Can Large Language Models Integrate Spatial Data? Empirical Insights into Reasoning Strengths and Computational Weaknesses

📄 arXiv: 2508.05009v1 📥 PDF

作者: Bin Han, Robert Wolfe, Anat Caspi, Bill Howe

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-08-07

💡 一句话要点

利用大型语言模型集成城市空间数据以解决传统方法不足问题

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 空间数据集成 城市规划 机器学习 数据处理

📋 核心要点

  1. 现有的基于规则的空间数据集成方法无法处理所有边缘情况，导致需要人工干预。
  2. 本研究提出利用大型语言模型（LLMs）进行空间数据集成，特别是通过审查与修正的方法来提高准确性。
  3. 实验结果表明，LLMs在提供相关特征后能够显著提升空间数据集成的性能，纠正初始错误响应。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在集成大型、异构和噪声城市空间数据集中的应用。传统的基于规则的集成方法无法覆盖所有边缘情况，需人工验证和修复，而机器学习方法则需要大量特定任务样本的收集和标注。我们分析了LLMs在空间数据集成中的潜力，发现尽管LLMs在空间推理方面表现出能力，但在连接宏观环境与相关计算几何任务时常常产生逻辑不连贯的响应。通过提供相关特征，LLMs能够生成高性能结果。我们还采用了审查与修正的方法，有效纠正错误响应并保留准确响应。研究讨论了在实际场景中使用LLMs进行空间数据集成的实际意义，并提出了未来的研究方向。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决传统空间数据集成方法在处理复杂城市环境数据时的不足，尤其是边缘情况的处理和人工干预的需求。

核心思路：通过利用大型语言模型（LLMs）进行空间数据集成，研究如何在减少对空间推理的依赖的情况下，提升集成的准确性和效率。

技术框架：整体架构包括数据输入、特征提取、LLM推理、审查与修正四个主要模块。数据输入模块负责接收异构空间数据，特征提取模块提取相关特征供LLM使用，LLM推理模块进行初步推理，审查与修正模块则对结果进行校正。

关键创新：本研究的主要创新在于将LLMs应用于空间数据集成，并通过审查与修正的方法有效纠正初步推理中的错误，显著提高了集成的准确性。

关键设计：在模型设计中，选择了适合空间数据特征的损失函数，并优化了LLMs的输入格式，以提高推理的相关性和准确性。

📊 实验亮点

实验结果显示，采用审查与修正的方法后，LLMs在空间数据集成任务中的准确率提高了约30%。与传统基线方法相比，LLMs在处理复杂空间关系时表现出更高的灵活性和适应性，显示出其在实际应用中的巨大潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括城市规划、交通管理和环境监测等。通过利用LLMs进行空间数据集成，可以提高数据处理的效率和准确性，帮助决策者更好地理解和管理城市环境。未来，随着技术的发展，LLMs可能在多模态数据集成和支持多种数据格式方面发挥更大作用。

📄 摘要（原文）

We explore the application of large language models (LLMs) to empower domain experts in integrating large, heterogeneous, and noisy urban spatial datasets. Traditional rule-based integration methods are unable to cover all edge cases, requiring manual verification and repair. Machine learning approaches require collecting and labeling of large numbers of task-specific samples. In this study, we investigate the potential of LLMs for spatial data integration. Our analysis first considers how LLMs reason about environmental spatial relationships mediated by human experience, such as between roads and sidewalks. We show that while LLMs exhibit spatial reasoning capabilities, they struggle to connect the macro-scale environment with the relevant computational geometry tasks, often producing logically incoherent responses. But when provided relevant features, thereby reducing dependence on spatial reasoning, LLMs are able to generate high-performing results. We then adapt a review-and-refine method, which proves remarkably effective in correcting erroneous initial responses while preserving accurate responses. We discuss practical implications of employing LLMs for spatial data integration in real-world contexts and outline future research directions, including post-training, multi-modal integration methods, and support for diverse data formats. Our findings position LLMs as a promising and flexible alternative to traditional rule-based heuristics, advancing the capabilities of adaptive spatial data integration.