Lokala ortnamn används ofta av invånare som bor i en geografisk region. Sådana platsnamn får inte registreras i befintliga gösar, på grund av deras vernakulära natur, relativt obetydliga för en gös som täcker ett stort område (t.ex. Hela världen), nyetablering (t.ex. namnet på ett nyöppnat köpcentrum) eller andra skäl. Även om lokala platsnamn inte alltid registreras spelar de en viktig roll i många tillämpningar, från att stödja allmänhetens deltagande i stadsplanering till att lokalisera offer i katastrofinsatser. I detta dokument föreslår vi en beräkningsram för att skörda lokala platsnamn från geotaggade bostadsannonser. Vi använder oss av de annonser som publiceras på lokala webbplatser, som Craigslist, där lokala platsnamn ofta nämns. Den föreslagna ramen består av två steg: behandling av naturligt språk (NLP) och geospatiell klusterbildning. I NLP-stadiet undersöks det textmässiga innehållet i bostadsannonser och utdrag placerar namnkandidater. Den geospatiala scenen fokuserar på koordinaterna i samband med de extraherade platsnamn kandidater och utför flerskaliga geospatiala kluster för att filtrera bort de icke-platsnamn. Vi utvärderar vårt ramverk genom att jämföra dess prestanda med resultaten från sex baslinjer. Vi jämför också vårt resultat med fyra befintliga göser för att demonstrera de inte-ännu-inspelade lokala platsnamn som upptäckts av vårt ramverk. TILLÄMPNINGEN AV KONKURRENSREGLERNA I EUROPEISKA UNIONEN
Hu m.fl. REF använde bostadsannonser som utbildningsdata för en naturlig språkbehandling (NLP) och geospatial klusterram som skördar lokala och colloquial platsnamn för att berika befintliga åskådare.
A natural language processing and geospatial clustering framework for harvesting local place names from geotagged housing advertisements
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Geographical Information Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}