Vi lever i eran av data översvämning, har vi bevittnat en webbinnehållsexplosion, till stor del på grund av den massiva tillgängligheten av användargenererat innehåll (UGC). I detta arbete tar vi särskilt upp problemet med geospatial informationsextrahering och representation, där man kan utnyttja olika informationskällor (t.ex. bild- och ljuddata, textdata osv.), utöver traditionell frivillig geografisk information. Vår ambition är att inkludera tillgänglig berättande information i en e-ort för att bättre förklara geospatiala relationer: med rumsligt resonemang som en grundläggande form av mänsklig kognition innehåller berättelser som uttrycker sådana upplevelser vanligtvis kvalitativa rumsliga data, dvs rumsliga objekt och rumsliga relationer. I detta syfte formulerar vi en kvantitativ strategi för representation av kvalitativa rumsliga förbindelser som utvunnits ur UGC i form av texter. Den föreslagna metoden kvantifierar sådana förbindelser på grundval av flera textkommentarer. Sådana observationer ger avstånds- och orienteringsfunktioner som används av en girig Förväntning Maximering-baserad (EM) algoritm för att dra slutsatsen en sannolikhetsfördelning över fördefinierade rumsliga relationer; den senare representerar kvantifierade relationer under användardefinierade probabilistiska antaganden. Vi utvärderar tillämpligheten och kvaliteten på den föreslagna metoden med hjälp av verkliga UGC-data från en faktisk reseblogg text corpus. För att verifiera kvaliteten på resultatet genererar vi rutnätsbaserade "kartor" som visualiserar den rumsliga omfattningen av de olika relationerna.
Slutligen, i REF, författarna införa en grundläggande Förväntning Maximering /-Gaussian Blandning Modell metod för att kvantifiera kvalitativa rumsliga data manuellt extraheras från texter.
On quantifying qualitative geospatial data: a probabilistic approach
{'venue': "GEOCROWD '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}