Automatic reconstruction of itineraries from descriptive texts
Reconstruction automatique d'itinéraires à partir de textes descriptifs
Résumé
This PhD thesis is part of the research project PERDIDO, which aims at extracting and retrieving displacements from textual documents. This work was conducted in collaboration with the LIUPPA laboratory of the university of Pau (France), the IAAA team of the university of Zaragoza (Spain) and the COGIT laboratory of IGN (France). The objective of this PhD is to propose a method for establishing a processing chain to support the geoparsing and geocoding of text documents describing events strongly linked with space. We propose an approach for the automatic geocoding of itineraries described in natural language. Our proposal is divided into two main tasks. The first task aims at identifying and extracting information describing the itinerary in texts such as spatial named entities and expressions of displacement or perception. The second task deal with the reconstruction of the itinerary. Our proposal combines local information extracted using natural language processing and physical features extracted from external geographical sources such as gazetteers or datasets providing digital elevation models. The geoparsing part is a Natural Language Processing approach which combines the use of part of speech and syntactico-semantic combined patterns (cascade of transducers) for the annotation of spatial named entities and expressions of displacement or perception. The main contribution in the first task of our approach is the toponym disambiguation which represents an important issue in Geographical Information Retrieval (GIR). We propose an unsupervised geocoding algorithm that takes profit of clustering techniques to provide a solution for disambiguating the toponyms found in gazetteers, and at the same time estimating the spatial footprint of those other fine-grain toponyms not found in gazetteers. We propose a generic graph-based model for the automatic reconstruction of itineraries from texts, where each vertex represents a location and each edge represents a path between locations. %, combining information extracted from texts and information extracted from geographical databases. Our model is original in that in addition to taking into account the classic elements (paths and waypoints), it allows to represent the other elements describing an itinerary, such as features seen or mentioned as landmarks. To build automatically this graph-based representation of the itinerary, our approach computes an informed spanning tree on a weighted graph. Each edge of the initial graph is weighted using a multi-criteria analysis approach combining qualitative and quantitative criteria. Criteria are based on information extracted from the text and information extracted from geographical sources. For instance, we compare information given in the text such as spatial relations describing orientation (e.g., going south) with the geographical coordinates of locations found in gazetteers. Finally, according to the definition of an itinerary and the information used in natural language to describe itineraries, we propose a markup langugage for encoding spatial and motion information based on the Text Encoding and Interchange guidelines (TEI) which defines a standard for the representation of texts in digital form. Additionally, the rationale of the proposed approach has been verified with a set of experiments on a corpus of multilingual hiking descriptions (French, Spanish and Italian).
Esta tesis se inscribe dentro del marco del proyecto PERDIDO donde los objetivos son la extracción y reconstrucción de itinerarios a partir de documentos textuales. Este trabajo se ha realizado en colaboración entre el laboratorio LIUPPA de l’Université de Pau et des Pays de l'Adour (France), el grupo de Sistemas de Información Avanzados (IAAA) de la Universidad de Zaragoza y el laboratorio COGIT de l’IGN (France). El objetivo de esta tesis es concebir un sistema automático que permita extraer, a partir de guías de viaje o descripciones de itinerarios, los desplazamientos, además de representarlos sobre un mapa.
Se propone una aproximación para la representación automática de itinerarios descritos en lenguaje natural. Nuestra propuesta se divide en dos tareas principales. La primera pretende identificar y extraer de los textos describiendo itinerarios información como entidades espaciales y expresiones de desplazamiento o percepción. El objetivo de la segunda tarea es la reconstrucción del itinerario.
Nuestra propuesta combina información local extraída gracias al procesamiento del lenguaje natural con datos extraídos de fuentes geográficas externas (por ejemplo, gazetteers).
La etapa de anotación de informaciones espaciales se realiza mediante una aproximación que combina el etiquetado morfo-sintáctico y los patrones lexico-sintácticos (cascada de transductores) con el fin de anotar entidades nombradas espaciales y expresiones de desplazamiento y percepción. Una primera contribución a la primera tarea es la desambiguación de topónimos, que es un problema todavía mal resuelto dentro del reconocimiento de entidades nombradas (Named Entity Recognition – NER) y esencial en la recuperación de información geográfica. Se plantea un algoritmo no supervisado de georrefenciación basado en una técnica de clustering capaz de proponer una solución para desambiguar los topónimos los topónimos encontrados en recursos geográficos externos, y al mismo tiempo, la localización de topónimos no referenciados.
Se propone un modelo de grafo genérico para la reconstrucción automática de itinerarios, donde cada nodo representa un lugar y cada arista representa un camino enlazando dos lugares. La originalidad de nuestro modelo es que además de tener en cuenta los elementos habituales (caminos y puntos del recorrido), permite representar otros elementos involucrados en la descripción de un itinerario, como por ejemplo los puntos de referencia visual. Se calcula de un árbol de recubrimiento mínimo a partir de un grafo ponderado para para obtener automáticamente un itinerario bajo la forma de un grafo. Cada arista del grafo inicial se pondera mediante un método de an\'{a}lisis multicriterio que combina criterios cualitativos y cuantitativos. El valor de estos criterios se determina a partir de informaciones extraídas del texto e informaciones provenientes de recursos geográficos externos. Por ejemplo, se combinan las informaciones generadas por el procesamiento del lenguaje natural como las relaciones espaciales describiendo una orientación (ej: dirigirse hacia el sur) con las coordenadas geográficas de lugares encontrados dentro de los recursos para determinar el valor del criterio "relación espacial".
Además, a partir de la definición del concepto de itinerario y de las informaciones utilizadas en la lengua para describir un itinerario, se ha modelado un lenguaje de anotación de información espacial adaptado a la descripción de desplazamientos, apoyándonos en las recomendaciones del consorcio TEI (Text Encoding and Interchange).
Finalmente, se ha implementado y evaluado las diferentes etapas de nuestra aproximación sobre un corpus multilingüe de descripciones de senderos y excursiones (francés, español, italiano).
Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet PERDIDO dont les objectifs sont l'extraction et la reconstruction d'itinéraires à partir de documents textuels. Ces travaux ont été réalisés en collaboration entre le laboratoire LIUPPA de l'université de Pau et des Pays de l'Adour (France), l'équipe IAAA de l'université de Saragosse (Espagne) et le laboratoire COGIT de l'IGN (France). Les objectifs de cette thèse sont de concevoir un système automatique permettant d'extraire, dans des récits de voyages ou des descriptions d’itinéraires, des déplacements, puis de les représenter sur une carte. Nous proposons une approche automatique pour la représentation d'un itinéraire décrit en language naturel. Notre approche est composée de deux tâches principales. La première tâche à pour rôle d'identifier et d'extraire les informations qui décrivent l'itinéraire dans le text, comme par exemple les entités nommées de lieux et les expressions de déplacement ou de perception. La seconde tâche à pour objectif la reconstruction de l'itinéraire. Notre proposition combine l'utilisation d'information extraites grâce au traitement automatique du language ainsi que des données extraites de ressources géographiques externes (comme des gazetiers).L'étape d'annotation d'informations spatiales est réalisée par une approche qui combine l'étiquetage morpho-syntaxique et des patrons lexico-syntaxiques (cascade de transducteurs) afin d'annoter des entités nommées spatiales et des expressions de déplacement ou de perception. Une première contribution au sein de la première tâche est la désambiguïsation des toponymes, qui est un problème encore mal résolu en NER et essentiel en recherche d'information géographique. Nous proposons un algorithme non-supervisé de géo-référencement basé sur une technique de clustering capable de proposer une solution pour désambiguïser les toponymes trouvés dans les ressources géographiques externes, et dans le même temps proposer une estimation de la localisation des toponymes non référencés. Nous proposons un modèle de graphe générique pour la reconstruction automatique d'itinéraire, où chaque noeud représente un lieu et chaque segment représente un chemin reliant deux lieux. L'originalité de notre modèle est qu'en plus de tenir compte des éléments habituels (chemins et points de passage), il permet de représenter les autres éléments impliqués dans la description d'un itinéraire, comme par exemple les points de repères visuels. Un calcul d'arbre de recouvrement minimal à partir d'un graphe pondéré est utilisé pour obtenir automatiquement un itinéraire sous la forme d'un graphe. Chaque segment du graphe initial est pondéré en utilisant une méthode d'analyse multi-critère combinant des critères qualitatifs et des critères quantitatifs. La valeur des critères est déterminée à partir d'informations extraites du texte et d'informations provenant de ressources géographique externes. Par exemple, nous combinons les informations issues du traitement automatique de la langue comme les relations spatiales décrivant une orientation (ex: se diriger vers le sud) avec les coordonnées géographiques des lieux trouvés dans les ressources pour déterminer la valeur du critère "relation spatiale". De plus, à partir de la définition du concept d'itinéraire et des informations utilisées dans la langue pour décrire un itinéraire, nous avons modélisé un langage d'annotation d'information spatial adapté à la description de déplacements, s'appuyant sur les recommendations du consortium TEI (Text Encoding and Interchange). Enfin, nous avons implémenté et évalué les différentes étapes de notre approche sur un corpus multilingue de descriptions de randonnées (Français, Espagnol et Italien).
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