基于Transformer的地理编码
Transformer Based Geocoding
摘要：
在本文中，我们制定的问题预测的地理位置从自由文本作为一个序列到序列的问题。使用这个公式，我们通过使用自由文本作为输入和地理位置作为输出来训练T5编码器-解码器Transformer模型来获得地理编码模型。地理编码模型是在地理标记的wikidump数据上训练的，具有用于地理位置表示的自适应单元格划分。所有的代码，包括基于REST的应用程序，数据集和模型检查点在这项工作中使用的是公开的。
英文摘要：
In this paper, we formulate the problem of predicting a geolocation from free text as a sequence-to-sequence problem. Using this formulation, we obtain a geocoding model by training a T5 encoder-decoder transformer model using free text as an input and geolocation as an output. The geocoding model was trained on geo-tagged wikidump data with adaptive cell partitioning for the geolocation representation. All of the code including Rest-based application, dataset and model checkpoints used in this work are publicly available.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
