Труды КНЦ вып.12 (ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ вып. 5/2021(12))

Keywords: named-entity recognition, text fact extraction, natural language text analysis, mapping interface, geovisualization Funding The work was carried out within the framework of the state assignment of the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation (research topic No. 0226-2019­ 0036). For citation: Pileckiy B. M. recognition of spatial data from natural language texts for the purpose of visualization // Transactions of the Kola Science Centre. Information Technologies. Series 12. 2021. No 5. Vol. 12. P. 50-56. http://dx/doi.org/10.37614/2307-5252.2021.5.12.003. Введение Решение задач управления регионом, социально-экономического развития территорий, обеспечения безопасности природно-промышленных кластеров и других задач, связанных с управлением и развитием больших пространственно распределенных систем, требуют значительных ресурсов и достаточное количество квалифицированных кадров. Особенную сложность такие задачи приобретают если объектом управления является регион с экстремальными природно-климатическими условиями. [1,2] Разработка и применение современных интеллектуальных систем поддержки принятия решений с геоинтерфейсом является одним из путей снижения сложности решения задач управления пространственно-распределёнными социо- экономическими системами. [3] Управление подобными системами требует от лица, принимающего решения, учитывать и оценивать взаимное влияние множества факторов, включая и географический контекст решаемых задач. [4] Для того, чтобы наиболее эффективно осуществлять планирование использования имеющихся территорий, вносить корректировки с учётом особенностей конкретного региона, определять адекватную стратегию развития инфраструктурных проектов лицам, принимающим решения, необходимо иметь возможность оперативно получать информационную поддержку. При этом для арктических территорий и территорий Крайнего Севера характерна более высокая сложность планирования, в силу природно-климатических особенностей. [5] Основная часть Под «геоданными» (или пространственными данными) понимаются цифровые данные о пространственных объектах. К ним относятся сведения об их местоположении, свойствах и иных атрибутах. В таких данных могут быть выделены и рассмотрены взаимосвязанные части: описание пространственного положения или «позиционные данные», а также их тематическое содержание или «непозиционные данные». Таким образом, полное описание подобных данных будет состоять из взаимосвязанных описаний топологии, геометрии и атрибутики рассматриваемых геообъектов. В основе информационного обеспечения географических информационных систем (ГИС) лежат именно такие пространственные данные, с учетом их семантического окружения. Если учитывать изменчивость пространственных данных, то данный концепт может быть расширен. С учётом того, что в настоящее время более половины всех цифровых данных обладают геопривязкой [6], то в таком случае становится перспективным использование геоданных в системах поддержки принятий решений. Однако, 51