Megadata, Linked Data and Data Mining for Wastewater Networks

MeDo project aims to use Web big data for learning about geometry and history of wastewater networks, by combining different data mining techniques and multiplying analysed sources. The improved knowledge will lead to enhanced management of hydraulic heritage and water resources and allow analysis of interactions between urban development policies and water management related challenges.
MeDo is funded by the Occitanie-Pyrénées-Méditerrannée Region under grant 2017-006570/DF-000014.

Mégadonnées, Données liées et fouille de données pour les réseaux d’assainissement

MeDo vise à tirer profit des mégadonnées disponibles sur le web pour renseigner la géométrie et l’historique d’un réseau d’assainissement. L’originalité de l’approche réside dans la combinaison des différentes techniques de fouille de données, dans la multiplicité des sources analysées (forums de lecteurs, sites web municipaux, appels d’offres…) et dans leur adaptation à l’étude d’un réseau d’eau urbain. En améliorant l’état des connaissances actuelles et passées sur le réseau d’assainissement, ce projet contribue à une meilleure gestion du patrimoine hydraulique existant et de la ressource en eau et permettra d’analyser les interactions entre les politiques de développement urbain et les enjeux liés à l’eau.
MeDo bénéficie du soutien de la Région Occitanie-Pyrénées-Méditerranée à travers le dispositif « Recherche et Société(s) 2017 ».
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Jul 22, 2020
Chahinian, Nanée; Bonnabaud La Bruyère, Thierry; Conrad, Serge; Delenne, Carole; Frontini, Francesca; Panckhurst, Rachel; Roche, Mathieu; Sautot, Lucile; Deruelle, Laurent; Teisseire, Maguelonne, 2020, "Gold Standard du projet MeDo", https://doi.org/10.23708/H0VXH0, DataSuds, V1
Cet ensemble de données comporte les documents utilisés pour l’apprentissage des modules NER (Named Entity Recognition) du projet MeDo (http://webmedo.msem.univ-montp2.fr/?page_id=12). Les documents originaux ont été requêtés sur le web, convertis au format texte et nettoyés. Les...
ZIP Archive - 354.7 KB - MD5: 83bd2bf16ec81e74b9347e8d37a1d5b9
Data
Fichiers d'annotations créés avec le logiciel BRAT - Annotation files created using BRAT software.
JSON - 21.3 KB - MD5: 878f4bfbd4dafbd281816723965d1c0a
Data
Description des données - Data description
Plain Text - 9.4 KB - MD5: 084d35d8abf82e3cc58271031e3f0523
Data
Liste des mots clés - List of keywords
Rich Text Format - 3.7 KB - MD5: ebcba60c83744d977b7296b0060a89ff
Documentation
Informations utiles sur le jeu de données - Useful information on the dataset
ZIP Archive - 371.6 KB - MD5: 249109385427c43dbcbf9899f3298c1d
Data
Documents annotés anonymisés - Anonymized annotated documents.
Jul 20, 2020
Chahinian, Nanée; Bonnabaud La Bruyère, Thierry; Delenne, Carole; Frontini, Francesca; Panckhurst, Rachel; Roche, Mathieu; Sautot, Lucile; Teisseire, Maguelonne, 2020, "Guide d'annotation du projet MeDo", https://doi.org/10.23708/DAAKF1, DataSuds, V1
Ce document a été créé pour clarifier les règles d'annotation utilisées dans le cadre du projet MeDo. Il a pour objectif de guider les annotateurs dans le choix des bonnes «étiquettes» pour annoter les textes. This document has been created to clarify the annotation rules used wi...
Adobe PDF - 541.0 KB - MD5: f420b33cbf2703dcf06e741e8cf110ed
Documentation
Guide d'annotation du projet MeDo. Annotation guide of the MeDo project.
Unknown - 6.0 KB - MD5: af64e62cf5ec7b98daff0875f68c912a
Références
Adobe PDF - 22.4 KB - MD5: 4e0a5554600c9fa2aef40e70c342c2a5
Figure 2
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