[Thèse soutenue] Jacques Fize : Mise en correspondance de données massives et hétérogènes : application aux données de biodiversité

Jacques a soutenu sa thèse à la Maison de la Télédétection – 500, rue JF Breton à Montpellier

« Mise en correspondance de données textuelles hétérogènes fondée sur la dimension spatiale » – Télécharger son mémoire de thèse

Mise en correspondance de données massives et hétérogènes : application aux données de biodiversité

  • Date de démarrage :  octobre 2016
  • Soutenance : 12 novembre 2019
  • Université : Université de Montpellier
  • Ecole doctorale : I2S – Information, Structures, Systèmes
  • Discipline / Spécialité : Informatique, Sciences des données
  • Directeurs de thèse : Mathieu Roche, Cirad Tetis et Maguelonne Teisseire, Irstea Tetis
  • Financement : Cirad – Irstea
  • #DigitAg : Thèse labellisée – Axes 5  et 4 – Challenges : sujet transverse, 8

Mots-clés : Fouille de texte, traitement automatique des langues, similarité thématique, similarité spatiale, similarité temporelle, données hétérogènes, données sur la biodiversité

Résumé :

La mise en relation de données de nature différente n’a été que très peu abordée, de manière générique, dans la littérature scientifique. Dans le cade de cette thèse, des propositions seront établies dans un cadre pluridisciplinaire de mise en relation selon les trois axes : mise en relation thématique, mise en relation spatiale, mise en relation temporelle. L’identification de descripteurs pertinents propres à ces trois axes sera établie par de méthodes symboliques, statistique et sémantique et l’utilisation des méthodes de TALN pour explorer les données textuelles.

 

Contact:  jacques.fize [AT] cirad.fr​

Réseaux :  site – GitHubResearchGateLinkedIn

Communications / Publications

Mémoire de thèse à télécharger : « Mise en correspondance de données textuelles hétérogènes fondée sur la dimension spatiale »

Fize J., Roche M., Teisseire M. (2018) Gemedoc: A Text Similarity Annotation Platform. In: Silberztein M., Atigui F., Kornyshova E., Métais E., Meziane F. (eds) Natural Language Processing and Information Systems. NLDB 2018. Lecture Notes in Computer Science, vol 10859. Springer, Cham – https://doi.org/10.1007/978-3-319-91947-8_35

Jacques Fize, Mathieu Roche, Maguelonne Teisseire (2018). Matching heterogeneous textual data using spatial features 13th International Workshop on Spatial and Spatiotemporal Data Mining (SSTDM-18) (to appear)