.) véhiculant des informations spatiales prend une place prépondérante. L’objectif du travail présenté dans cet article consiste à extraire ces informations spatiales à partir d’un corpus authentique de SMS en français. Nous proposons un processus dans lequel, dans un premier temps, nous extrayons de nouvelles entités spatiales (par exemple, motpellier, montpeul à associer au toponyme Montpellier). Dans un second temps, nous identifions de nouvelles relations spatiales qui précèdent les entités spatiales (par exemple, sur, par, pres, etc.). La tâche est difficile et complexe en raison de la spécificité du langage SMS qui repose sur une écriture peu standardisée (apparition de nombreux lexiques, utilisation massive d’abréviations, variation par rapport à l’écrit classique, etc.). Les expérimentations qui ont été réalisées à partir du corpus 88milSMS mettent en relief la robustesse de notre système pour identifier de nouvelles entités et relations spatiales.

## introduction au cours de ces dernières années, de nombreux travaux liés à l'analyse de l'information spatiale ont été réalisés sur différents types de données volumineuses, que ce soit les images satellites, les données gps, ou encore les données textuelles. concernant les données textuelles, l'extraction d'entités spatiales (es) a été appliquée sur divers types de corpus tels que les articles de presse, les tweets, etc. la plupart des travaux s'appliquent à identifier et extraire les es simples correspondant à un nom toponymique ou nom de lieu (par exemple paris, gare montparnasse). des recherches plus récentes se concentrent sur la reconnaissance des es plus complexes intégrant des relations spatiales (par exemple au nord de paris, près de l'église saint-paul). ces derniers travaux ont pour objectif de préciser l'es extraite (notamment sa localisation), ou encore de valider des es lorsqu'une ambiguïté existe sur le type de l'entité nommée extraite @xcite . le développement des technologies de communication a contribué à l'émergence de nouvelles formes de textes écrits que les scientifiques doivent étudier en fonction de leurs particularités. la communication par sms (short message service), notamment, est devenue un phénomène social. des millions de messages sont échangés chaque jour pour communiquer, participer à des concours, obtenir des informations (nom de lieu, localisation, etc.), etc. en raison des spécificités du langage sms (création lexicale, utilisation massive d'abréviations, présence de fautes, etc.), il est difficile d'utiliser ces données qui sont, par plusieurs aspects, différentes des autres types de corpus @xcite . en effet, outre le volume de données à traiter, ce type de corpus se caractérise par une multitude d'expressions différentes ou variantes pour exprimer une même entité nommée et plus particulièrement une même es. nos travaux entrent dans ce cadre et nous proposons une méthode originale combinant une analyse statistique (mesure de similarité), une analyse lexicale (désaccentuation @xcite et identification de préfixes similaires) et une analyse contextuelle pour l'identification et l'extraction d'es simples et complexes à partir de corpus textuels volumineux de sms, type de données textuelles encore peu traité à ce jour. la suite de cet article est organisée de la façon suivante. la section 2 présente une brève introduction des travaux liés à l'extraction d'es. puis, nous décrivons en section 3 l'approche proposée. nous détaillons en section 4 le protocole expérimental et les résultats obtenus. la section 5 présente la conclusion et les perspectives de nos travaux. contexte de descriptions d'itinéraires. dans @xcite , une approche pour reconnaître les relations spatiales entre des événements mentionnés est définie. les auteurs proposent une méthode par apprentissage supervisé pour (1) la reconnaissance d'une relation spatiale entre deux événements mentionnés, et (2) la classification des paires d'événements spatialement connexes selon l'une des cinq relations de confinement spatiales traitées. dans @xcite , les auteurs proposent de prédire les relations à l'aide de réseaux bayésiens. d'autres travaux s'appuient sur des ressources structurées, parmi lesquels nous pouvons citer @xcite décrivant une méthode pour annoter automatiquement les relations entre les entités spatiales en s'appuyant sur des sources de données infoboxes de wikipédia -allemagne. @xcite proposent un système d'annotation sémantique nommé iso-space pour l'annotation d'informations spatiales et spatio-temporelles en langage naturel. bien que ces travaux soient intéressants dans notre contexte d'étude, ils ne permettent pas de prendre en compte la multitude des formes utilisées par les usagers des téléphones mobiles pour exprimer des es, qu'elles soient absolues ou relatives. ## expérimentations dans cette section, nous présentons une série d'expérimentations permettant d'évaluer les méthodes d'identification automatique des variantes d'es et de rs. afin d'évaluer la capacité de notre système, nous évaluons notre approche sur le corpus de sms 88milsms foot_3 . le corpus est composé de plus de 88000 sms authentiques en français qui ont été recueillis par une équipe pluridisciplinaire de linguistes et d'informaticiens issus de montpellier en 2011 dans le cadre du projet sud4science languedoc roussillon. deux dictionnaires initiaux des es et rs ont été utilisés pour la tâche d'extraction. le dictionnaire des es contient une description complète des 7008 éléments géographiques en france, des rivières, noms de villes, communes, quartiers, lieux patrimoine, stations de tram ... etc. pour les rs, nous nous appuyons sur les dictionnaires issus des travaux de @xcite qui contiennent 163 relations spatiales.