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

Social Media Geographic Information: Current developments and opportunities in urban and regional planning

This paper deals with the convergence of Social Media and Geographic Information and discusses its potential as useful source of knowledge in spatial planning. With the underlying assumption of the acknowledgement of the innovation that digital geographic information- including Spatial Data Infrastructures (SDI) and Volunteered Geographic Information (VGI)- is already bringing to urban and regional planning, the authors argue Social Media may also play an important role due to both their pervasiveness in content exchange and their emerging spatial convergence. To support this thesis, a review of best practice examples in different domain is presented in order to understand what tools are currently available and what kind of knowledge can be extracted from Social Media. On the base of this analysis, the paper present an original user-friendly tool developed by the authors to extract information from Social Media and to perform Spatial-Temporal Textual (STTx) analysis. The paper ends with some brief conclusions on the opportunities for the application of STTx analysis in urban and regional planning

Arretium or Arezzo? A Neural Approach to the Identification of Place Names in Historical Texts

This paper presents the application of a neural architecture to the identification of place names in English historical texts. We test the impact of different word embeddings and we compare the results to the ones obtained with the Stanford NER module of CoreNLP before and after the retraining using a novel corpus of manually annotated historical travel writings

Arretium or Arezzo? A Neural Approach to the Identification of Place Names in Historical Texts

This paper presents the application of a neural architecture to the identification of place names in English historical texts. We test the impact of different word embeddings and we compare the results to the ones obtained with the Stanford NER module of CoreNLP before and after the retraining using a novel corpus of manually annotated historical travel writings

Improving the geospatial consistency of digital libraries metadata

Consistency is an essential aspect of the quality of metadata. Inconsistent metadata records are harmful: given a themed query, the set of retrieved metadata records would contain descriptions of unrelated or irrelevant resources, and may even not contain some resources considered obvious. This is even worse when the description of the location is inconsistent. Inconsistent spatial descriptions may yield invisible or hidden geographical resources that cannot be retrieved by means of spatially themed queries. Therefore, ensuring spatial consistency should be a primary goal when reusing, sharing and developing georeferenced digital collections. We present a methodology able to detect geospatial inconsistencies in metadata collections based on the combination of spatial ranking, reverse geocoding, geographic knowledge organization systems and information-retrieval techniques. This methodology has been applied to a collection of metadata records describing maps and atlases belonging to the Library of Congress. The proposed approach was able to automatically identify inconsistent metadata records (870 out of 10,575) and propose fixes to most of them (91.5%) These results support the ability of the proposed methodology to assess the impact of spatial inconsistency in the retrievability and visibility of metadata records and improve their spatial consistency

Voice-controlled in-vehicle infotainment system

Abstract. Speech is a form of a human to human communication that can convey information in a context-rich way that is natural to humans. The naturalness enables us to speak while doing other things, such as driving a vehicle. With the advancement of computing technologies, more and more personal services are introduced for the in-vehicle environment. A limiting factor for these advancements is the impact they cause towards driver distraction with the increased cognitive stress load. This has led to developing in-vehicle devices and applications with a heightened focus on lessening distraction. Amazon Alexa is a natural language processing system that enables its users to receive information and operate smart devices with their voices. This Master’s thesis aims to demonstrate how Alexa could be utilized when operating the in-vehicle infotainment (IVI) systems. This research was conducted by utilizing the design science research methodology. The feasibility of voice-based interaction was assessed by implementing the system as a demonstrable use-case in collaboration with the APPSTACLE project. Prior research was gathered by conducting a literature review on voice-based interaction and its integration to the vehicular domain. The system was designed by applying existing theories together with the requirements of the application domain. The designed system utilized the Amazon Alexa ecosystem and AWS services to provide the vehicular environment with new functionalities. Access to cloud-based speech processing and decision-making makes it possible to design an extendable speech interface where the driver can carry out secondary tasks by using their voice, such as requesting navigation information. The evaluation was done by comparing the system’s performance against the derived requirements. With the results of the evaluation process, the feasibility of the system could be assessed against the objectives of the study: The resulting artefact enables the user to operate the in-vehicle infotainment system while focusing on a separate task. The research proved that speech interfaces with modern technology can improve the handling of secondary tasks while driving, and the resulting system was operable without introducing additional distractions to the driver. The resulting artefact can be integrated into similar systems and used as a base tool for future research on voice-controlled interfaces

Mining Twitter for crisis management: realtime floods detection in the Arabian Peninsula

A thesis submitted to the University of Bedfordshire, in partial fulfilment of the requirements for the degree of doctor of Philosophy.In recent years, large amounts of data have been made available on microblog platforms such as Twitter, however, it is difficult to filter and extract information and knowledge from such data because of the high volume, including noisy data. On Twitter, the general public are able to report real-world events such as floods in real time, and act as social sensors. Consequently, it is beneficial to have a method that can detect flood events automatically in real time to help governmental authorities, such as crisis management authorities, to detect the event and make decisions during the early stages of the event. This thesis proposes a real time flood detection system by mining Arabic Tweets using machine learning and data mining techniques. The proposed system comprises five main components: data collection, pre-processing, flooding event extract, location inferring, location named entity link, and flooding event visualisation. An effective method of flood detection from Arabic tweets is presented and evaluated by using supervised learning techniques. Furthermore, this work presents a location named entity inferring method based on the Learning to Search method, the results show that the proposed method outperformed the existing systems with significantly higher accuracy in tasks of inferring flood locations from tweets which are written in colloquial Arabic. For the location named entity link, a method has been designed by utilising Google API services as a knowledge base to extract accurate geocode coordinates that are associated with location named entities mentioned in tweets. The results show that the proposed location link method locate 56.8% of tweets with a distance range of 0 – 10 km from the actual location. Further analysis has shown that the accuracy in locating tweets in an actual city and region are 78.9% and 84.2% respectively

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)