Maguelonne Teisseire


2024

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GeospaCy: A tool for extraction and geographical referencing of spatial expressions in textual data
Syed Mehtab Alam | Elena Arsevska | Mathieu Roche | Maguelonne Teisseire
Proceedings of the 18th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics: System Demonstrations

Spatial information in text enables to understand the geographical context and relationships within text for better decision-making across various domains such as disease surveillance, disaster management and other location based services. Therefore, it is crucial to understand the precise geographical context for location-sensitive applications. In response to this necessity, we introduce the GeospaCy software tool, designed for the extraction and georeferencing of spatial information present in textual data. GeospaCy fulfils two primary objectives: 1) Geoparsing, which involves extracting spatial expressions, encompassing place names and associated spatial relations within the text data, and 2) Geocoding, which facilitates the assignment of geographical coordinates to the spatial expressions extracted during the Geoparsing task. Geoparsing is evaluated with a disease news article dataset consisting of event information, whereas a qualitative evaluation of geographical coordinates (polygons/geometries) of spatial expressions is performed by end-users for Geocoding task.

2018

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Automatic Identification of Research Fields in Scientific Papers
Eric Kergosien | Amin Farvardin | Maguelonne Teisseire | Marie-Noëlle Bessagnet | Joachim Schöpfel | Stéphane Chaudiron | Bernard Jacquemin | Annig Lacayrelle | Mathieu Roche | Christian Sallaberry | Jean Philippe Tonneau
Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018)

2016

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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)
Sarah Zenasni | Maguelonne Teisseire | Mathieu Roche | Eric Kergosien
Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Posters)

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.

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Automatic Biomedical Term Polysemy Detection
Juan Antonio Lossio-Ventura | Clement Jonquet | Mathieu Roche | Maguelonne Teisseire
Proceedings of the Tenth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'16)

Polysemy is the capacity for a word to have multiple meanings. Polysemy detection is a first step for Word Sense Induction (WSI), which allows to find different meanings for a term. The polysemy detection is also important for information extraction (IE) systems. In addition, the polysemy detection is important for building/enriching terminologies and ontologies. In this paper, we present a novel approach to detect if a biomedical term is polysemic, with the long term goal of enriching biomedical ontologies. This approach is based on the extraction of new features. In this context we propose to extract features following two manners: (i) extracted directly from the text dataset, and (ii) from an induced graph. Our method obtains an Accuracy and F-Measure of 0.978.

2014

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Automatic Term Extraction Combining Different Information (Extraction automatique de termes combinant différentes informations) [in French]
Juan Antonio Lossio-Ventura | Clement Jonquet | Mathieu Roche | Maguelonne Teisseire
Proceedings of TALN 2014 (Volume 2: Short Papers)

2003

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Classification automatique de textes à partir de leur analyse syntaxico-sémantique
Jacques Chauché | Violaine Prince | Simon Jaillet | Maguelonne Teisseire
Actes de la 10ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

L’hypothèse soutenue dans cet article est que l’analyse de contenu, quand elle est réalisée par un analyseur syntaxique robuste avec calcul sémantique dans un modèle adéquat, est un outil de classification tout aussi performant que les méthodes statistiques. Pour étudier les possibilités de cette hypothèse en matière de classification, à l’aide de l’analyseur du Français, SYGMART, nous avons réalisé un projet en grandeur réelle avec une société qui propose des sélections d’articles en revue de presse. Cet article présente non seulement les résultats de cette étude (sur 4843 articles finalement sélectionnés), mais aussi cherche à montrer que l’analyse de contenu automatisée, quand elle est possible, est un moyen fiable de produire une catégorisation issue du sens (quand il est calculable), et pas simplement créée à partir d’une reconnaissance de “similarités”de surface.