SPOT：面向调查记者的自然语言与地理空间搜索桥梁
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2025-06-17 v1 计算与语言
人机交互
摘要
OpenStreetMap（OSM）是调查记者进行地理定位验证的重要资源。然而，现有查询 OSM 数据的工具（如 Overpass Turbo）需要熟悉复杂的查询语言，为非技术用户设置了障碍。我们提出 SPOT，一个开源的自然语言接口，通过直观的场景描述使 OSM 丰富的基于标签的地理数据更易于访问。SPOT 利用微调的大语言模型（LLM）将用户输入解释为地理空间对象配置的结构化表示，结果在交互式地图界面中展示。虽然更通用的地理空间搜索任务是可以设想的，但 SPOT 专门面向调查记者使用，旨在解决模型输出幻觉、OSM 标签不一致以及用户输入噪声等现实挑战。它结合了一种新颖的合成数据流水线与语义捆绑系统，以实现稳健、准确的查询生成。据我们所知，SPOT 是首个在该准确度水平上实现对 OSM 数据可靠自然语言访问的系统。通过降低地理定位验证的技术门槛，SPOT 为更广泛的支持事实核查与打击虚假信息的努力做出了贡献。
引用
@article{arxiv.2506.13188,
title = {SPOT: Bridging Natural Language and Geospatial Search for Investigative Journalists},
author = {Lynn Khellaf and Ipek Baris Schlicht and Tilman Mirass and Julia Bayer and Tilman Wagner and Ruben Bouwmeester},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.13188},
year = {2025}
}
备注
Accepted to ACL 2025