تُعَدّ حركة التنقل الحضري موضوعًا معقدًا يمكن التعبير عنه طبيعياً من خلال مسارات الرحلات في الفضاء، فضلاً عن وصوفات لغوية تعكس النوايا والقيود والتفضيلات في السفر. ومع ذلك، فإن القليل من الأبحاث السابقة أخذت في الاعتبار تقييم هذين العنصرين معًا على نفس المسارات الحقيقية. في غالب الأحيان، تتمركز نماذج المسار حول الهندسة (geometry-centric) بينما تركز مؤشرات التنقل المدعومة باللغة (language-centric mobility benchmarks) على تخطيط الطرق واستخدام أدوات معينة بدلاً من تقديم توازن دقيق يمكن التحقق منه بين النص والطريق الفعلي.

ولمعالجة هذه الفجوة، نقدم لكم TrajPrism، وهو معيار متعدد المهام (multi-task benchmark) مخصص لدمج اللغة مع المسارات. يجمع TrajPrism بين:
1. توليد المسارات المتناسقة بحسب التعليمات (instruction-conditioned trajectory generation).
2. استرجاع المسارات الدلالية المدفوعة باللغة (language-driven semantic trajectory retrieval).
3. توضيح المسارات (trajectory captioning).

كما يتضمن بروتوكول تقييم يقيس مصداقية المسارات وجودة الاسترجاع ومدى ارتباطها باللغة. تم إنشاء TrajPrism من خلال ربط المسارات الحضرية الحقيقية مع تعليقات لغوية مُحددة من خلال قضاة بناءً على تصنيف أربعة الأبعاد للنوايا السفرية.

تستخدم قاعدة بيانات TrajPrism 300,000 مسار منتخب عبر مدن بورتو، سان فرانسيسكو، وبكين، مما ينتج عنه 2.1 مليون حالة مهمة ناشئة من ثلاث متغيرات تعليمية، وثلاث استفسارات استرجاع، وشرح واحد لكل مسار. بالإضافة إلى ذلك، تم تطوير نماذج إثبات المفهوم لكل مهمة: TrajAnchor لتوليد المسارات، TrajFuse لاسترجاع المسارات الدلالية، وTrajRap لتوضيح المسارات. تظهر هذه النماذج أن الأسس الجيومترية فقط تترك فجوة كبيرة في بروتوكولنا، خاصة في الحالات التي يكون فيها النص جزءًا من واجهة الإدخال والإخراج.

تم تزويد TrajPrism بشيفرة ونظام تنسيق موحد وقابل للتكرار، مصمم ليكون متوافقًا مع مدن مختلفة حيث تتوفر المدخلات الخرائطية.