Geocodificação de Documentos Textuais com Classificadores Hierárquicos Baseados em Modelos de Linguagem

• Autor(a) principal: Dias, Duarte
• Data de Publicação: 2012
• Outros Autores: Anastácio, Ivo, Martins, Bruno
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: https://linguamatica.com/index.php/linguamatica/article/view/139
• topic: Processamento de Texto; Recuperação de Informação Geográfica; Geocodificação de Documentos

A maioria dos documentos textuais, produzidos no contexto das mais diversas aplicações, encontra-se relacionado com algum tipo de contexto geográfico. Contudo, os métodos tradicionais para a prospecção de informação em colecções de documentos vêem os textos como conjuntos de termos, ignorando outros aspectos. Mais recentemente, a recuperação de informação com suporte ao contexto geográfico tem capturado a atenção de diversos investigadores em áreas relacionadas com a prospecção de informação e o processamento de linguagem natural, envisionando o suporte para tarefas como a pesquisa e visualização de informação textual, com base em representações cartográficas. Neste trabalho, comparamos experimentalmente diferentes técnicas automáticas, as quais utilizam classificadores baseados em modelos de linguagem, para a atribuição de coordenadas geoespaciais de latitude e longitude a novos documentos, usando apenas o texto dos documentos como evidência de suporte. Medimos os resultados obtidos com modelos de linguagem baseados em n-gramas de caracteres ou de termos, usando colecções de artigos georreferenciados da Wikipédia em três línguas distintas, nomeadamente em Inglês, Espanhol e Português. Experimentamos também diferentes métodos de pós-processamento para atribuir as coordenadas geoespaciais com base nas classificações. O melhor método utiliza modelos de linguagem baseados em n-gramas de caracteres, em conjunto com uma técnica de pós-processamento que utiliza as coordenadas dos knn documentos mais similares, obtendo um erro de previsão médio de 265 Kilómetros, e um erro mediano de apenas 22 Kilómetros, para o caso da colecção da Wikipédia Inglesa. Para as colecções Portuguesa e Espanhola, as quais são significativamente mais pequenas, o mesmo método obteve um erro de previsão médio de 278 e 273 Kilómetros, respectivamente, e um erro de previsão mediano de 28 e de 45 Kilómetros.