論文の概要: GeoGLUE: A GeoGraphic Language Understanding Evaluation Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06545v1
• Date: Thu, 11 May 2023 03:21:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-05-12 16:07:06.020726
• Title: GeoGLUE: A GeoGraphic Language Understanding Evaluation Benchmark
• Title（参考訳）: geoglue:地理的言語理解評価ベンチマーク
• Authors: Dongyang Li, Ruixue Ding, Qiang Zhang, Zheng Li, Boli Chen, Pengjun Xie, Yao Xu, Xin Li, Ning Guo, Fei Huang and Xiaofeng He
• Abstract要約: 我々はGeoGLUEと呼ばれるGeoGraphic Language Understanding Evaluationベンチマークを提案する。 オープンソースの地理資源からデータを収集し、6つの自然言語理解タスクを導入する。 我々は,GeoGLUEベンチマークの有効性と意義を示す一般ベースラインの評価実験と解析を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.08664336835741
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With a fast developing pace of geographic applications, automatable and intelligent models are essential to be designed to handle the large volume of information. However, few researchers focus on geographic natural language processing, and there has never been a benchmark to build a unified standard. In this work, we propose a GeoGraphic Language Understanding Evaluation benchmark, named GeoGLUE. We collect data from open-released geographic resources and introduce six natural language understanding tasks, including geographic textual similarity on recall, geographic textual similarity on rerank, geographic elements tagging, geographic composition analysis, geographic where what cut, and geographic entity alignment. We also pro vide evaluation experiments and analysis of general baselines, indicating the effectiveness and significance of the GeoGLUE benchmark.
• Abstract（参考訳）: 地理的アプリケーションの開発が急速に進んでいるため、自動化可能かつインテリジェントなモデルは大量の情報を扱うように設計されている。 しかし、地理的自然言語処理にフォーカスする研究者はほとんどおらず、統一標準を構築するためのベンチマークは存在していない。 本研究では,GeoGLUEと呼ばれるGeoGraphic Language Understanding Evaluationベンチマークを提案する。 本研究は,オープンソースの地理資源から収集し,リコール時の地理的テクスト的類似性,リランクにおける地理的テクスト的類似性,地理的要素のタグ付け,地理的構成分析,何カットか,地理的エンティティアライメントなど6つの自然言語理解タスクを導入する。 また,一般ベースラインの評価実験と分析を行い,geoglueベンチマークの有効性と意義を示した。

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