論文の概要: A generative grammar of cooking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09059v1
• Date: Wed, 12 Oct 2022 06:34:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-22 19:26:04.002983
• Title: A generative grammar of cooking
• Title（参考訳）: 料理の生成文法
• Authors: Ganesh Bagler
• Abstract要約: 基礎となる料理論理をキャプチャする生成文法を提案する。 構造化されたレシピの広範なリポジトリを研究することにより、料理合成のコアシステムを特定する。 栄養障害や生活習慣障害における食品の中枢的な役割を考えると、料理文法は公衆衛生を改善するのに有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.053883224043761
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cooking is a uniquely human endeavor for transforming raw ingredients into delicious dishes. Over centuries, cultures worldwide have evolved diverse cooking practices ingrained in their culinary traditions. Recipes, thus, are cultural capsules that capture culinary knowledge in elaborate cooking protocols. While simple quantitative models have probed the patterns in recipe composition and the process of cuisine evolution, unlike other cultural quirks such as language, the principles of cooking remain hitherto unexplored. The fundamental rules that drive the act of cooking, shaping recipe composition and cuisine architecture, are unclear. Here we present a generative grammar of cooking that captures the underlying culinary logic. By studying an extensive repository of structured recipes, we identify core concepts and rules that together forge a combinatorial system for culinary synthesis. Building on the body of work done in the context of language, the demonstration of a logically consistent generative framework offers profound insights into the act of cooking. Given the central role of food in nutrition and lifestyle disorders, culinary grammar provides leverage to improve public health through dietary interventions beyond applications for creative pursuits such as novel recipe generation.
• Abstract（参考訳）: 料理は、原料を美味しい料理に変身させる独特の人間の努力である。 何世紀にもわたって、世界中の文化は料理の伝統に根ざした様々な料理の習慣を進化させてきた。 したがってレシピは、精巧な調理プロトコルにおける料理の知識を捉える文化カプセルである。 単純な量的モデルではレシピの構成や料理の進化の過程が解明されているが、言語などの他の文化的な特徴とは異なり、料理の原理は未解明のままである。 料理、レシピの作り方、料理の建築を規定する基本的なルールは不明確である。 本稿では,料理の語源を捉えた生成文法について述べる。 構造化されたレシピの広範なリポジトリを研究することにより、料理合成のための組み合わせシステムを構築するためのコア概念とルールを同定する。 言語の文脈でなされる作業の体系に基づいて、論理的に一貫性のある生成フレームワークのデモンストレーションは、料理行為に対する深い洞察を与えます。 栄養障害や生活習慣障害における食品の中枢的な役割を考えると、料理文法は、新しいレシピ生成のような創造的な追求の応用を超える食事介入を通じて公衆衛生を改善するのに有効である。

関連論文リスト

• Food Pairing Unveiled: Exploring Recipe Creation Dynamics through Recommender Systems [0.0]
  西洋料理では、レシピの材料は偶然に予想されるよりも多くのフレーバーを共有していることが多い。 我々の研究は、データセットに最先端の協調フィルタリング技術を適用します。 レシピの具体的外観や、食品間での香料成分の共有を考慮し、コメンデーターを2つの方法で作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-21T13:45:42Z)
• PizzaCommonSense: Learning to Model Commonsense Reasoning about Intermediate Steps in Cooking Recipes [7.839338724237275]
  レシピを効果的に推論するモデルは、レシピ内の中間ステップの入力と出力を正確に識別し、理解する必要がある。 そこで本研究では,各工程の入力と出力を記述した中間ステップを記述した料理レシピの新たなコーパスを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-12T23:33:01Z)
• Large Language Models as Sous Chefs: Revising Recipes with GPT-3 [56.7155146252028]
  我々は、複雑で多様で広く使われている指示の例としてレシピに焦点を当てている。 我々は、レシピと材料リストに基づいたプロンプトを開発し、レシピをより単純なステップに分解する。 また,レシピリビジョンの品質の人的判断を収集しながら,疲労軽減を念頭に設計したAmazon Mechanical Turkタスクにも貢献する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-24T14:42:43Z)
• Counterfactual Recipe Generation: Exploring Compositional Generalization in a Realistic Scenario [60.20197771545983]
  本研究では,材料の変化に応じて基本レシピを変更するようモデルに依頼する,反現実的なレシピ生成タスクを設計する。 料理の知識を学習するモデルのために、中国語で大規模なレシピデータセットを収集する。 その結果、既存のモデルでは原文のスタイルを保ちながら素材の変更が困難であり、調整が必要なアクションを見逃すことがしばしばあった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-20T17:21:46Z)
• Learning Structural Representations for Recipe Generation and Food Retrieval [101.97397967958722]
  本稿では,食品レシピ生成課題に取り組むために,構造認識ネットワーク(SGN)の新たな枠組みを提案する。 提案モデルは高品質でコヒーレントなレシピを作成でき、ベンチマークRecipe1Mデータセット上で最先端のパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-04T06:36:31Z)
• SHARE: a System for Hierarchical Assistive Recipe Editing [5.508365014509761]
  SHARE: 食生活制限のある家庭料理人を支援する階層的補助レシピ編集システムについて紹介する。 私たちの階層的なレシピエディタは、レシピの成分リストに必要な置換を行い、新しい成分を利用するための方向を書き換えます。 1つのレシピが7つの食事制約のうちの1つを満たす84k組の類似レシピのレシピペアデータセットを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-17T22:38:07Z)
• Structure-Aware Generation Network for Recipe Generation from Images [142.047662926209]
  食品画像と材料のみに基づいて調理指導を行うオープン・リサーチ・タスクについて検討する。 ターゲットレシピは長い段落であり、構造情報に関する注釈を持たない。 本稿では,食品レシピ生成課題に取り組むために,構造認識ネットワーク(SGN)の新たな枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-02T10:54:25Z)
• Multi-modal Cooking Workflow Construction for Food Recipes [147.4435186953995]
  ワークフロー構築のための最初の大規模データセットであるMM-ReSを構築した。 本稿では、視覚情報とテキスト情報の両方を利用して調理ワークフローを構築するニューラルエンコーダデコーダモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-20T18:31:25Z)
• Decomposing Generation Networks with Structure Prediction for Recipe Generation [142.047662926209]
  本稿では,構造予測を伴うDGN(Decomposing Generation Networks)を提案する。 具体的には,調理指導を複数のフェーズに分割し,各フェーズに異なるサブジェネレータを割り当てる。 提案手法は, (i) 大域的構造予測成分を用いてレシピ構造を学習し, (ii) 予測された構造に基づいてサブジェネレータ出力成分でレシピ相を生成するという2つの新しいアイデアを含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-27T08:47:50Z)
• Classification of Cuisines from Sequentially Structured Recipes [8.696042114987966]
  料理の特徴に基づく料理の分類は 際立った問題です。 我々は、RecipeDBデータセット上のこれらの情報を考慮し、様々な分類手法を実装した。 最先端のRoBERTaモデルは、様々な分類モデルの中で73.30%の精度を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-26T05:40:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。