論文の概要: UrbanKGent: A Unified Large Language Model Agent Framework for Urban Knowledge Graph Construction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06861v2
- Date: Sun, 06 Oct 2024 03:40:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-08 13:38:33.757493
- Title: UrbanKGent: A Unified Large Language Model Agent Framework for Urban Knowledge Graph Construction
- Title(参考訳): UrbanKGent: 都市知識グラフ構築のための統合型大規模言語モデルエージェントフレームワーク
- Authors: Yansong Ning, Hao Liu,
- Abstract要約: 都市知識グラフ構築(Urban KGC)は依然として手作業に大きく依存しており、その潜在的な進歩を妨げる。
本稿では,都市知識グラフ構築のための統合型大規模言語モデルエージェントフレームワークであるUrbanKGentを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.829677240798159
- License:
- Abstract: Urban knowledge graph has recently worked as an emerging building block to distill critical knowledge from multi-sourced urban data for diverse urban application scenarios. Despite its promising benefits, urban knowledge graph construction (UrbanKGC) still heavily relies on manual effort, hindering its potential advancement. This paper presents UrbanKGent, a unified large language model agent framework, for urban knowledge graph construction. Specifically, we first construct the knowledgeable instruction set for UrbanKGC tasks (such as relational triplet extraction and knowledge graph completion) via heterogeneity-aware and geospatial-infused instruction generation. Moreover, we propose a tool-augmented iterative trajectory refinement module to enhance and refine the trajectories distilled from GPT-4. Through hybrid instruction fine-tuning with augmented trajectories on Llama 2 and Llama 3 family, we obtain UrbanKGC agent family, consisting of UrbanKGent-7/8/13B version. We perform a comprehensive evaluation on two real-world datasets using both human and GPT-4 self-evaluation. The experimental results demonstrate that UrbanKGent family can not only significantly outperform 31 baselines in UrbanKGC tasks, but also surpass the state-of-the-art LLM, GPT-4, by more than 10% with approximately 20 times lower cost. Compared with the existing benchmark, the UrbanKGent family could help construct an UrbanKG with hundreds of times richer relationships using only one-fifth of the data. Our data and code are available at https://github.com/usail-hkust/UrbanKGent.
- Abstract(参考訳): 都市知識グラフは近年,多様な都市アプリケーションシナリオを対象とした多ソースの都市データから重要な知識を抽出するための,新たなビルディングブロックとして機能している。
その有望な利益にもかかわらず、都市知識グラフ構築(UrbanKGC)は依然として手作業に大きく依存しており、その潜在的な進歩を妨げる。
本稿では,都市知識グラフ構築のための統合型大規模言語モデルエージェントフレームワークであるUrbanKGentを提案する。
具体的には,まずヘテロジニティ・アウェアと地理空間注入型インストラクション生成を用いて,UrbanKGCタスク(リレーショナルトリプルト抽出やナレッジグラフ補完など)の知識可能な命令セットを構築する。
また, GPT-4から抽出したトラジェクトリを改良し, 改良するためのツール拡張型反復軌道修正モジュールを提案する。
Llama 2とLlama 3を併用したハイブリッドインストラクション微調整により,UrbanKGCエージェントファミリー(UrbanKGent-7/8/13B)を得る。
我々は、人間とGPT-4の自己評価を用いて、2つの実世界のデータセットを総合的に評価する。
実験の結果,UrbanKGentファミリーはUrbanKGCタスクにおいて31のベースラインをはるかに上回るだけでなく,最先端のLCMであるGPT-4を約20倍のコストで10%以上越えることができた。
既存のベンチマークと比較すると、UrbanKGentファミリーはUrbanKGの構築に役立てることができる。
私たちのデータとコードはhttps://github.com/usail-hkust/UrbanKGent.comで公開されています。
関連論文リスト
- Urban4D: Semantic-Guided 4D Gaussian Splatting for Urban Scene Reconstruction [86.4386398262018]
Urban4Dは、深い2Dセマンティックマップ生成の進歩に触発されたセマンティック誘導分解戦略である。
我々のアプローチは、信頼できるセマンティック・ガウシアンを通して潜在的に動的対象を区別する。
実世界のデータセットでの実験では、Urban4Dは従来の最先端の手法と同等または優れた品質を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-04T16:59:49Z) - ControlCity: A Multimodal Diffusion Model Based Approach for Accurate Geospatial Data Generation and Urban Morphology Analysis [6.600555803960957]
本稿では,アクセス可能なVGIデータと完全なVGIデータを利用して,都市建物のフットプリントデータの生成を支援するマルチソース地理データ変換ソリューションを提案する。
次に,多モード拡散モデルに基づく地理データ変換手法であるControlCityを提案する。
世界の22都市での実験では、ControlCityが実際の都市建築パターンをシミュレートすることに成功している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-25T16:03:33Z) - CityX: Controllable Procedural Content Generation for Unbounded 3D Cities [50.10101235281943]
現在の生成法は多様性、可制御性または忠実度に乏しい。
本研究では,高忠実度生成のための手続き的コンテンツ生成(PCG)技術を利用する。
我々は,OSM,セマンティックマップ,衛星画像などのマルチモーダル命令を実行可能なプログラムに変換するマルチエージェントフレームワークを開発した。
提案手法はCityXと呼ばれ,多種多様で制御可能でリアルな3D都市景観の創出において,その優位性を実証するものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-24T18:05:13Z) - COHO: Context-Sensitive City-Scale Hierarchical Urban Layout Generation [1.5745692520785073]
都市規模の都市レイアウト生成のための新しいグラフベースのマスク付きオートエンコーダ(GMAE)を提案する。
この方法は、属性付き建物、都市ブロック、コミュニティ、都市を統一的なグラフ構造に符号化する。
提案手法は,米国330都市における異質な都市スタイルにおける良好な現実性,意味的整合性,正当性を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-16T00:49:53Z) - Unified Data Management and Comprehensive Performance Evaluation for
Urban Spatial-Temporal Prediction [Experiment, Analysis & Benchmark] [78.05103666987655]
この研究は、多様な都市空間時間データセットにアクセスし活用する際の課題に対処する。
都市空間・時空間のビッグデータ用に設計された統合ストレージフォーマットであるアトミックファイルを導入し,40種類の多様なデータセットでその有効性を検証する。
多様なモデルとデータセットを使用して広範な実験を行い、パフォーマンスリーダーボードを確立し、有望な研究方向性を特定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-24T16:20:00Z) - UUKG: Unified Urban Knowledge Graph Dataset for Urban Spatiotemporal
Prediction [23.842678225828184]
本稿では,知識強化型都市時間予測のための統合都市知識グラフデータセットUUKGについて述べる。
我々はまず、異種都市体を接続することにより、2つの大都市圏のための数百万の三つ子からなる都市KGを構築した。
構築した都市KGの質的・定量的分析を行い,多種多様な高次構造パターンを明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-20T10:40:53Z) - Text-Augmented Open Knowledge Graph Completion via Pre-Trained Language
Models [53.09723678623779]
本稿では,高品質なクエリプロンプトを自動的に生成し,大規模テキストコーパスからサポート情報を取得するためのTAGREALを提案する。
その結果、TAGREALは2つのベンチマークデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成することがわかった。
TAGREALは、限られたトレーニングデータであっても、既存の埋め込みベース、グラフベース、およびPLMベースの手法よりも優れた性能を有することが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T22:09:35Z) - UrbanBIS: a Large-scale Benchmark for Fine-grained Urban Building
Instance Segmentation [50.52615875873055]
都市BISは6つの実際の都市のシーンで構成され、25億点があり、面積は10.78平方キロメートルである。
UrbanBISは、建物、車両、植生、道路、橋など、豊富な都市オブジェクトに意味レベルのアノテーションを提供する。
UrbanBISは、きめ細かいサブカテゴリを導入した最初の3Dデータセットである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-04T08:01:38Z) - Automated Urban Planning aware Spatial Hierarchies and Human
Instructions [33.06221365923015]
本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)に基づく都市プランナを提案する。
GANは人間の指示や周囲の文脈からの情報に基づいて都市機能ゾーンを構築する。
作業の有効性を検証するため、広範な実験を行います。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-26T20:37:02Z) - Spatio-Temporal Graph Few-Shot Learning with Cross-City Knowledge
Transfer [58.6106391721944]
クロスシティの知識は、データ不足の都市から学んだモデルを活用して、データ不足の都市の学習プロセスに役立てるという、その将来性を示している。
本稿では,ST-GFSLと呼ばれるS時間グラフのためのモデルに依存しない数ショット学習フレームワークを提案する。
本研究では,4つの交通速度予測ベンチマークの総合的な実験を行い,ST-GFSLの有効性を最先端手法と比較した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-27T12:46:52Z) - Effective Urban Region Representation Learning Using Heterogeneous Urban
Graph Attention Network (HUGAT) [0.0]
都市域の表現を学習するためのヘテロジニアスな都市グラフアテンションネットワーク(HUGAT)を提案する。
ニューヨークのデータに関する我々の実験では、HUGATは最先端のすべてのモデルより優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-18T04:59:20Z)
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。