Connaissances géospatiales dans les annonces immobilières : détection et extraction d’information spatiale à partir du texte - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Connaissances géospatiales dans les annonces immobilières : détection et extraction d’information spatiale à partir du texte

Résumé

We proposed a workflow to extract geospatial knowledge from text applied to Real Estate advertisements. We first extracted geographic and spatial entities using a model based on a BiLSTM-CRF architecture with a concatenation of se- veral text representations. Secondly, we performed relations extraction, particularly spatial relations extraction, to build a structured Geospatial knowledge base that we stored in a RDF Knowledge Graph.
Nous avons proposé un modèle d’extraction de connaissances géospatiales à parir du texte appliqué au cas des annonces immobilières. La première étape consiste à extraire les entités géographiques et spatiales à l’aide d’un modèle basé sur une architecture BiLSTM-CRF et la concaténation de plusieurs embeddings. Ensuite, nous avons réalisé l’extraction de relations, notamment spatiales, pour créer une base de connaissance géospatiale structurée stockée dans un graphe de connaissance RDF.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03927871 , version 1 (06-01-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03927871 , version 1

Citer

Lucie Cadorel, Alicia Blanchi, Andrea G. B. Tettamanzi. Connaissances géospatiales dans les annonces immobilières : détection et extraction d’information spatiale à partir du texte. IC 2022 - Journées francophones d'Ingénierie des Connaissances (dans le cadre de PFIA 2022), AfIA, Jun 2022, Saint-Étienne, France. pp.20-21. ⟨hal-03927871⟩
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