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【24h】

Mining nearness relations from an n-grams Web corpus in geographical space

机译：在地理空间中从n克Web语料库中挖掘邻近关系

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Interacting with spatial data effectively requires systems that not only process references to locations, but understand spatial natural language. Empirical research has demonstrated that near is vague, asymmetric and context dependent. We explore near in language using Microsoft Web n-grams for expressions of the form A near(*), where A are placenames referring to different spatial granularities, ranging from points of interest to large U.S. cities and (*) are autocomplete suggestions for placenames. Analyzing the extracted expressions requires consideration of semantic and referent ambiguity. With more than 200,000 expressions we show not only what is considered to be near at different scales, but also produce intuitive maps of nearness for different locations.
机译：与空间数据进行有效交互需要系统不仅处理位置参考，还需要理解空间自然语言。实证研究表明，near含糊，不对称且取决于上下文。我们使用Microsoft Web n-gram用A形式的表达式探索near（*），其中A是引用不同空间粒度的地名，范围从景点到美国大城市，而（*）是地名的自动填充建议。分析提取的表达式需要考虑语义和指称歧义。通过200,000多种表达式，我们不仅可以显示不同尺度下被认为是近的东西，而且还可以为不同位置生成直观的近距离图。

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