A UTILIZAÇÃO DE MACHINE LEARNING NA IDENTIFICAÇÃO DE ELEMENTOS TEXTUAIS GEOGRÁFICOS
O Brasil é um país vasto e dinâmico. Identificar os novos elementos inaugurados ou atualizados é uma tarefa que envolve grande esforço financeiro, político e informacional. A necessidade por informações precisas sob o espaço geográfico que vivemos, criou uma demanda por serviços automatizados de reconhecimento de endereços geográficos de baixa granularidade e alto grau de especificidade. Como a internet disponibiliza e integra diversas fontes de informações, principalmente em notícias dos mais diversos meios, sobre elementos inaugurados em nosso país, estado, cidade e rua torna-se necessário recuperar e estruturar essas informações de forma a poder relacioná-las com o contexto e realidade dos locais em que vivemos através de métodos e sistemas automatizados. Órgãos públicos também possuem a necessidade de identificar os novos elementos geográficos, contudo, para que a informação seja útil deve possuir elementos geográficos mais precisos, para apoiar em atividades como a tarefa de reambulação. Para isso uma das necessidades é possibilitar o georreferenciamento de notícias, ou seja, identificar as entidades geográficas presentes e associá-las com sua correta localização espacial. O presente trabalho propõe uma abordagem para criar regras gramaticais que possibilitem a identificação de elementos geográficos de baixa granularidade que apoie na criação e atualização de dicionários geográficos baseado em notícias. Os resultados apresentam a utilidade da abordagem para a criação de uma ferramenta de apoio à identificação de endereços geográficos que apoie ao enriquecimento de dicionários geográficos e às atividades relacionas as tarefas de reambulação.
A UTILIZAÇÃO DE MACHINE LEARNING NA IDENTIFICAÇÃO DE ELEMENTOS TEXTUAIS GEOGRÁFICOS
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DOI: 10.22533/at.ed.317221011
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Palavras-chave: Identificação de conteúdo geográfico, Extração de Informação e Reconhecimento de entidades mencionadas
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Keywords: Identification of geographic content, Extraction of Information and Recognition of mentioned entities
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Abstract:
The Brazil is a vast and dynamic country. Identifying the new elements inaugurated or updated is a task that involves great effort, political and informative. The need for fine-grained geographic recognition needs geographic services that created a demand for fine-grained recognition of a high degree of specificity. As the internet makes available and integrates several sources of information, mainly in news from the most diverse media, about elements inaugurated in our country, state, and street, it becomes necessary to recover the city and structure this information in order to be able to relate it to the context. and reality of local systems where they are sustainable through automated methods and systems. Public bodies also have a need to identify new geographic elements, however, so that useful information must have more accurate geographic elements, for activities such as renaming tasks. For this, a geographic need of the needs is necessary the georeferencing of news, that is, to identify the geographic entities with their spatial location. The present work is an approach to creating grammar rules that allows a fine-grained identification of geographic elements that supports the creation and updating of news-based geographic dictionaries. The results present a usefulness of the approach for the creation of a tool to support the creation of specialties that supports the gazetteers and related activities such as reambulation tasks.
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Número de páginas: 59
- Matheus Emerick de Magalhães
