Adapting the Edinburgh Geoparser for Historical Georeferencing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Place name mentions in text may have more than one potential referent (e.g. Peru, the country vs. Peru, the city in Indiana). The Edinburgh Language Technology Group (LTG) has developed the Edinburgh Geoparser, a system that can automatically recognise place name mentions in text and disambiguate them with respect to a gazetteer. The recognition step is required to identify location mentions in a given piece of text. The subsequent disambiguation step, generally referred to as georesolution, grounds location mentions to their corresponding gazetteer entries with latitude and longitude values, for example, to visualise them on a map. Geoparsing is not only useful for mapping purposes but also for making document collections more accessible as it can provide additional metadata about the geographical content of documents. Combined with other information mined from text such as person names and date expressions, complex relations between such pieces of information can be identified. The Edinburgh Geoparser can be used with several gazetteers including Unlock and GeoNames to process a variety of input texts. The original version of the Geoparser was a demonstrator configured for modern text. Since then, it has been adapted to georeference historic and ancient text collections as well as modern-day newspaper text. 1 , 2 , 3 , 4 Currently, the LTG is involved in three research projects applying the Geoparser to historical text collections of very different types and for a variety of end-user applications. This paper discusses the ways in which we have customised the Geoparser for specific datasets and applications relevant to each project.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle