論文の概要: Learning Administrative Boundary-Aware Location Encoders via Reverse Geocoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.24306v2
• Date: Tue, 20 Oct 2026 16:56:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-21 21:58:47.245021
• Title: Learning Administrative Boundary-Aware Location Encoders via Reverse Geocoding
• Title（参考訳）: 逆ジオコーディングによる行政境界対応位置情報エンコーダの学習
• Abstract要約: 本稿では,自己教師付き学習信号として逆ジオコードテキストを用いた管理境界対応位置エンコーダの学習法を提案する。 RevGeoRQはリバースジオコーディングの監視に適したカスタムアーキテクチャで、いくつかの下流タスクにおいて、新たなゲインを獲得し、現代のロケーションエンコーダを超える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2402058702736185
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Location encoders learn compact representations of latitude--longitude coordinates for downstream geospatial prediction tasks. Existing approaches are pretrained using continuous or naturally occurring supervision, such as imagery, climate variables, or species distributions, and therefore do not explicitly capture administrative boundaries or place names, despite their strong influence on many real-world geospatial phenomena. We introduce, to our knowledge, the first method for learning administrative boundary-aware location encoders, using reverse-geocoded text as a self-supervised training signal. Our approach can be applied to existing location encoder architectures and consistently improves their downstream performance. We further introduce RevGeoRQ, a custom architecture tailored to reverse-geocoding supervision, which yields additional gains and exceeds contemporary location encoders on several downstream tasks. Finally, the use of human-interpretable reverse-geocoded strings and residual-quantized semantic IDs provides a more interpretable representation of geographic location than existing approaches. Code and model weights to be released soon.
• Abstract（参考訳）: 位置エンコーダは、下流地理空間予測タスクのための緯度-経度座標のコンパクト表現を学習する。 既存のアプローチは、画像、気候変数、種々分布など、連続的または自然に発生する監督によって事前訓練されているため、多くの現実世界の地理空間現象に強い影響があるにもかかわらず、行政境界や地名を明示的に把握することができない。 筆者らは, 自己教師付き訓練信号として, 逆ジオコードテキストを用いて, 行政境界対応の位置情報エンコーダを学習する最初の方法を紹介した。 我々のアプローチは既存のロケーションエンコーダアーキテクチャに適用でき、そのダウンストリーム性能を継続的に改善する。 さらに、リバースジオコーディングの監視に適したカスタムアーキテクチャであるRevGeoRQを導入する。 最後に、人間の解釈可能な逆ジオコード文字列と残留量子化セマンティックIDの使用は、既存のアプローチよりも地理的位置の解釈可能な表現を提供する。 コードとモデルの重みはまもなくリリースされる予定だ。

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