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How can voting mechanisms improve the robustness of individual toponym resolution approaches?

Hu, Xuke und Sun, Yeran und Kersten, Jens und Klan, Friederike (2022) How can voting mechanisms improve the robustness of individual toponym resolution approaches? 17th International Conference on Location Based Services / LBS 2022, 2022-09-12 - 2022-09-14, Munich, Germany.

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Kurzfassung

This paper investigates the feasibility of implementing a general and robust toponym resolution approach by ensembling multiple existing approaches through voting mechanisms. Experiments were conducted to compare two voting ensembles with nine individual approaches based on seven public datasets. The results show that the voting ensembles can achieve consistent measures of Accuracy@161km and mean error, outperforming the individual approaches.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/188963/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:How can voting mechanisms improve the robustness of individual toponym resolution approaches?
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Hu, XukeXuke.Hu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Sun, Yeranuniversity of lincolnNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kersten, JensJens.Kersten (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Klan, FriederikeFriederike.Klan (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1856-7334NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2022
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Geoparsing; toponym resolution; Voting
Veranstaltungstitel:17th International Conference on Location Based Services / LBS 2022
Veranstaltungsort:Munich, Germany
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:12 September 2022
Veranstaltungsende:14 September 2022
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Umwelt, Gesundheit und Big Data
Standort: Jena
Institute & Einrichtungen:Institut für Datenwissenschaften > Datengewinnung und -mobilisierung
Hinterlegt von: Hu, Xuke
Hinterlegt am:02 Nov 2022 11:06
Letzte Änderung:12 Jul 2024 09:44

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