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雷达卡
一、数据集核心背景：弥合几何跨模态差距的权威基准
GeoReasoning-10K由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校牵头，联合上海交通大学、罗格斯大学等机构于2025年共同开发并发布，相关研究成果对应论文为「Generalizable Geometric Image Caption Synthesis」。
其核心目标是解决“几何领域视觉与语言模态脱节”的痛点——通过标准化的多模态数据，建立几何图像与文本描述的精准关联，为几何跨模态推理研究提供统一评估与训练基准。
二、核心数据规模：10000对高精度样本+详细注释
数据集以“图像-文本配对”为核心形态，数据质量聚焦“一致性”与“精准性”：
样本总量：包含10,000对几何图像-文本样本，覆盖平面几何、立体几何等多类几何场景；
注释信息：每对样本均配套详细几何推理注释，标注几何元素（如线段、角度、图形关系）与文本描述的对应逻辑；
对齐特性：样本在几何结构（元素完整性）、语义表达（描述准确性）、视觉呈现（图像清晰度）上高度一致，实现高精度跨模态语义对齐映射。
三、数据集核心优势：适配几何跨模态研究全需求
场景覆盖全：样本涵盖不同难度的几何问题（如基础图形识别、复杂几何证明描述），适配从基础到进阶的研究需求；
标注精度高：推理注释明确关联图像元素与文本语义，避免跨模态歧义，减少模型训练的噪声干扰；
通用性强：无需额外处理即可直接用于多模态模型开发，降低几何领域跨模态研究的入门成本。
四、核心使用场景与获取途径
1. 典型使用场景
AI模型开发：用于训练“几何图像 caption 生成模型”“几何跨模态推理模型”，优化模型对几何场景的语言理解与视觉映射能力；
学术研究：支撑“几何多模态语义对齐”“通用几何图像描述生成”等课题，为论文提供标准化数据验证；
教育辅助：可作为智能几何教学工具的核心数据，开发“图像转几何语言”“几何题自动描述”等功能。
2. 权威获取途径
优先通过IEEE DataPort、arXiv论文附属链接获取，或访问上海交通大学/伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的科研数据平台，搜索“GeoReasoning-10K”即可下载；下载包含样本文件、注释文档及使用说明，支持JSON、CSV等通用格式。
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