В статье описана связь травелога с пространственными данными, показана важность использования этого вида художественных произведений, в том числе для создания картографических материалов. Кроме ручной обработки текстов травелогов, для автоматизации можно использовать алгоритмы и методы обработки естественного языка. Рассмотрены существующие примеры обработки документов, содержащих географические наименования, и интеграция результатов в базы данных геоинформационных систем. В исследовании проанализированы степень автоматизации с помощью технологий обработки естественного языка и точность создания базы данных маршрутов для произвольного набора документов. Предложено расширение параметров объекта события действия движения и количественная оценка их релевантности среди близких по значениям элементов. Анализируемый набор документов содержит 150 текстов, написанных в период XVIII–XX вв., общим объемом 46 тыс. слов (среднее количество слов на документ: 308, включая адреса). Приведены результаты сравнения нескольких вариантов предобученных нейронных сетей (в том числе больших языковых моделей) с точки зрения итоговой точности определения маршрутов передвижения по приведенным текстам, в том числе и дообученных с помощью дополнительного набора данных