論文の概要: Core Building Blocks: Next Gen Geo Spatial GPT Application

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11029v2
• Date: Wed, 18 Oct 2023 10:15:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 12:29:18.214617
• Title: Core Building Blocks: Next Gen Geo Spatial GPT Application
• Title（参考訳）: コアビルディングブロック:次世代地理空間GPTアプリケーション
• Authors: Ashley Fernandez, Swaraj Dube
• Abstract要約: 本稿では,自然言語理解と空間データ分析のギャップを埋めることを目的としたMapGPTを紹介する。 MapGPTは、ロケーションベースのクエリに対するより正確でコンテキスト対応の応答を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes MapGPT which is a novel approach that integrates the capabilities of language models, specifically large language models (LLMs), with spatial data processing techniques. This paper introduces MapGPT, which aims to bridge the gap between natural language understanding and spatial data analysis by highlighting the relevant core building blocks. By combining the strengths of LLMs and geospatial analysis, MapGPT enables more accurate and contextually aware responses to location-based queries. The proposed methodology highlights building LLMs on spatial and textual data, utilizing tokenization and vector representations specific to spatial information. The paper also explores the challenges associated with generating spatial vector representations. Furthermore, the study discusses the potential of computational capabilities within MapGPT, allowing users to perform geospatial computations and obtain visualized outputs. Overall, this research paper presents the building blocks and methodology of MapGPT, highlighting its potential to enhance spatial data understanding and generation in natural language processing applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,言語モデル,特に大規模言語モデル(LLM)の機能と空間データ処理技術を統合する新しい手法であるMapGPTを提案する。 本稿では,自然言語理解と空間データ分析のギャップを埋めることを目的としたMapGPTを提案する。 LLMと地理空間解析の長所を組み合わせることで、MapGPTは位置ベースのクエリに対するより正確で文脈的に認識された応答を可能にする。 提案手法は,空間情報に特有のトークン化とベクトル表現を活用し,空間データおよびテキストデータに基づくllmの構築を強調する。 また,空間ベクトル表現の生成に関わる課題についても検討する。 さらに,MapGPTにおける計算能力の可能性について考察し,地理空間計算を行い,可視化された出力を得る。 本研究は,MapGPTの構成要素と手法を概説し,自然言語処理アプリケーションにおける空間的データ理解と生成の促進の可能性を明らかにする。

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