Pour sortir les lieux depuis Overpass à l'aide des ID wikidata, une
méthode de truand :
- Reprendre la requête sur Paris, élargir le champ de rehcherche, et
changer la ligne du select en :
SELECT distinct ?wd WHERE {
- Sortir la liste des tags wikidata en export CSV
- Abattre quelques expressions régulières pour que ça ressemble à de
l'Overpass (ajout de l'en-tête, fin de requête, et transformer chaque
ligne d'identifiant en une sélection wikidata=la valeur)
Ça donne ça pour les valeurs les plus courantes sorties de Wikidata :
http://overpass-turbo.eu/s/xRn
Soit plus de 200 lieux sur une emprise métropolitaine. On part sur une
tâche Maproulette ?
Adrien.
Le 13/04/2018 à 15:31, Noémie Lehuby a écrit :
Hello,
Les deux approches me semblent pertinentes :
celles basée sur les occurrences sera surement plus facile à ajouter à
Osmose
celle basée sur wikidata fait plus de sens pour partager le travail de
nettoyage. Et les magasins sont un bon objectif pour commencer
Voilà une requête limitée aux alentours de Paris :
http://tinyurl.com/y8wf63u5
je ne sais pas s'il est possible d'aller plus loin dans le découpage
géographique avec cet outil
Une autre approche serait d'utiliser wikidata uniquement pour
récupérer les id qui devraient être dans un tag brand:wikidata au lieu
de wikidata, puis passer directement à overpass pour les rechercher ...
Noémie
Le 2018-04-13 12:26, PanierAvide a écrit :
Bonjour,
À priori ce serait pas mal de commencer à nettoyer les données, pour
éviter l'effet de recopie basée sur ce que fait le voisin. Avec le
service Wikidata + OSM, on peut les repérer assez rapidement, exemple
avec les magasins de chaînes
<https://sophox.org/sophox/#%23Objects%20linking%20to%20place%20of%20business%20with%20%22wikidata%22%20tag%20instead%20of%20%22operator%3Awikidata%22%20tag%0ASELECT%20%3FosmId%20%3FwdLabel%20%3Fwd%20%3FwpTag%20WHERE%20%7B%0A%20%20%23%20Limit%20to%20subjects%20that%20have%20an%20OSM%20type%20%28%27n%27%2C%20%27r%27%2C%20%27w%27%29.%0A%20%20%23%20Replace%20%3FosmType%20with%20a%20string%20%27r%27%20to%20show%20only%20relations.%0A%20%20%3FosmId%20osmm%3Atype%20%3FosmType%20.%0A%0A%20%20%23%20Limit%20to%20subjects%20that%20have%20a%20tag%20called%20%22wikidata%22%0A%20%20%3FosmId%20osmt%3Awikidata%20%3Fwd%20.%0A%0A%20%20%23%20Filter%20out%20entries%20that%20have%20identical%20wikidata%20and%20operator%3Awikidata%0A%20%20%23%20In%20theory%20there%20should%20only%20be%20one%20WP%20tag%0A%20%20FILTER%20NOT%20EXISTS%20%7B%20%3FosmId%20osmt%3Abrand%3Awikidata%20%3Fwd%20.%20%7D%0A%0A%20%20%23%20Include%20Wikipedia%20tag%20if%20it%20exists%0A%20%20OPTIONAL%20%7B%20%3FosmId%20osmt%3Awikipedia%20%3FwpTag%20.%20%7D%0A%0A%20%20%23%20Optionally%2C%20find%20pl%3A%2a%20wikipedia%20tags%20%28point%20to%20Polish%20wiki%29%0A%20%20%23%20For%20performance%2C%20remove%20the%20%22OPTIONAL%20%7B%22%20and%20%22%7D%22%20part%20above%0A%20%20%23%20FILTER%28%20STRSTARTS%28STR%28%3FwpTag%29%2C%20%27https%3A%2F%2Fpl.wikipedia%27%29%29%20.%0A%0A%20%20%23%20Or%2C%20instead%2C%20only%20show%20Wikidata%20items%20that%20have%20a%20Polish%20WP%20article%0A%20%20%23%20You%20may%20also%20want%20to%20add%20%3Farticle%20to%20the%20list%20of%20fields%20returns%20by%20SELECT%20statement%0A%20%20%23%20%20%3Farticle%20schema%3Aabout%20%3Fwd%20.%0A%20%20%23%20%20%3Farticle%20schema%3AisPartOf%20%3Chttps%3A%2F%2Fpl.wikipedia.org%2F%3E.%0A%0A%20%20%23%20Optionally%2C%20restrict%20OSM%20objects%20to%20those%20that%20have%20a%20specific%20tag%20%28and%20value%29%0A%20%20%23%20%20%3FosmId%20osmt%3Aplace%20%27city%27%20.%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20exact%20string%20matching%0A%20%20%23%20%20%3FosmId%20osmt%3Aname%3Aen%20%3Fnameen%20.%20%20%20%20%20%23%20unless%20filtered%2C%20matches%20all%20objects%20with%20this%20tag%0A%20%20%23%20%20FILTER%28%20regex%28%3Fnameen%2C%20%22A.b%22%29%20%29%20%20%20%20%23%20filter%20name%3Aen%20to%20match%20a%20regex.%20Not%20very%20efficient%0A%0A%20%20%23%20%3Fwd%20must%20be%20%22instance%20of%22%20an%20enterprise%2C%20or%20instance%20of%20an%20item%20which%20is%20a%20subclass%28es%29%20of%20it.%0A%20%20%3Fwd%20wdt%3AP31%2Fwdt%3AP279%2a%20wd%3AQ507619%20.%0A%0A%20%20%23%20Pick%20the%20first%20available%20language%20for%20the%20wikidata%20entry%20%28creates%20%3FwdLabel%20value%29%0A%20%20SERVICE%20wikibase%3Alabel%20%7B%20bd%3AserviceParam%20wikibase%3Alanguage%20%22%5BAUTO_LANGUAGE%5D%2Cen%2Cde%2Cfr%2Cit%2Cpl%2Cru%2Ces%2Csv%2Cnl%22%20.%20%7D%0A%7D%0ALIMIT%2050>
(il manque que de filtrer par pays, mais ça dépasse mes compétences
en SPARQL). Si on a la bonne requête SPARQL, on peut se partager la
tâche par département, et assez rapidement s'en sortir. Le tout c'est
de savoir si on commence par les réseaux de transports, les magasins,
les équipements... Le plus simple est sûrement les magasins, car ils
ont l'air renseignés de manière homogène côté Wikidata, ce qui n'est
pas le cas des réseaux de transports.
Une fois que le nettoyage est fait, une bonne analyse Osmose
permettra justement d'identifier les nouvelles erreurs. Il faudra par
contre voir si c'est possible de créer une analyse basée sur une
sortie de wikidata (à priori non ?).
De mon côté je suis partant pour donner un coup de main sur le sujet
(j'avais soulevé la question sur talk-fr-bzh en juillet dernier [1]).
Adrien.
[1]
https://lists.openstreetmap.org/pipermail/talk-fr-bzh/2017-July/002049.html
Le 13/04/2018 à 11:20, Noémie Lehuby a écrit :
Hello,
Merci. J'ai corrigé les Autolib', mais le problème est plus vaste :
on a le même souci avec les Franprix ou les Décathlon par exemple.
Y a des gens motivés pour m'aider à corriger tout ça et/ou bosser
sur une analyse Osmose sur le sujet ?
Noémie
Le 2018-04-11 18:58, PanierAvide a écrit :
Bonjour,
C'est bien ça, le wikidata=* doit pointer sur l'item
correspondant à cet objet précis, donc là préférer
brand:wikidata=* ou operator:wikidata=* (ou network:wikidata si
Autolib' désigne le nom du réseau parisien).
Adrien.
Le 11/04/2018 à 16:13, Noémie Lehuby a écrit :
Bonjour,
Le tag wikidata correspondant à Autolib' a été ajouté sur
les stations Autolib' de région parisienne.
Par exemple : https://www.openstreetmap.org/node/4472979080
Il me semble que cela devrait être dans un tag
brand:wikidata (voire operator:wikidata). Je me trompe ?
Noémie
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