基于地标路线指引的结构化地图与大语言模型
arXiv:2610.36582v1 发布类型:新 摘要:为了生成基于地标的路线指引,模型必须同时理解地图的几何结构以及人类对地标的偏好。尽管大型语言模型(LLMs)在语言任务中表现出色,但如何为这些模型高效地组织地图数据,目前仍未形成明确的方案。本文提出了一种用于路线导航中地标选择任务的结构化文本表示方法,利用SVG格式对空间特征进行编码。这种结构化文本与渲染后的地图图像保持几何上的关联,使语言模型能够直接访问空间和语义信息。我们使用一个由人工编写的路线描述与OpenStreetMap数据构建的新数据集,在两个任务上对模型进行了评估:转弯处的地标选择以及目的地附近的地标选择。


