, Nous avons évalué la performance sur le plan de la concision des annotations générées par les tests

. Ainsi, nous comparons les annotations fournies par les cinq tests en termes de (i) nombre cumulé d'annotations 16 ; (ii) nombre de documents source annotés ; (iii) nombre de fichiers XML générés ; (iv) nombre de redondances

, L'objectif est ici de mettre en valeur le scénario qui génère le nombre minimum d'an

. Disponible-en-ligne-sur, Cet outil ne traite pas les documents PDF, nous avons donc utilisé le service Web PDF to DOCX disponible à l

, Le nombre de balises XML dans les fichiers d'annotation

, Même lorsque les trois sont combinés, le score de F 1 -Mesure, qui combine précision et rappel, ne change que légèrement de 0.59 (Test#2) à 0, MPEG-7 (Test#3), p.61

, Seuls les types de documents audio et vidéo ne sont pas représentés par LinkedMDR. Bien que ces types de document ne soient pas dans les objectifs d'annotation visés, Ceci en raison de la présence d'un grand nombre de méta-données textuelles annotées sur la base du standard TEI et d'un certain nombre de redondances avec les autres jeux d'annotations

, Notre ontologie, qui est basée sur MPEG-7, est facilement extensible pour couvrir ultérieurement ces types de documents. FIGURE 3. Évaluation de l'efficacité des modèles d'annotations

, Cette ontologie est basée sur l'intégration d'éléments des standards DC, TEI et MPEG-7 complétée par l'introduction de nouveaux concepts et relations dépassant leurs limites de représentation. LinkedMDR se scinde en plusieurs couches qui montrent explicitement, d'une part, sa généricité et, d'autre part, son potentiel de spécialisation, chacune mettant en exergue des possibilités d'extensions futures. Les expérimentations montrent de bons résultats de mesure de performance et d'efficacité d'annotations de méta-données et de contenus basées sur l, Conclusion Cet article présente LinkedMDR, une nouvelle ontologie décrivant un corpus documentaire multimédia. LinkedMDR est adapté à tout corpus de documents hétérogènes spécifiques à un ou plusieurs domaines

;. Actuellement and . Maynard, nous développons une chaine de traitement automatique pour annoter un corpus de documents hétérogènes selon l'ontologie LinkedMDR et montrer que notre proposition peut être mise en place dans des scénarios réels. Pour ce faire, nous sommes en train d'exploiter les techniques avancées de collecte et d'extraction de métadonnées (Greenberg, 2004) ainsi que les techniques de traitement automatique du langage naturel comme dans, 2016.

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