Геоинформационная система (географическая информационная система, ГИС) — система сбора, хранения, анализа и графической визуализации пространственных[1] (географических) данных и связанной с ними информации о необходимых объектах.

Понятие геоинформационной системы также используется в более узком смысле — как инструмента (программного продукта), позволяющего пользователям искать, анализировать и редактировать как цифровую карту местности, так и дополнительную информацию об объектах[2].

Геоинформационная система может включать в свой состав пространственные базы данных (в том числе под управлением универсальных СУБД), редакторы растровой и векторной графики, различные средства пространственного анализа данных. Применяются в картографии, геологии, метеорологии, землеустройстве, экологии, муниципальном управлении, транспорте, экономике, обороне и многих других областях. Научные, технические, технологические и прикладные аспекты проектирования, создания и использования геоинформационных систем изучаются геоинформатикой.

11. Инструменты Text-mining: Intelligent Miner for Text (IBM), TextAnalyst, WebAnalyst (Мегапьютер Интеллидженс), Text Miner (SAS), SemioMap (Semio Corp.), Oracle Text (Oracle), Knowledge Server (Autonomy), Galaktika -ZOOM (корпорация "Галактика"), InfoStream (Информационный центр "ЭЛВИСТИ")

Text mining – или интеллектуальный анализ текста – процесс автоматического анализа обычных неструктурированных текстовых документов компьютером с целью извлечения высококачественной структурированной информации.

В последнее время анализ текста привлекает всё больше внимания в различных областях, таких как безопасность, коммерция, наука.

IntelligentMinerforText (IBM), Система является одним из лучших инструментов глубинного анализа текстов. Содержит утилиты : Language Identification Tool - утилита определения языка - для автоматического определения языка, на котором составлен документ. Categorisation Tool - утилита классификации - автоматического отнесения текста к некоторой категории (входной информацией на обучающей фазе работы этого инструмента может служить результат работы следующей утилиты - Clusterisation Tool). Clusterisation Tool - утилита кластеризации - разбиения большого множества документов на группы по близости стиля, формы, различных частотных характеристик выявляемых ключевых слов. Feature Extraction Tool - утилита определения нового - выявление в документе новых ключевых слов (собственные имена, названия, сокращения) на основе анализа заданного заранее словаря. Annotation Tool - утилита "выявления смысла" текстов и составления рефератов - аннотаций к исходным текстам.

TextAnalyst, Система TextAnalyst поможет Вам быстро суммировать, эффективно управлять и объединять в группы документы в Вашей текстовой базе. TextAnalyst способствует поиску семантической информации либо сосредоточит Ваше изучение текста вокруг какого-то определенного предмета.

WebAnalyst (МегапьютерИнтеллидженс), PolyAnalyst может применяться для автоматизированного анализа числовых и текстовых баз данных с целью обнаружения ранее неизвестных, нетривиальных, полезных и доступных пониманию закономерностей. PolyAnalyst является клиент-серверным приложением. При этом пользователь работает с программой PolyAnalyst Workplace. Математические же модули выделены в серверную часть - PolyAnalyst Knowledge Server. PolyAnalyst работает с разными типами данных. Это - числа, логические переменные, текстовые строки, даты, а также свободный текст. PolyAnalyst может обрабатывать исходные данные из различных источников, к примеру, файлы Microsoft Excel 97/2000, ODBC- совместимая СУБД, SAS data files, Oracle Express, IBM Visual Warehouse.

TextMiner (SAS), Система SAS Text Miner может работать с текстовыми докумен-тами различных форматов из баз данных, файловых систем и Web. Text Miner обеспечивает логическую обработку текста в среде мощного пакета SAS Enterprise Miner. Это позволяет интегрировать тексто-вую информацию со структурированными данными.

SemioMap (SemioCorp.), SemioMap - это продукт компании Entrieva, созданный в 1996 г. ученым-семиотиком Клодом Фогелем (Claude Vogel). В мае 1998 г. продукт был выпущен как промышленный комплекс SemioMap 2.0 - первая система Text Mining, работающая в архитектуре клиент-сервер. Система SemioMap состоит из двух основных компонент - сервера SemioMap и клиента SemioMap. Работа системы протекает в три фазы: Индексирование: сервер SemioMap автоматически читает массивы неструктурированного текста, извлекает ключевые фразы (понятия) и создает из них индекс; Кластеризация понятий: сервер SemioMap выявляет связи между извлеченными фразами и строит из них, на основе совместной встречаемости, лексическую сеть ("понятийную карту"); Графическое отображение и навигация: визуализация карт связей, которая обеспечивает быструю навигацию по ключевым фразам и связям между ними, а также возможность быстрого обращения к конкретным документам.

OracleText (Oracle), Средства Text Mining, начиная с Text Server в составе СУБД Oracle 7.3.3 и картриджа interMedia Text в Oracle8i, являются неотъемлемой частью продуктов Oracle. В Oracle9i эти средства развились и получили новое название - Oracle Text. Основной задачей, на решение которой нацелены средства Oracle Text, является задача поиска документов по их содержанию - словам или фразам, которые при необходимости комбинируются с использованием булевых операций. Результаты поиска ранжируются по релевантности, с учетом частоты встречаемости слов запроса в найденных документах. Для повышения полноты поиска Oracle Text предоставляет ряд средств расширения поискового запроса, среди которых можно выделить: расширение слов запроса всеми морфологическими формами, расширение слов запроса близкими по смыслу словами за счет подключения тезауруса, а также расширение запроса словами, близкими по написанию и по звучанию - нечеткий поиск и поиск созвучных слов. Система Oracle Text обеспечивает проведение тематического анализа текстов на английском языке. В ходе обработки текст каждого документа подвергается процедурам лингвистического и статистического анализа, в результате чего определяются его ключевые темы и строятся тематические резюме, а также общее резюме - реферат.

KnowledgeServer (Autonomy), Архитектура IDOL (Intelligent Data Operating Layer) сервера компании Autonomy, известной своими разработками в области статистического контент-анализа, объединяет интеллектуальный парсинг по шаблонам со сложными методами контекстного анализа и извлечения смысла для решения задач автоматической классификацию и организации перекрестных ссылок. Основное преимущество системы Autonomy - интеллектуальные алгоритмы, основанные на статистической обработке. Эти алгоритмы базируются на информационной теории Шеннона, Байесовых вероятностях и нейронных сетях. Autonomy включает такие основные возможности: автоматическая классификация; кластеризация; автореферирование; автоматическое проставление гиперссылок; автоматическое создание профилей (информационных портретов); генерация таксонометрических деревьев; создание и манипулирование метаданными; интеллектуальная обработка XML-данных; персонализация; поиск.

Galaktika -ZOOM (корпорация "Галактика"), Основное назначение Galaktika-ZOOM - интеллектуальный поиск по ключевым словам с учетом морфологии, а также и формирование информационных портретов по конкретным аспектам. Ориентация на большие информационные объекты. Система содержит инструментарий для анализа смысловых связей и формирования "образа" проблемы - многомерной модели в форме списка значимых словосочетаний. Система содержит инструментарий для выявления тенденций и динамики развития проблем.

InfoStream (Информационный центр "ЭЛВИСТИ") Система InfoStream создана для охвата и обобщения динамических новостных информационных массивов, генерируемых в Интернет. Доступ к оперативной информации (более 2700 источников) с единого интерфейса в поисковом режиме с учетом возможного дублирования и семантической близости документов, языковых версий, размеров документов их цифровой насыщенности и т. д. Доступ к уникальному ретроспективному фонду, превышающему 30 млн. записей. Поддержку аналитической работы в режиме реального времени: построение сюжетных цепочек, дайджестов, диаграмм встречаемости и таблиц взаимосвязей понятий, медиа-рейтингов.