Enhancing information retrieval in folksonomies using ontology of place constructed from Gazetteer information

Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial TechnologiesFolksonomy (from folk and taxonomy) is an approach to user metadata creation where users describe information objects with a free-form list of keywords (‘tags’). Folksonomy has have proved to be a useful information retrieval tool that support the emergence of “collective intelligence” or “bottom-up” light weight semantics. Since there are no guiding rules or restrictions on the users, folksonomy has some drawbacks and problems as lack of hierarchy, synonym control, and semantic precision. This research aims at enhancing information retrieval in folksonomy, particularly that of location information, by establishing explicit relationships between place name tags. To accomplish this, an automated approach is developed. The approach starts by retrieving tags from Flickr. The tags are then filtered to identify those that represent place names. Next, the gazetteer service that is a knowledge organization system for spatial information is used to query for the place names. The result of the search from the gazetteer and the feature types are used to construct an ontology of place. The ontology of place is formalized from place name concepts, where each place has a “Part-Of” relationship with its direct parent. The ontology is then formalized in OWL (Web Ontology Language). A search tool prototype is developed that extracts a place name and its parent name from the ontology and use them for searching in Flickr. The semantic richness added to Flickr search engine using our approach is tested and the results are evaluated

Data DNA: The Next Generation of Statistical Metadata

Describes the components of a complete statistical metadata system and suggests ways to create and structure metadata for better access and understanding of data sets by diverse users

Search improvement within the geospatial web in the context of spatial data infrastructures

El trabajo desarrollado en esta tesis doctoral demuestra que es posible mejorar la búsqueda en el contexto de las Infraestructuras de Datos Espaciales mediante la aplicación de técnicas y buenas prácticas de otras comunidades científicas, especialmente de las comunidades de la Web y de la Web Semántica (por ejemplo, Linked Data). El uso de las descripciones semánticas y las aproximaciones basadas en el contenido publicado por la comunidad geoespacial pueden ayudar en la búsqueda de información sobre los fenómenos geográficos, y en la búsqueda de recursos geoespaciales en general. El trabajo comienza con un análisis de una aproximación para mejorar la búsqueda de las entidades geoespaciales desde la perspectiva de geocodificación tradicional. La arquitectura de geocodificación compuesta propuesta en este trabajo asegura una mejora de los resultados de geocodificación gracias a la utilización de diferentes proveedores de información geográfica. En este enfoque, el uso de patrones estructurales de diseño y ontologías en esta aproximación permite una arquitectura avanzada en términos de extensibilidad, flexibilidad y adaptabilidad. Además, una arquitectura basada en la selección de servicio de geocodificación permite el desarrollo de una metodología de la georreferenciación de diversos tipos de información geográfica (por ejemplo, direcciones o puntos de interés). A continuación, se presentan dos aplicaciones representativas que requieren una caracterización semántica adicional de los recursos geoespaciales. El enfoque propuesto en este trabajo utiliza contenidos basados en heurísticas para el muestreo de un conjunto de recursos geopesaciales. La primera parte se dedica a la idea de la abstracción de un fenómeno geográfico de su definición espacial. La investigación muestra que las buenas prácticas de la Web Semántica se puede reutilizar en el ámbito de una Infraestructura de Datos Espaciales para describir los servicios geoespaciales estandarizados por Open Geospatial Consortium por medio de geoidentificadores (es decir, por medio de las entidades de una ontología geográfica). La segunda parte de este capítulo desglosa la aquitectura y componentes de un servicio de geoprocesamiento para la identificación automática de ortoimágenes ofrecidas a través de un servicio estándar de publicación de mapas (es decir, los servicios que siguen la especificación OGC Web Map Service). Como resultado de este trabajo se ha propuesto un método para la identificación de los mapas ofrecidos por un Web Map Service que son ortoimágenes. A continuación, el trabajo se dedica al análisis de cuestiones relacionadas con la creación de los metadatos de recursos de la Web en el contexto del dominio geográfico. Este trabajo propone una arquitectura para la generación automática de conocimiento geográfico de los recursos Web. Ha sido necesario desarrollar un método para la estimación de la cobertura geográfica de las páginas Web. Las heurísticas propuestas están basadas en el contenido publicado por os proveedores de información geográfica. El prototipo desarrollado es capaz de generar metadatos. El modelo generado contiene el conjunto mínimo recomendado de elementos requeridos por un catálogo que sigue especificación OGC Catalogue Service for the Web, el estandar recomendado por deiferentes Infraestructuras de Datos Espaciales (por ejemplo, the Infrastructure for Spatial Information in the European Community (INSPIRE)). Además, este estudio determina algunas características de la Web Geoespacial actual. En primer lugar, ofrece algunas características del mercado de los proveedores de los recursos Web de la información geográfica. Este estudio revela algunas prácticas de la comunidad geoespacial en la producción de metadatos de las páginas Web, en particular, la falta de metadatos geográficos. Todo lo anterior es la base del estudio de la cuestión del apoyo a los usuarios no expertos en la búsqueda de recursos de la Web Geoespacial. El motor de búsqueda dedicado a la Web Geoespacial propuesto en este trabajo es capaz de usar como base un motor de búsqueda existente. Por otro lado, da soporte a la búsqueda exploratoria de los recursos geoespaciales descubiertos en la Web. El experimento sobre la precisión y la recuperación ha demostrado que el prototipo desarrollado en este trabajo es al menos tan bueno como el motor de búsqueda remoto. Un estudio dedicado a la utilidad del sistema indica que incluso los no expertos pueden realizar una tarea de búsqueda con resultados satisfactorios

GEO-REFERENCED VIDEO RETRIEVAL: TEXT ANNOTATION AND SIMILARITY SEARCH

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH

Automatic reconstruction of itineraries from descriptive texts

Esta tesis se inscribe dentro del marco del proyecto PERDIDO donde los objetivos son la extracción y reconstrucción de itinerarios a partir de documentos textuales. Este trabajo se ha realizado en colaboración entre el laboratorio LIUPPA de l' Université de Pau et des Pays de l' Adour (France), el grupo de Sistemas de Información Avanzados (IAAA) de la Universidad de Zaragoza y el laboratorio COGIT de l' IGN (France). El objetivo de esta tesis es concebir un sistema automático que permita extraer, a partir de guías de viaje o descripciones de itinerarios, los desplazamientos, además de representarlos sobre un mapa. Se propone una aproximación para la representación automática de itinerarios descritos en lenguaje natural. Nuestra propuesta se divide en dos tareas principales. La primera pretende identificar y extraer de los textos describiendo itinerarios información como entidades espaciales y expresiones de desplazamiento o percepción. El objetivo de la segunda tarea es la reconstrucción del itinerario. Nuestra propuesta combina información local extraída gracias al procesamiento del lenguaje natural con datos extraídos de fuentes geográficas externas (por ejemplo, gazetteers). La etapa de anotación de informaciones espaciales se realiza mediante una aproximación que combina el etiquetado morfo-sintáctico y los patrones léxico-sintácticos (cascada de transductores) con el fin de anotar entidades nombradas espaciales y expresiones de desplazamiento y percepción. Una primera contribución a la primera tarea es la desambiguación de topónimos, que es un problema todavía mal resuelto dentro del reconocimiento de entidades nombradas (Named Entity Recognition - NER) y esencial en la recuperación de información geográfica. Se plantea un algoritmo no supervisado de georreferenciación basado en una técnica de clustering capaz de proponer una solución para desambiguar los topónimos los topónimos encontrados en recursos geográficos externos, y al mismo tiempo, la localización de topónimos no referenciados. Se propone un modelo de grafo genérico para la reconstrucción automática de itinerarios, donde cada nodo representa un lugar y cada arista representa un camino enlazando dos lugares. La originalidad de nuestro modelo es que además de tener en cuenta los elementos habituales (caminos y puntos del recorrido), permite representar otros elementos involucrados en la descripción de un itinerario, como por ejemplo los puntos de referencia visual. Se calcula de un árbol de recubrimiento mínimo a partir de un grafo ponderado para obtener automáticamente un itinerario bajo la forma de un grafo. Cada arista del grafo inicial se pondera mediante un método de análisis multicriterio que combina criterios cualitativos y cuantitativos. El valor de estos criterios se determina a partir de informaciones extraídas del texto e informaciones provenientes de recursos geográficos externos. Por ejemplo, se combinan las informaciones generadas por el procesamiento del lenguaje natural como las relaciones espaciales describiendo una orientación (ej: dirigirse hacia el sur) con las coordenadas geográficas de lugares encontrados dentro de los recursos para determinar el valor del criterio ``relación espacial''. Además, a partir de la definición del concepto de itinerario y de las informaciones utilizadas en la lengua para describir un itinerario, se ha modelado un lenguaje de anotación de información espacial adaptado a la descripción de desplazamientos, apoyándonos en las recomendaciones del consorcio TEI (Text Encoding and Interchange). Finalmente, se ha implementado y evaluado las diferentes etapas de nuestra aproximación sobre un corpus multilingüe de descripciones de senderos y excursiones (francés, español, italiano)

Geospatial crowdsourced data fitness analysis for spatial data infrastructure based disaster management actions

The reporting of disasters has changed from official media reports to citizen reporters who are at the disaster scene. This kind of crowd based reporting, related to disasters or any other events, is often identified as 'Crowdsourced Data' (CSD). CSD are freely and widely available thanks to the current technological advancements. The quality of CSD is often problematic as it is often created by the citizens of varying skills and backgrounds. CSD is considered unstructured in general, and its quality remains poorly defined. Moreover, the CSD's location availability and the quality of any available locations may be incomplete. The traditional data quality assessment methods and parameters are also often incompatible with the unstructured nature of CSD due to its undocumented nature and missing metadata. Although other research has identified credibility and relevance as possible CSD quality assessment indicators, the available assessment methods for these indicators are still immature. In the 2011 Australian floods, the citizens and disaster management administrators used the Ushahidi Crowd-mapping platform and the Twitter social media platform to extensively communicate flood related information including hazards, evacuations, help services, road closures and property damage. This research designed a CSD quality assessment framework and tested the quality of the 2011 Australian floods' Ushahidi Crowdmap and Twitter data. In particular, it explored a number of aspects namely, location availability and location quality assessment, semantic extraction of hidden location toponyms and the analysis of the credibility and relevance of reports. This research was conducted based on a Design Science (DS) research method which is often utilised in Information Science (IS) based research. Location availability of the Ushahidi Crowdmap and the Twitter data assessed the quality of available locations by comparing three different datasets i.e. Google Maps, OpenStreetMap (OSM) and Queensland Department of Natural Resources and Mines' (QDNRM) road data. Missing locations were semantically extracted using Natural Language Processing (NLP) and gazetteer lookup techniques. The Credibility of Ushahidi Crowdmap dataset was assessed using a naive Bayesian Network (BN) model commonly utilised in spam email detection. CSD relevance was assessed by adapting Geographic Information Retrieval (GIR) relevance assessment techniques which are also utilised in the IT sector. Thematic and geographic relevance were assessed using Term Frequency – Inverse Document Frequency Vector Space Model (TF-IDF VSM) and NLP based on semantic gazetteers. Results of the CSD location comparison showed that the combined use of non-authoritative and authoritative data improved location determination. The semantic location analysis results indicated some improvements of the location availability of the tweets and Crowdmap data; however, the quality of new locations was still uncertain. The results of the credibility analysis revealed that the spam email detection approaches are feasible for CSD credibility detection. However, it was critical to train the model in a controlled environment using structured training including modified training samples. The use of GIR techniques for CSD relevance analysis provided promising results. A separate relevance ranked list of the same CSD data was prepared through manual analysis. The results revealed that the two lists generally agreed which indicated the system's potential to analyse relevance in a similar way to humans. This research showed that the CSD fitness analysis can potentially improve the accuracy, reliability and currency of CSD and may be utilised to fill information gaps available in authoritative sources. The integrated and autonomous CSD qualification framework presented provides a guide for flood disaster first responders and could be adapted to support other forms of emergencies