Une approche de fouille de textes pour l’identification automatique de relations spatiales

International audienceLa découverte de connaissances à partir de textes, en particulier l’identification d’informations spatiales, est une tâche difficile due à la complexité destextes écrits en langage naturel. Dans nos travaux, nous proposons une méthode combinant deux approches statistiques (analyse lexicale et contextuelle) et une approche de fouille de textes pour identifier les types de relations spatiales

Evaluating beauty care provided by the hospital to women suffering from breast cancer: qualitative aspects

International audienceGOALS OF WORK: Cancer patients are offered more and more access to beauty care during their stay in the hospital. This kind of intervention has not been evaluated yet. Primary objective of our research was to determine what type of evaluation strategy to be implemented (as a supportive care with quality of life and/or medical benefits; as a service providing immediate comfort); intermediate objective was to investigate in scientific terms (psychological, sociological) the experience of beauty care by patients. PATIENTS AND METHODS: Sixty patients (all users of beauty care provided by hospital, 58 female, most of them treated for breast cancer, two male, mean age 53 years) and 11 nurses and physicians, from four French cancer centres were included. We used direct observation and semi-structured interviews, conducted by a sociologist and a psychologist; different types of beauty care were concerned. RESULTS: All the interviewed patients were satisfied. Patients appreciated acquiring savoir-faire on how to use make-up and on personal image enhancement. Psychological and social well-being benefits were mentioned. The beauty care was not alleged to be reducing the side effects of the treatments, but it had helped patients to accept or bear the burden of them. Providing care beyond that which is directly curative was appreciated by the patients as a sign that they were treated as a "whole" person. CONCLUSION: The survey brings valuable clues concerning beauty care experience by cancer patients; it suggests the relevance of quantitative evaluation of the immediate and long-term effects on the quality of life

Extraction d'information spatiale à partir de données textuelles non-standards

The extraction of spatial information from textual data has become an important research topic in the field of Natural Language Processing (NLP). It meets a crucial need in the information society, in particular, to improve the efficiency of Information Retrieval (IR) systems for different applications (tourism, spatial planning, opinion analysis, etc.). Such systems require a detailed analysis of the spatial information contained in the available textual data (web pages, e-mails, tweets, SMS, etc.). However, the multitude and the variety of these data, as well as the regular emergence of new forms of writing, make difficult the automatic extraction of information from such corpora.To meet these challenges, we propose, in this thesis, new text mining approaches allowing the automatic identification of variants of spatial entities and relations from textual data of the mediated communication. These approaches are based on three main contributions that provide intelligent navigation methods. Our first contribution focuses on the problem of recognition and identification of spatial entities from short messages corpora (SMS, tweets) characterized by weakly standardized modes of writing. The second contribution is dedicated to the identification of new forms/variants of spatial relations from these specific corpora. Finally, the third contribution concerns the identification of the semantic relations associated withthe textual spatial information.L’extraction d’information spatiale à partir de données textuelles est désormais un sujet de recherche important dans le domaine du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). Elle répond à un besoin devenu incontournable dans la société de l’information, en particulier pour améliorer l’efficacité des systèmes de Recherche d’Information (RI) pour différentes applications (tourisme, aménagement du territoire, analyse d’opinion, etc.). De tels systèmes demandent une analyse fine des informations spatiales contenues dans les données textuelles disponibles (pages web, courriels, tweets, SMS, etc.). Cependant, la multitude et la variété de ces données ainsi que l’émergence régulière de nouvelles formes d’écriture rendent difficile l’extraction automatique d’information à partir de corpus souvent peu standards d’un point de vue lexical voire syntaxique.Afin de relever ces défis, nous proposons, dans cette thèse, des approches originales de fouille de textes permettant l’identification automatique de nouvelles variantes d’entités et relations spatiales à partir de données textuelles issues de la communication médiée. Ces approches sont fondées sur trois principales contributions qui sont cruciales pour fournir des méthodes de navigation intelligente. Notre première contribution se concentre sur la problématique de reconnaissance et d’extraction des entités spatiales à partir de corpus de messages courts (SMS, tweets) marqués par une écriture peu standard. La deuxième contribution est dédiée à l’identification de nouvelles formes/variantes de relations spatiales à partir de ces corpus spécifiques. Enfin, la troisième contribution concerne l’identification des relations sémantiques associées à l’information spatiale contenue dans les textes. Les évaluations menées sur des corpus réels, principalement en français (SMS, tweets, presse), soulignent l’intérêt de ces contributions. Ces dernières permettent d’enrichir la typologie des relations spatiales définies dans la communauté scientifique et, plus largement, de décrire finement l’information spatiale véhiculée dans les données textuelles non standards issues d’une communication médiée aujourd’hui foisonnante

Spatial information extraction from non-standard textual data

L’extraction d’information spatiale à partir de données textuelles est désormais un sujet de recherche important dans le domaine du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). Elle répond à un besoin devenu incontournable dans la société de l’information, en particulier pour améliorer l’efficacité des systèmes de Recherche d’Information (RI) pour différentes applications (tourisme, aménagement du territoire, analyse d’opinion, etc.). De tels systèmes demandent une analyse fine des informations spatiales contenues dans les données textuelles disponibles (pages web, courriels, tweets, SMS, etc.). Cependant, la multitude et la variété de ces données ainsi que l’émergence régulière de nouvelles formes d’écriture rendent difficile l’extraction automatique d’information à partir de corpus souvent peu standards d’un point de vue lexical voire syntaxique.Afin de relever ces défis, nous proposons, dans cette thèse, des approches originales de fouille de textes permettant l’identification automatique de nouvelles variantes d’entités et relations spatiales à partir de données textuelles issues de la communication médiée. Ces approches sont fondées sur trois principales contributions qui sont cruciales pour fournir des méthodes de navigation intelligente. Notre première contribution se concentre sur la problématique de reconnaissance et d’extraction des entités spatiales à partir de corpus de messages courts (SMS, tweets) marqués par une écriture peu standard. La deuxième contribution est dédiée à l’identification de nouvelles formes/variantes de relations spatiales à partir de ces corpus spécifiques. Enfin, la troisième contribution concerne l’identification des relations sémantiques associées à l’information spatiale contenue dans les textes. Les évaluations menées sur des corpus réels, principalement en français (SMS, tweets, presse), soulignent l’intérêt de ces contributions. Ces dernières permettent d’enrichir la typologie des relations spatiales définies dans la communauté scientifique et, plus largement, de décrire finement l’information spatiale véhiculée dans les données textuelles non standards issues d’une communication médiée aujourd’hui foisonnante.The extraction of spatial information from textual data has become an important research topic in the field of Natural Language Processing (NLP). It meets a crucial need in the information society, in particular, to improve the efficiency of Information Retrieval (IR) systems for different applications (tourism, spatial planning, opinion analysis, etc.). Such systems require a detailed analysis of the spatial information contained in the available textual data (web pages, e-mails, tweets, SMS, etc.). However, the multitude and the variety of these data, as well as the regular emergence of new forms of writing, make difficult the automatic extraction of information from such corpora.To meet these challenges, we propose, in this thesis, new text mining approaches allowing the automatic identification of variants of spatial entities and relations from textual data of the mediated communication. These approaches are based on three main contributions that provide intelligent navigation methods. Our first contribution focuses on the problem of recognition and identification of spatial entities from short messages corpora (SMS, tweets) characterized by weakly standardized modes of writing. The second contribution is dedicated to the identification of new forms/variants of spatial relations from these specific corpora. Finally, the third contribution concerns the identification of the semantic relations associated withthe textual spatial information

Discovering types of spatial relations with a text mining approach

Knowledge discovery from texts, particularly the identification of spatial information is a difficult task due to the complexity of texts written in natural language. Here we propose a method combining two statistical approaches (lexical and contextual analysis) and a text mining approach to automatically identify types of spatial relations. Experiments conducted on an English corpus are presented. (Résumé d'auteur

Senterritoire : Une approche de fouille de textes pour l’identification automatique de relations spatiales

National audienc

Découverte de nouvelles entités et relations spatiales à partir d’un corpus de SMS

Pour la cinquième fois, après Nancy en 2002, Fès en 2004, Avignon en 2008 et Grenoble en 2012, l'AFCP (Association Francophone pour la Communication Parlée) et l'ATALA (Association pour le Traitement Automatique des Langues) organisent conjointement leur principale conférence afin de réunir en un seul lieu les deux communautés de l'analyse et du traitement des langues écrites, parlées et signées.Cette édition regroupera donc :les 31e Journées d'Etudes sur la Parole (JEP),la 23e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN),la 18e Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL).International audienceWithin 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. Mediated communication (SMS, tweets, etc.) conveying spatial information takes a prominent place. The objective of the work presented in this paper is to extract the spatial information from an authentic corpus of SMS in French. We propose a process in which, firstly, we extract new spatial entities (e.g. motpellier, montpeul associate with the place names Montpellier). Secondly, we identify new spatial relations that precede spatial entities (e.g. sur, par, pres, etc.). The task is very challenging and complex due of the specificity of SMS language which is based on weakly standardized writing (lexical creation, massive use of abbreviations, textual variants, etc.). The experiments that were carried out from the corpus 88milSMS highlight the robustness of our system in identifying new spatial entities and relations.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

Spatial Information Extraction from Short Messages

IF 3.93International audience'Proposition of original methods for Spatial Entity/Relation extraction.'Extraction of new variations of spatial entities from SMS and tweets.'Extraction of new spatial relations, and new variations of spatial relations.'Our method achieved an F-measure score of 0.84 and 0.86 for SMS and tweets.'Our method outperforms the state-of-the-art tools (i.e. Polyglot, Stanford NER)

Identification automatique des types de relations spatiales dans les textes

International audienc