論文の概要: GeoRAG: A Question-Answering Approach from a Geographical Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01458v1
• Date: Wed, 02 Apr 2025 08:11:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:17:49.046313
• Title: GeoRAG: A Question-Answering Approach from a Geographical Perspective
• Title（参考訳）: GeoRAG: 地理的視点からの質問応答アプローチ
• Authors: Jian Wang, Zhuo Zhao, Zheng Jie Wang, Bo Da Cheng, Lei Nie, Wen Luo, Zhao Yuan Yu, Ling Wang Yuan,
• Abstract要約: Geographic Question Answering (GeoQA) は、地理的領域における自然言語クエリに対処する。 従来のQAシステムは、限定的な理解、低い検索精度、弱い相互作用性、複雑なタスクの不十分な処理に悩まされている。 本研究は、ドメイン固有の微調整と迅速なエンジニアリングを統合した知識強化型QAフレームワークであるGeoRAGについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.243241445980849
• License:
• Abstract: Geographic Question Answering (GeoQA) addresses natural language queries in geographic domains to fulfill complex user demands and improve information retrieval efficiency. Traditional QA systems, however, suffer from limited comprehension, low retrieval accuracy, weak interactivity, and inadequate handling of complex tasks, hindering precise information acquisition. This study presents GeoRAG, a knowledge-enhanced QA framework integrating domain-specific fine-tuning and prompt engineering with Retrieval-Augmented Generation (RAG) technology to enhance geographic knowledge retrieval accuracy and user interaction. The methodology involves four components: (1) A structured geographic knowledge base constructed from 3267 corpora (research papers, monographs, and technical reports), categorized via a multi-agent approach into seven dimensions: semantic understanding, spatial location, geometric morphology, attribute characteristics, feature relationships, evolutionary processes, and operational mechanisms. This yielded 145234 classified entries and 875432 multi-dimensional QA pairs. (2) A multi-label text classifier based on BERT-Base-Chinese, trained to analyze query types through geographic dimension classification. (3) A retrieval evaluator leveraging QA pair data to assess query-document relevance, optimizing retrieval precision. (4) GeoPrompt templates engineered to dynamically integrate user queries with retrieved information, enhancing response quality through dimension-specific prompting. Comparative experiments demonstrate GeoRAG's superior performance over conventional RAG across multiple base models, validating its generalizability. This work advances geographic AI by proposing a novel paradigm for deploying large language models in domain-specific contexts, with implications for improving GeoQA systems scalability and accuracy in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: GeoQA(Geo Question Answering)は、地理的領域における自然言語クエリに対処し、複雑なユーザ要求を満たし、情報検索効率を向上させる。 しかし、従来のQAシステムは、限定的な理解、低い検索精度、弱い対話性、複雑なタスクの不十分な処理に悩まされており、正確な情報取得を妨げている。 本研究は,知識強化型QAフレームワークであるGeoRAGについて,知識検索精度とユーザインタラクションを向上させるために,ドメイン固有の微調整と迅速なエンジニアリングをRAG(Retrieval-Augmented Generation)技術と組み合わせたものである。 1)3267コーパス(研究論文,モノグラフ,技術報告)から構築された構造化された地理的知識基盤は,多エージェントアプローチによって,意味理解,空間的位置,幾何学的形態学,特性特性,特徴関係,進化過程,操作機構の7つの次元に分類される。 145234の分類項目と875432の多次元QAペアが得られた。 2) BERT-Base- Chinese に基づく多言語テキスト分類器で,地理次元分類によるクエリタイプの分析を訓練した。 (3)QAペアデータを利用した検索評価を行い,検索精度を最適化した。 (4)GeoPromptテンプレートは,検索した情報とユーザクエリを動的に統合し,次元特異的なプロンプトによって応答品質を向上させる。 比較実験は、GeoRAGが従来のRAGよりも複数のベースモデルにまたがる優れた性能を示し、その一般化性を検証する。 この研究は、ドメイン固有のコンテキストで大規模言語モデルをデプロイするための新しいパラダイムを提案し、現実世界のアプリケーションにおけるGeoQAシステムのスケーラビリティと精度を改善することを目的としている。

関連論文リスト

• Geolocation with Real Human Gameplay Data: A Large-Scale Dataset and Human-Like Reasoning Framework [59.42946541163632]
  3つの重要なコンポーネントを持つ包括的位置決めフレームワークを導入する。 大規模データセットGeoComp、新しい推論手法GeoCoT、評価指標GeoEval。 また,GeoCoTは解釈可能性を高めつつ,位置情報の精度を最大25%向上させることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-19T14:21:25Z)
• GEOBench-VLM: Benchmarking Vision-Language Models for Geospatial Tasks [84.86699025256705]
  本稿では,地理空間的タスクの視覚言語モデル(VLM)を評価するためのベンチマークであるGEOBench-VLMを提案する。 私たちのベンチマークでは、手動で検証された命令が1万以上あり、さまざまな視覚条件、オブジェクトタイプ、スケールにまたがっています。 地理空間固有の課題における性能を評価するために,いくつかの最先端のVLMを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-28T18:59:56Z)
• Geo-FuB: A Method for Constructing an Operator-Function Knowledge Base for Geospatial Code Generation Tasks Using Large Language Models [0.5242869847419834]
  本研究では,地理空間記述のセマンティクスを活用して,そのような知識基盤を構築するためのフレームワークを提案する。 サンプルの知識ベースであるGeo-FuBは154,075のGoogle Earth Engineスクリプトで構築されており、GitHubで公開されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T12:50:27Z)
• Swarm Intelligence in Geo-Localization: A Multi-Agent Large Vision-Language Model Collaborative Framework [51.26566634946208]
  smileGeoは、新しい視覚的ジオローカライゼーションフレームワークである。 エージェント間のコミュニケーションによって、SmithGeoはこれらのエージェントの固有の知識と、検索された情報を統合する。 その結果,本手法は現在の最先端手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-21T03:31:30Z)
• Geode: A Zero-shot Geospatial Question-Answering Agent with Explicit Reasoning and Precise Spatio-Temporal Retrieval [0.0]
  本研究では,ゼロショット地理空間的質問応答タスクを高精度に処理するための先駆的システムを提案する。 当社のアプローチは,現在の大規模言語モデルの限界に対処する上で,大幅な改善を図っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T21:59:54Z)
• Geo-Encoder: A Chunk-Argument Bi-Encoder Framework for Chinese Geographic Re-Ranking [61.60169764507917]
  中国の地理的再ランクタスクは、検索された候補者の中で最も関連性の高い住所を見つけることを目的としている。 そこで我々は,中国語の地理的意味論をより効果的に統合する,革新的なフレームワークであるGeo-Encoderを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-04T13:44:50Z)
• Around the GLOBE: Numerical Aggregation Question-Answering on Heterogeneous Genealogical Knowledge Graphs with Deep Neural Networks [0.934612743192798]
  本稿では,系統樹の数値集約QAのための新しいエンドツーエンド手法を提案する。 提案されたアーキテクチャであるGLOBEは、このタスクの精度を87%向上させることで、最先端のモデルとパイプラインを上回っている。 本研究は系譜情報センターや博物館に実際的な意味を持つ可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-30T12:09:00Z)
• GeoGLUE: A GeoGraphic Language Understanding Evaluation Benchmark [56.08664336835741]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-11T03:21:56Z)
• MGeo: 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)
• EQG-RACE: Examination-Type Question Generation [21.17100754955864]
  本論文では, RACEから抽出したデータセットをもとに, 試験型質問生成手法 (EQG-RACE) を提案する。 EQG-RACEでは、離散的な回答情報を扱うための2つの主要な戦略と、長い文脈における推論が採用されています。 実験結果は、ベースラインよりも優れたEQG-RACEの最先端の性能を示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-11T03:52:17Z)

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。