論文の概要: Cook-Gen: Robust Generative Modeling of Cooking Actions from Recipes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01805v1
- Date: Thu, 1 Jun 2023 18:49:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-07 00:10:24.222421
- Title: Cook-Gen: Robust Generative Modeling of Cooking Actions from Recipes
- Title（参考訳）: Cook-Gen: レシピからの調理行動のロバストな生成モデル
- Authors: Revathy Venkataramanan, Kaushik Roy, Kanak Raj, Renjith Prasad, Yuxin
Zi, Vignesh Narayanan, Amit Sheth
- Abstract要約: 食品計算モデルは、健康的な食事習慣を維持するのを助けることで、ますます人気が高まっている。
本研究では,調理行動を含む現在の食品計算モデルを拡張するための生成AI手法について検討する。
本稿では,レシピから調理動作を確実に生成する新しいアグリゲーションベースの生成AI手法であるCook-Genを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.666528076345153
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As people become more aware of their food choices, food computation models
have become increasingly popular in assisting people in maintaining healthy
eating habits. For example, food recommendation systems analyze recipe
instructions to assess nutritional contents and provide recipe recommendations.
The recent and remarkable successes of generative AI methods, such as
auto-regressive large language models, can lead to robust methods for a more
comprehensive understanding of recipes for healthy food recommendations beyond
surface-level nutrition content assessments. In this study, we explore the use
of generative AI methods to extend current food computation models, primarily
involving the analysis of nutrition and ingredients, to also incorporate
cooking actions (e.g., add salt, fry the meat, boil the vegetables, etc.).
Cooking actions are notoriously hard to model using statistical learning
methods due to irregular data patterns - significantly varying natural language
descriptions for the same action (e.g., marinate the meat vs. marinate the meat
and leave overnight) and infrequently occurring patterns (e.g., add salt occurs
far more frequently than marinating the meat). The prototypical approach to
handling irregular data patterns is to increase the volume of data that the
model ingests by orders of magnitude. Unfortunately, in the cooking domain,
these problems are further compounded with larger data volumes presenting a
unique challenge that is not easily handled by simply scaling up. In this work,
we propose novel aggregation-based generative AI methods, Cook-Gen, that
reliably generate cooking actions from recipes, despite difficulties with
irregular data patterns, while also outperforming Large Language Models and
other strong baselines.
- Abstract（参考訳）: 人々が食べ物の選択に気付くにつれて、健康的な食事習慣を維持するために食品計算モデルがますます人気を集めている。
例えば、食品レコメンデーションシステムは、栄養内容の評価とレシピレコメンデーションを提供するためのレシピの指示を分析する。
近年、自動回帰型大規模言語モデルのような生成的ai手法の成功は、表面レベルの栄養内容評価以上の健康的な食品推奨のレシピをより包括的に理解するためのロバストな方法につながる可能性がある。
本研究では,食材や食材の分析を主体とした,現在の食品計算モデルを拡張するための生成的AI手法の利用について検討し,調理行為(塩を加え,肉を揚げる,野菜を煮るなど)を取り入れた。
料理のアクションは、不規則なデータパターンのために統計的学習方法を使ってモデル化することが難しいことで悪名高く、同じ行動(例えば、肉をマリネートし、一夜にして出発する)に対する自然言語記述が著しく変化し、しばしば発生するパターン(例えば、塩を加えることは、肉をマリネートするよりもはるかに頻繁に起こる)である。
不規則なデータパターンを扱うための原型的アプローチは、モデルを桁違いに吸収するデータの量を増やすことである。
残念なことに、調理領域では、これらの問題は、単にスケールアップすることで簡単には処理できない、ユニークなチャレンジを示す大きなデータボリュームとさらに複雑になる。
本研究では,不規則なデータパターンが困難であるにも関わらず,レシピからの調理動作を確実に生成する,集約型生成型ai手法であるcook-genを提案する。
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