CyPortQA: Benchmarking Multimodal Large Language Models for Cyclone Preparedness in Port Operation

文章主要内容与创新点总结一、主要内容本文聚焦热带气旋威胁下美国港口运营的防灾准备需求，针对现有工具依赖专家判断、多模态数据整合不足及多模态大语言模型（MLLMs）在该场景下性能未被验证的问题，开展了以下研究：数据整合与场景构建：整合2015-2023年美国145个主要港口、90个命名热带气旋的多源数据（NOAA热带气旋预报产品、港口运营影响记录、美国海岸警卫队港口状况公告），筛选并构建了2917个真实港口 disruption 场景。基准数据集创建：基于上述场景，通过自动化流水线生成117178个结构化问答对，构建首个针对热带气旋下港口防灾准备的多模态基准数据集CyPortQA，该数据集涵盖三大核心任务——情境理解（S1，含空间感知、时间理解等维度）、影响评估（S2，含影响时间、恢复时长等子任务）、决策推理（S3，含状况预警、运营规划子任务）。模型评估实验：在CyPortQA上对7个MLLMs（5个开源模型：LLaVA-1.6-7B、Llama-3.2-Vision-11B等；2个专有模型：ChatGPT-4o、Gemini-2.5-Flash-Lite）进行测试，采用准确率、基于容忍度的准确率、LLM作为评判者打分等指标评估。结果显示，专有模型整体性能优于开源模型，所有模型在情境理解任务中表现较好（部分子任务准确率超80%），但在影响评估（如概率风险表述转换）和决策推理（如低估风险、遗漏领域规范）任务中存在显著不足。二、创新点