In-ContextLearningに基づく経路案内のための地理的知識の活用方法に関する検討

本稿では，In-ContextLearningの枠組みにおいて，大規模言語モデル（LLM）が地理空間上のPointofInterest（POI）間の位置関係をどのように理解し得るかに着目し，LLMに地理的知識を与える方法について検討した結果を報告する．まず，OpenStreetMap（OSM）から取得したPOIデータに基づき，POI間の距離や方位といった地理的位置関係を算出し，それらを地理的知識グラフとして構築・格納する．この準備のもと，知識の表現方法およびその情報量の組合せに着目し，知識グラフをContextとしてLLMに与える6種類の知識パターンを仮定した上で，どのパターンがPOI間の位置関係理解に有効であるかを検討した．地理的関係の理解度を問う2種類の推論タスクを設定し，直接的な関係情報が与えられていないPOIペアに対する推論の結果，地理的知識の表現方法および与え方の違いによって，LLMによる地理的関係理解の程度が異なることを示す．