Інформаційна інтелектуальна технологія автоматизованої геоприв’язки екологічної текстової природно-мовної інформації
Вантажиться...
Файли
Дата
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
Статтю присвячено розробленню інформаційної інтелектуальної технології автоматизованої геоприв’язки екологічної текстової природно-мовної інформації за допомогою технології розпізнавання іменованих сутностей NER та технологій опрацювання природної мови NLP з прив’язкою до географічних об’єктів векторних карт. Навчальний набір формується шляхом розбиття розмічених сутностей-локацій та сутностей-організацій на окремі вибірки, які містять у певних спосіб скомбіновані сутності, що характеризують площинні об’єкти більшої площі, та, окремо, ті, що характеризують менші площинні об’єкти, лінійні та точкові об’єкти. Такий розподіл даних дозволяє організувати багатоетапне уточнення результатів ідентифікації та моделей, які використовуються і це дозволяє забезпечити одночасно підвищення повноти, точності та швидкості геоприв’язки заданої екологічної текстової інформації.
Розроблено рекомендації щодо застосування цієї технології для української, англійської та інших мов, а також щодо алгоритму підготовлення вхідних картографічних даних з використанням ГІС-пакету програм ArcGIS. Наведено приклади застосування окремих елементів запропонованої технології до реальних текстових даних про стан масивів вод басейну р. Південний Буг.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
Є частиною
ISSN
Бібліографічний опис
Інформаційна інтелектуальна технологія автоматизованої геоприв’язки екологічної текстової природно-мовної інформації [Електронний ресурс] / В. Б. Мокін, М. А. Гораш, Є. М. Крижановський, Т. Є. Вуж // Наукові праці ВНТУ. – 2020. – № 4. – Режим доступу: https://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/624/585.
Зібрання
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (10)
- Kuo Chiao-Ling Kuo Interoperable cross-domain semantic and geospatial framework for automatic change detection» / Chiao-Ling Kuo, Jung-Hong Hong // Journal Computers & Geosciences. – 2016. – Issue C, Volume 86. – P. 109 – 119. – DOI 10.1016/j.cageo.2015.10.011.
- WISE - Water Information System for Europe is the European information gateway to water issues [Electronic resource] / Access mode : https://water.europa.eu/.
- One - Fast execution of RDF queries using Apache Hadoop [Electronic resource] / Somnath Mazumdara, Alberto Scionti Chapter // Advances in Computers. – 2020. – Volume 119. – P. 1 – 33. – Access mode : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0065245820300401.
- A deeply annotated testbed for geographical text analysis : The Corpus of Lake District Writing [Electronic resource] / Paul Rayson, Alex Reinhold, James Butler [et al.] // GeoHumanities'17 : Proceedings of the 1st ACM SIGSPATIAL Workshop on Geospatial Humanities. – November 2017. – P. 9 – 15. – Access mode : https://doi.org/10.1145/3149858.3149865.
- Semi-Supervised Disentangled Framework for Transferable Named Entity Recognition [Electronic resource] / Zhifeng Hao, Di Lv, Zijian Li [et al.] // Computation and Language (cs.CL); Machine Learning (cs.LG). – 22 Dec. 2020. – DOI:10.1016/j.neunet.2020.11.017. – Access mode : https://paperswithcode.com/paper/semi-supervised-disentangled-framework-for.
- Scikit-learn Machine Learning in Python. Metrics and scoring: quantifying the quality of predictions [Electronic resource] / Access mode : https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#precision-recall-f-measure-metrics.
- Models & Languages [Electronic resource] / Access mode : https://spacy.io/usage/models.
- Ukrainian NER data set conversion to be used by Stanza (Stanford NLP Library) [Electronic resource] / Access mode : https://github.com/gawy/stanza-lang-uk.
- Kaggle Dataset «NLP : Reports & News Classification. ENG & UKR Automatic Environmental Reports & News Classification» [Electronic resource] / V. Mokin, D. Pasichniuk, O. Radetskyi, M. Horash. – 2020. – Access mode : https://www.kaggle.com/vbmokin/nlp-reports-news-classification.
- Pivdenny Bug River Basin Management Plan: River Basin Analysis and Measures (Summary) / [S. Afanasiev, A. Peters, O. Iarochevitch, V. Mokin et al.]. – K. : Interservice publishing house, 2014. – 188 p.