Nov, 2023

Spot: OSM 中用于地理搜索的自然语言接口

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TL;DR介绍了一种名为 'Spot' 的用户友好型自然语言界面，通过语义映射和 T5 转换器，能够从用户输入的句子中提取相关信息，并在地图上显示匹配描述的候选位置，以解决 OpenStreetMap（OSM）的复杂性对无技术背景者的可访问性和可用性挑战。
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发现论文，激发创造
  • Chatmap：大型语言模型与地图数据的交互

    利用相对较小规模（10 亿参数）的大型语言模型和相对较小的人工数据集精细调整，为 OpenStreetMap 数据提供了语言接口，以查询城市区域的属性，并探索人工智能适应性和生成能力在这一领域的早期应用潜力。

    Sep, 2023

  • 利用地球观测和 OpenStreetMap 数据进行联合学习，以获取更快、更好的语义地图

    本文探讨在地球观测图像语义标注中使用 OpenStreetMap 数据的潜力。作者在 ISPRS Potsdam 和 DFC2017 两个公共数据集上使用不同的架构并进行了实验，结果发现使用 OpenStreetMap 数据能够显著提高模型的精度和收敛速度，尤其是使用融合的架构和分层的细分。

    May, 2017

  • 模板化基于链接空间数据的问题回答

    本文提出了一种基于自然语言问题的问答引擎，用于处理大量地理空间数据的查询，该引擎可以对连接的地理空间数据源进行查询，采用 SPARQL 或 OGC 标准扩展 GeoSPARQL，研究者们可以使用我们提供的 201 个自然语言问题数据集来评估该引擎的性能。

    Jul, 2020

  • Text-to-OverpassQL: 一个用于 OpenStreetMap 复杂地理数据查询的自然语言接口

    介绍了 Text-to-OverpassQL 任务，通过自然语言界面从 OpenStreetMap (OSM) 查询地理数据；构建了包含 8,352 个查询和相应自然语言输入的数据集 OverpassNL，并通过执行查询来评估任务的性能和学习模型的效果。

    Aug, 2023

  • 创建 Web 地理数据知识图谱

    本文介绍了我们最近开发的方法，以解决地理数据在 Web 和机器学习应用中的数据真实性、缺乏地理和语义特性集成以及不完整表示等问题。

    Feb, 2023

  • 基于 OpenStreetMap 和 H3 网格的全球规模时空知识图谱

    基于开放街道地图 (OpenStreetMap) 数据，我们提出了一个支持全球范围的 OpenStreetMap 数据转化成时空知识图谱的框架，同时利用 Apache Sedona 作为计算框架来构建该图谱。

    May, 2024

  • 语义网支持的地理问题回答框架: GeoTR

    本研究提出了一种问题回答框架，在地理领域，将土耳其自然语言输入转换为 SPARQL 查询。同时，开发了一种新颖的土耳其本体论，用作链接数据提供者，将自然语言处理技术与链接数据技术相结合以生成答案的混合系统体系结构也被提出。

    Jan, 2023

  • GeoLM：地理空间语言理解模型的增强

    GeoLM 是一个地理信息语言模型，通过连接文本语料库中的语言信息和来自地理数据库的地理信息，利用对比学习和遮蔽语言建模的方法，结合空间坐标嵌入机制来捕捉地理空间上下文，从而提升自然语言中的地理实体的理解能力。实验证明 GeoLM 在地名识别、地名链接、关系提取和地理实体类型等方面具有良好的能力，弥合了自然语言处理和地理空间科学之间的差距。

    Oct, 2023

  • OpenStreetView-5M：全球可视化地理定位之多种路径

    我们介绍了 OpenStreetView-5M，这是一个大规模、开放获取的数据集，包含了超过 510 万个地理参考的街景图像，涵盖了 225 个国家和地区。通过对各种最新图像编码器、空间表示和训练策略进行广泛测试，我们展示了该数据集的实用性，并解决了图像定位在计算机视觉算法中的问题。

    Apr, 2024

  • mapKurator 系统：从历史地图提取和链接文本的完整流水线

    文档的定位特点和重要的本地特征。因此，我们提出了一种名为 JELLY 的简单而有效的联合嵌入方法，它在多位置（multi-LocaLitY）下同时学习文档和位置的编码器，能够更有效地识别文档空间重点。

    Jun, 2023