Bei umweltbezogenen Fragestellungen bestimmt sich die Relevanz von Publikationen nicht nur durch die Thematik, sondern auch über den Raum, in dem diese gewonnen wurden. Beispielsweise werden touristische Gutachten für einen Küstenabschnitt gesucht. Der Ortsbezug von Publikationen wird in Literaturdatenbanken nur durch ein oder einige Toponyme hergestellt. So muss bei der Suche nach Tourismusgutachten für die deutsche Nordseeküste mit mehreren hundert Gemeindenamen und weiteren Bezeichnungen von Verwaltungsbezirken gesucht werden. Ziel unseres Vorhabens ist es, für Texte eine polygonale Georeferenz zu erstellen, die die Suche nach ihnen mittels Koordinaten ermöglicht. Grundlage für das Vorhaben sind die im „Deutschen Küstengazetteer“ enthaltenen georeferenzierten Toponyme. Als Anwendungsfall dient die Georeferenzierung wissenschaftlicher Veröffentlichungen in deutscher und englischer Sprache mit Bezug zu den deutschen Küstenregionen. Als Grundannahme geht ein, dass sich aus den in einem Text enthaltenen Toponymen der Ortsbezug des Dokumentes ergibt. Nicht jedes in einem Dokument verwendete Toponym ist für die Lokalisation eines Textes relevant. So ist z. B. ein Erscheinungsort im Literaturverzeichnis keine relevante Örtlichkeit im Sinne des Textinhalts. Es wird daher zunächst eine Textstrukturanalyse mittels Bilderkennung durchgeführt. Als relevant definierte Segmente werden anschließend mithilfe von Optical Character Recognition (OCR) in ein maschinenlesbares Format umgewandelt, um eine gezielte Analyse durch Named Entity Recognition (NER) zur Identifikation geographischer Begriffe wie z. B. Orts- und Gewässernamen durchzuführen. Die extrahierten Ortsnamen eines Textes werden in einer Datenbank gespeichert und zur Georeferenz des Textes akkumuliert. Mit dem aktuellen, weiter optimierbaren System werden bereits über 90 % der relevanten Toponyme in den genutzten Daten identifiziert. Das entwickelte Verfahren zur Textstrukturanalyse kann durch Training auch für andere Dokumenttypen als die hier bearbeiteten Fachpublikationen angepasst werden, sofern diese erkennbare und wiederkehrende Strukturen aufweisen.

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TextLocator – KI-basierte Identifikation von Ortsbezügen in Texten

  • Jörn Kohlus,
  • Laura Noetzel,
  • Robin Recklies,
  • Lukas Rücker

摘要

Bei umweltbezogenen Fragestellungen bestimmt sich die Relevanz von Publikationen nicht nur durch die Thematik, sondern auch über den Raum, in dem diese gewonnen wurden. Beispielsweise werden touristische Gutachten für einen Küstenabschnitt gesucht. Der Ortsbezug von Publikationen wird in Literaturdatenbanken nur durch ein oder einige Toponyme hergestellt. So muss bei der Suche nach Tourismusgutachten für die deutsche Nordseeküste mit mehreren hundert Gemeindenamen und weiteren Bezeichnungen von Verwaltungsbezirken gesucht werden. Ziel unseres Vorhabens ist es, für Texte eine polygonale Georeferenz zu erstellen, die die Suche nach ihnen mittels Koordinaten ermöglicht. Grundlage für das Vorhaben sind die im „Deutschen Küstengazetteer“ enthaltenen georeferenzierten Toponyme. Als Anwendungsfall dient die Georeferenzierung wissenschaftlicher Veröffentlichungen in deutscher und englischer Sprache mit Bezug zu den deutschen Küstenregionen. Als Grundannahme geht ein, dass sich aus den in einem Text enthaltenen Toponymen der Ortsbezug des Dokumentes ergibt. Nicht jedes in einem Dokument verwendete Toponym ist für die Lokalisation eines Textes relevant. So ist z. B. ein Erscheinungsort im Literaturverzeichnis keine relevante Örtlichkeit im Sinne des Textinhalts. Es wird daher zunächst eine Textstrukturanalyse mittels Bilderkennung durchgeführt. Als relevant definierte Segmente werden anschließend mithilfe von Optical Character Recognition (OCR) in ein maschinenlesbares Format umgewandelt, um eine gezielte Analyse durch Named Entity Recognition (NER) zur Identifikation geographischer Begriffe wie z. B. Orts- und Gewässernamen durchzuführen. Die extrahierten Ortsnamen eines Textes werden in einer Datenbank gespeichert und zur Georeferenz des Textes akkumuliert. Mit dem aktuellen, weiter optimierbaren System werden bereits über 90 % der relevanten Toponyme in den genutzten Daten identifiziert. Das entwickelte Verfahren zur Textstrukturanalyse kann durch Training auch für andere Dokumenttypen als die hier bearbeiteten Fachpublikationen angepasst werden, sofern diese erkennbare und wiederkehrende Strukturen aufweisen.