論文の概要: MapQaTor: A System for Efficient Annotation of Map Query Datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.21015v1
- Date: Mon, 30 Dec 2024 15:33:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-31 16:05:35.175252
- Title: MapQaTor: A System for Efficient Annotation of Map Query Datasets
- Title（参考訳）: MapQaTor: Map Queryデータセットの効率的なアノテーションシステム
- Authors: Mahir Labib Dihan, Mohammed Eunus Ali, Md Rizwan Parvez,
- Abstract要約: MapQaTorは、再現可能でトレース可能なマップベースのQAデータセットの作成を合理化するWebアプリケーションである。
プラグインとプレイのアーキテクチャにより、MapQaTorは任意のMap APIとシームレスに統合できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3856216159724983
- License:
- Abstract: Mapping and navigation services like Google Maps, Apple Maps, Openstreet Maps, are essential for accessing various location-based data, yet they often struggle to handle natural language geospatial queries. Recent advancements in Large Language Models (LLMs) show promise in question answering (QA), but creating reliable geospatial QA datasets from map services remains challenging. We introduce MapQaTor, a web application that streamlines the creation of reproducible, traceable map-based QA datasets. With its plug-and-play architecture, MapQaTor enables seamless integration with any maps API, allowing users to gather and visualize data from diverse sources with minimal setup. By caching API responses, the platform ensures consistent ground truth, enhancing the reliability of the data even as real-world information evolves. MapQaTor centralizes data retrieval, annotation, and visualization within a single platform, offering a unique opportunity to evaluate the current state of LLM-based geospatial reasoning while advancing their capabilities for improved geospatial understanding. Evaluation metrics show that, MapQaTor speeds up the annotation process by at least 30 times compared to manual methods, underscoring its potential for developing geospatial resources, such as complex map reasoning datasets. The website is live at: https://mapqator.github.io/ and a demo video is available at: https://youtu.be/7_aV9Wmhs6Q.
- Abstract（参考訳）: Google Maps、Apple Maps、Openstreet Mapsといった地図とナビゲーションサービスは、さまざまな位置情報ベースのデータにアクセスするのに不可欠だが、自然言語の地理空間的なクエリを扱うのに苦労することが多い。
近年のLarge Language Models (LLMs) の進歩は,質問応答(QA)の可能性を示唆しているが,地図サービスから信頼性の高い地理空間的QAデータセットを作成することは依然として困難である。
再現性のあるトレーサブルなマップベースのQAデータセットの作成を合理化するWebアプリケーションであるMapQaTorを紹介します。
MapQaTorのプラグイン・アンド・プレイアーキテクチャにより、任意のMap APIとのシームレスな統合が可能になり、ユーザーは最小限のセットアップでさまざまなソースからデータを収集して視覚化することができる。
APIレスポンスをキャッシュすることで、プラットフォームは一貫性のある土台真理を保証し、現実世界の情報が進化してもデータの信頼性を高める。
MapQaTorは、単一のプラットフォーム内でのデータ検索、アノテーション、可視化を集中化し、LLMベースの地理空間的推論の現在の状態を評価するユニークな機会を提供すると同時に、地理空間的理解を改善する能力を向上させる。
評価指標によると、MapQaTorは手動の手法と比較してアノテーションのプロセスを少なくとも30倍スピードアップし、複雑なマップ推論データセットのような地理空間資源を開発する可能性を示している。
https://mapqator.github.io/で、デモビデオはhttps://youtu.be/7_aV9Wmhs6Q.comで公開されている。
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