論文の概要: Understanding the Geospatial Reasoning Capabilities of LLMs: A Trajectory Recovery Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.01639v1
• Date: Thu, 02 Oct 2025 03:37:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.973811
• Title: Understanding the Geospatial Reasoning Capabilities of LLMs: A Trajectory Recovery Perspective
• Title（参考訳）: LLMの地理空間推論能力の理解:軌道回復の観点から
• Authors: Thinh Hung Truong, Jey Han Lau, Jianzhong Qi,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) が道路網地図を読み取ってナビゲーションを行うことができるかどうかを考察する。 トラジェクトリ・リカバリは,マスク付きGPSトレースを復元するモデルを必要とするプロキシ・タスクである。 我々のプロンプトフレームワークは,道路ネットワークをコンテキストとして使用することにより,外部ナビゲーションツールにアクセスすることなく,有効な経路を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.228269455751363
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We explore the geospatial reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs), specifically, whether LLMs can read road network maps and perform navigation. We frame trajectory recovery as a proxy task, which requires models to reconstruct masked GPS traces, and introduce GLOBALTRACE, a dataset with over 4,000 real-world trajectories across diverse regions and transportation modes. Using road network as context, our prompting framework enables LLMs to generate valid paths without accessing any external navigation tools. Experiments show that LLMs outperform off-the-shelf baselines and specialized trajectory recovery models, with strong zero-shot generalization. Fine-grained analysis shows that LLMs have strong comprehension of the road network and coordinate systems, but also pose systematic biases with respect to regions and transportation modes. Finally, we demonstrate how LLMs can enhance navigation experiences by reasoning over maps in flexible ways to incorporate user preferences.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデル (LLM) の地理空間的推論能力について検討する。 マスクされたGPSトレースを再構築するモデルを必要とするプロキシタスクとしてトラジェクトリリカバリ(trajectory recovery)を設定し,多様な地域や交通手段にまたがる4000以上の現実世界のトラジェクトリを備えたデータセットであるGLOBALTRACEを導入する。 我々のプロンプトフレームワークは,道路ネットワークをコンテキストとして使用することにより,外部ナビゲーションツールにアクセスすることなく,有効な経路を生成することができる。 実験により、LLMはゼロショットの強い一般化により、既成のベースラインや特別な軌道回復モデルよりも優れていることが示された。 きめ細かい分析により、LLMは道路網や座標系を強く理解しているだけでなく、地域や交通手段に関して体系的な偏見も生んでいることが分かる。 最後に,LLMがユーザの好みを取り入れたフレキシブルな方法で地図を解析することで,ナビゲーションエクスペリエンスを向上させる方法を示す。

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