Autoria: VARGAS, R. N. P.; MOURA, M. F.; SPERANZA, E. A.; REZENDE, S. O.

Resumo: Resumo. Atualmente, é comum que usuários levem em consideração o contexto geográfico dos documentos nos processos de Recuperação de Informação. No entanto, os sistemas convencionais de extração de informação que estão baseados em palavras-chave não consideram que as palavras podem representar entidades geográficas espacialmente relacionadas com outras entidades nos documentos. Para resolver esse problema, é necessário viabilizar o georreferenciamento dos textos, ou seja, identificar as entidades geográficas presentes e associá-las com sua correta localização espacial. A identificação e desambiguação das entidades geográficas apresenta desafios importantes, principalmente do ponto de vista linguístico,Assim, a principal estratégia para superar os problemas de ambiguidade, compreende a identificação de evidências que auxiliem na identificação e desambiguação das localidades nos textos. O presente trabalho propõe uma metodologia que permite identificar e determinar a cobertura espacial dos documentos, denominada SpatialCIM. A metodologia SpatialCIM tem o objetivo de organizar os processos de resolução de topônimos. Para isso, foram propostas e desenvolvidas as abordagens de (1) Desambiguação por Pontos e a (2) Desambiguação Textual e Estrutural. Essas abordagens, exploram duas técnicas diferentes de desambiguação de topônimos, as quais, geram e desambiguam os caminhos geográficos associados aos topônimos reconhecidos para cada documento. A partir dos resultados obtidos, foi possível demostrar que as técnicas de desambiguação melhoram a precisão e revocação na classificação espacial dos documentos. Demonstrou-se também o impacto positivo do uso de uma ferramenta linguística no processo de reconhecimento das entidades geográficas. Assim, foi demostrada a utilidade dos processos de desambiguação para a obtenção da cobertura espacial dos documentos.

Ano de publicação: 2012

Tipo de publicação: Artigo em anais e proceedings

Unidade: Embrapa Agricultura Digital

Palavras-chave: Cobertura espacial, Mineração de texto, Text mining, Vegetation cover