Quantifying Geospatial in the Common Crawl Corpus

📄 arXiv: 2406.04952v2 📥 PDF

作者: Ilya Ilyankou, Meihui Wang, Stefano Cavazzi, James Haworth

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-06-07 (更新: 2024-08-29)

备注: Accepted as a poster to ACM SIGSPATIAL 2024

💡 一句话要点

量化Common Crawl语料库中的地理空间信息，为LLM空间推理研究奠定基础

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 地理空间信息 Common Crawl 大型语言模型 空间推理 Gemini 1.5

📋 核心要点

  1. 大型语言模型展现出地理空间能力，但Common Crawl语料库中地理空间内容的探索不足，限制了对LLM空间推理的理解。
  2. 本文利用Gemini 1.5分析Common Crawl语料库，量化地理空间数据的普遍性，为后续研究LLM的地理空间偏差提供基础。
  3. 研究发现，Common Crawl语料库中约18.7%的Web文档包含地理空间信息，且英语和非英语文档的比例差异不大。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）展现出新兴的地理空间能力，这源于它们在海量未标注文本数据集上的预训练，而这些数据集通常来自Common Crawl（CC）语料库。然而，CC中地理空间内容在很大程度上仍未被探索，这影响了我们对LLM空间推理的理解。本文利用强大的语言模型Gemini 1.5，研究了最近发布的Common Crawl版本中地理空间数据的普遍性。通过分析文档样本并手动修正结果，我们估计CC中18.7%的Web文档包含地理空间信息，如坐标和地址。我们发现英语和非英语文档之间的普遍性几乎没有差异。我们的发现为CC中地理空间数据的性质和范围提供了定量见解，并为未来LLM地理空间偏差的研究奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在量化Common Crawl语料库中地理空间信息的普遍程度。现有方法缺乏对CC语料库中地理空间数据量的系统性评估，这阻碍了我们理解LLM地理空间能力的来源和潜在偏差。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（Gemini 1.5）作为地理空间信息提取器，对Common Crawl语料库进行抽样分析，并结合人工修正，从而估计语料库中包含地理空间信息的文档比例。这种方法旨在克服传统方法在处理大规模非结构化文本数据时的局限性。

技术框架：整体流程包括以下几个阶段：1) 从Common Crawl语料库中抽取文档样本；2) 使用Gemini 1.5识别文档中的地理空间信息（如坐标、地址等）；3) 对Gemini 1.5的识别结果进行人工修正，以提高准确性；4) 基于修正后的结果，估计整个Common Crawl语料库中包含地理空间信息的文档比例。

关键创新：该研究的关键创新在于利用大型语言模型自动提取地理空间信息，并结合人工修正来提高准确性。与传统的人工标注方法相比，这种方法能够更高效地处理大规模语料库。此外，该研究首次对Common Crawl语料库中的地理空间信息进行了量化分析，为后续研究LLM的地理空间能力提供了数据基础。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 采用Gemini 1.5作为地理空间信息提取器，利用其强大的语言理解能力；2) 通过人工修正来纠正Gemini 1.5的错误，提高结果的准确性；3) 采用统计方法，基于抽样结果估计整个Common Crawl语料库中地理空间信息的比例。具体参数设置和损失函数等技术细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

研究结果表明，Common Crawl语料库中约18.7%的Web文档包含地理空间信息。英语和非英语文档中地理空间信息的比例差异不大。该研究为理解LLM的地理空间能力提供了重要的定量依据，并为后续研究LLM的地理空间偏差奠定了基础。具体的性能数据和对比基线未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进大型语言模型的地理空间能力，例如提高LLM在地理信息检索、位置感知服务和空间推理等方面的性能。此外，该研究还可以帮助识别LLM中存在的地理空间偏差，并采取措施减轻这些偏差，从而提高LLM的公平性和可靠性。未来，该方法可以推广到其他类型的语料库，以评估其中地理空间信息的含量。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) exhibit emerging geospatial capabilities, stemming from their pre-training on vast unlabelled text datasets that are often derived from the Common Crawl (CC) corpus. However, the geospatial content within CC remains largely unexplored, impacting our understanding of LLMs' spatial reasoning. This paper investigates the prevalence of geospatial data in recent Common Crawl releases using Gemini 1.5, a powerful language model. By analyzing a sample of documents and manually revising the results, we estimate that 18.7% of web documents in CC contain geospatial information such as coordinates and addresses. We find little difference in prevalence between Enlgish- and non-English-language documents. Our findings provide quantitative insights into the nature and extent of geospatial data in CC, and lay the groundwork for future studies of geospatial biases of LLMs.