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: 処理完了
- 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。
関連論文リスト
- GeoNet: Benchmarking Unsupervised Adaptation across Geographies [71.23141626803287]
地理的ロバスト性の問題について検討し、3つの主要な貢献を行う。
まず,地理的適応のための大規模データセットGeoNetを紹介する。
第2に、シーンコンテキストにおける大きな変化から、ドメインシフトの主な原因が生じるという仮説を立てる。
第3に、最先端の教師なしドメイン適応アルゴリズムとアーキテクチャを広範囲に評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-27T17:59:34Z) - A Multi-Modal Geographic Pre-Training Method [49.78466122982627]
マルチモーダルジオグラフィック言語モデル(MGeo)を提案する。
MGeoはGCを新しいモダリティとして表現し、正確なクエリ-POIマッチングのためのマルチモーダル相関を完全に抽出することができる。
提案するマルチモーダル事前学習法は,汎用PTMのクエリ-POIマッチング能力を大幅に向上させることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-11T03:05:12Z) - G^3: Geolocation via Guidebook Grounding [92.46774241823562]
本研究では,人間が位置情報に用いている視覚的特徴を記述した人書きガイドブックから,明示的な知識について検討する。
多様な場所からのストリートビュー画像のデータセットを用いたガイドブックグラウンディングによるジオロケーションのタスクを提案する。
提案手法は,Top-1の精度が5%以上向上し,最先端の画像のみの位置決め法よりも大幅に向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-28T16:34:40Z) - A General Purpose Neural Architecture for Geospatial Systems [142.43454584836812]
本稿では,空間的帰納バイアスを持つ汎用ニューラルアーキテクチャ(GPNA)の構築に向けたロードマップを示す。
このようなモデルがコミュニティのメンバー間の協力をいかに促進するかを考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-04T09:58:57Z) - SpaBERT: A Pretrained Language Model from Geographic Data for Geo-Entity
Representation [25.52363878314735]
SpaBERTは、地理空間データ内の隣接するエンティティに基づいた汎用的なジオエンタリティ表現を提供する。
SpaBERTは、マスク付き言語モデリングとマスク付きエンティティ予測タスクで事前訓練されている。
SpaBERTを2つの下流タスク、ジオエンティタイピングとジオエンティリンクに適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-21T19:42:32Z) - Accurate 3-DoF Camera Geo-Localization via Ground-to-Satellite Image
Matching [102.39635336450262]
地上で取得したクエリ画像とジオタグ付き衛星画像の大規模データベースとをマッチングすることにより、地上から衛星画像のジオローカライズの問題に対処する。
我々の新しい手法は、衛星画像のピクセルサイズの精度まで、クエリー画像のきめ細かい位置を達成できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-26T20:10:38Z) - Geographic Adaptation of Pretrained Language Models [20.106755410331573]
プレトレーニング言語モデル(PLM)のタスク非依存的ジオアダプタへのアプローチを提案する。
我々の実験では、ジオタグ付きツイートのコーパスを使用して、ボスニア、クロアチア、モンテネグロ、セルビア(BCMS)向けのPLMであるBERTi'cをジオアダッドした。
我々は、教師付き位置情報予測における最先端性能を新たに獲得し、ゼロショット位置情報予測において、地理的にインフォームドされていないPLMよりも大きなゲインを報告した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-16T11:55:00Z) - Visual and Object Geo-localization: A Comprehensive Survey [5.558436922263988]
ジオローカライゼーション(ジオローカライゼーション)とは、地球上の「ある実体がどこにあるか」を決定する過程のこと。
本稿では、画像の撮影場所(画像ジオローカライゼーション)や画像内の物体の位置決め(オブジェクトジオローカライゼーション)を含む、画像を含む画像の地理的ローカライゼーションに関する包括的調査を行う。
本稿では、一般的なアルゴリズムの要約、提案したデータセットの説明、各分野の現状を説明するためのパフォーマンス結果の分析など、詳細な研究を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-30T20:46:53Z) - SE-KGE: A Location-Aware Knowledge Graph Embedding Model for Geographic
Question Answering and Spatial Semantic Lifting [9.949690056661218]
位置認識型KG埋め込みモデルSE-KGEを提案する。
点座標や地理的実体の境界ボックスなどの空間情報をKG埋め込み空間にエンコードする。
また、SE-KGEの性能を評価するために、地理知識グラフと、DBGeoと呼ばれる地理的問合せ対のセットを構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-25T17:46:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。