Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Automatic Construction of a Large-Scale Corpus for Geoparsing Using Wikipedia Hyperlinks

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F25%3A9SDHLGYR" target="_blank" >RIV/00216208:11320/25:9SDHLGYR - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85195983578&partnerID=40&md5=9a502470c247216c2326118edb1f07c5" target="_blank" >https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85195983578&partnerID=40&md5=9a502470c247216c2326118edb1f07c5</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Automatic Construction of a Large-Scale Corpus for Geoparsing Using Wikipedia Hyperlinks

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Geoparsing is the task of estimating the latitude and longitude (coordinates) of location expressions in texts. Geoparsing must deal with the ambiguity of the expressions that indicate multiple locations with the same notation. For evaluating geoparsing systems, several corpora have been proposed in previous work. However, these corpora are small-scale and suffer from the coverage of location expressions on general domains. In this paper, we propose Wikipedia Hyperlink-based Location Linking (WHLL), a novel method to construct a large-scale corpus for geoparsing from Wikipedia articles. WHLL leverages hyperlinks in Wikipedia to annotate multiple location expressions with coordinates. With this method, we constructed the WHLL corpus, a new large-scale corpus for geoparsing. The WHLL corpus consists of 1.3M articles, each containing about 7.8 unique location expressions. 45.6% of location expressions are ambiguous and refer to more than one location with the same notation. In each article, location expressions of the article title and those hyperlinks to other articles are assigned with coordinates. By utilizing hyperlinks, we can accurately assign location expressions with coordinates even with ambiguous location expressions in the texts. Experimental results show that there remains room for improvement by disambiguating location expressions. © 2024 ELRA Language Resource Association: CC BY-NC 4.0.

  • Název v anglickém jazyce

    Automatic Construction of a Large-Scale Corpus for Geoparsing Using Wikipedia Hyperlinks

  • Popis výsledku anglicky

    Geoparsing is the task of estimating the latitude and longitude (coordinates) of location expressions in texts. Geoparsing must deal with the ambiguity of the expressions that indicate multiple locations with the same notation. For evaluating geoparsing systems, several corpora have been proposed in previous work. However, these corpora are small-scale and suffer from the coverage of location expressions on general domains. In this paper, we propose Wikipedia Hyperlink-based Location Linking (WHLL), a novel method to construct a large-scale corpus for geoparsing from Wikipedia articles. WHLL leverages hyperlinks in Wikipedia to annotate multiple location expressions with coordinates. With this method, we constructed the WHLL corpus, a new large-scale corpus for geoparsing. The WHLL corpus consists of 1.3M articles, each containing about 7.8 unique location expressions. 45.6% of location expressions are ambiguous and refer to more than one location with the same notation. In each article, location expressions of the article title and those hyperlinks to other articles are assigned with coordinates. By utilizing hyperlinks, we can accurately assign location expressions with coordinates even with ambiguous location expressions in the texts. Experimental results show that there remains room for improvement by disambiguating location expressions. © 2024 ELRA Language Resource Association: CC BY-NC 4.0.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Jt. Int. Conf. Comput. Linguist., Lang. Resour. Eval., LREC-COLING - Main Conf. Proc.

  • ISBN

    978-249381410-4

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    1883-1888

  • Název nakladatele

    European Language Resources Association (ELRA)

  • Místo vydání

  • Místo konání akce

    Torino, Italia

  • Datum konání akce

    1. 1. 2025

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku