A identificação e referenciação de entidades geográficas mencionadas: o caso da peregrinação de Fernão Mendes Pinto
- Autores: Alfonso Javier Canosa Rodríguez
- Directores de la Tesis: Pablo Gamallo Otero (dir. tes.), José António Souto Cabo (codir. tes.), Rubén Camilo Lois González (tut. tes.)
- Lectura: En la Universidade de Santiago de Compostela ( España ) en 2017
- Idioma: portugués
- Tribunal Calificador de la Tesis: J. Carlos Quiroga Díaz (presid.), Daniel Ribeiro Alves (secret.), Paulo Miguel Torres Duarte Quaresma (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Historia, Geografía e Historia del Arte por la Universidad de Santiago de Compostela
- Materias:
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- Resumen
As entidades geográficas mencionadas são uma das principais classes de entidades mencionadas. Um problema ocorre quando a entidade geográfica é identificada no texto, mas não há coordenadas para localizá-la. Esta tese propõe um modelo semântico como solução. As entidades são divididas em dois grupos segundo um critério epistemológico: aquelas que têm coordenadas conhecidas e as que não. Peregrinação, um extenso relatório escrito por um diplomata na Ásia no século dezasseis, serve de caso de estudo. Extrai-se manualmente uma lista de entidades geográficas mencionadas e comenta-se a partir da análise crítica e comparativa das descrições encontradas no corpus, a bibliografia relacionada e a geovisualização das áreas relevantes em bases de dados e programas geográficos. Esta lista é também usada para avaliar soluções automáticas de anotação e georreferenciação. A anotação é examinada em três fases: coincidência de expressões, otimização de resultados com uma ferramenta NERC e processo de automatização completo. Para a georreferenciação, as entidades com coordenadas conhecidas são procuradas numa base de dados aberta de âmbito global de onde se extraem dados geográficos que são adicionados a uma base de dados relacional local. As referências relativas são solucionadas para todas as entidades. O problema de atribuição do tipo geográfico liga-se ao de criação de uma taxonomia. Com esta finalidade, avalia-se a extração automática de termos: a combinatória de análise sintática, medida TF-IDF e validação com fontes externas conseguiu os melhores resultados. Explora-se o aprendizado de máquina com exemplos na procura de relações entre entidades e tipos geográficos, com resultados significativos para aquelas entidades de frequências mais altas. As entidades são instanciadas numa ontologia para organizar as relações. Finalmente, extrai-se um índice com uma definição estruturada para cada entidade, as suas ocorrências no corpus, nome contemporâneo e coordenadas quando disponíveis e relações com outras entidades para mais desenvolver a referência relativa.
