論文の概要: A Graphical Formalism for Commonsense Reasoning with Recipes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09042v1
- Date: Thu, 15 Jun 2023 11:04:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-16 15:16:46.435407
- Title: A Graphical Formalism for Commonsense Reasoning with Recipes
- Title(参考訳): レシピによる常識推論のための図形形式主義
- Authors: Antonis Bikakis, Aissatou Diallo, Luke Dickens, Anthony Hunter, and
Rob Miller
- Abstract要約: コンベチブル(インディエント、中間食品、最終製品)をキャプチャするグラフィカルな形式化を提案する。
次に,レシピの比較,レシピのサブレシピからの合成,レシピをサブレシピに分解するための公式な定義を提案する。
また, 食材が不足している場合, あるいはいくつかの動作が不可能であったり, 最終製品を変更する必要があるため, レシピに置き換える公式な定義を2つ導入し比較する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.271550784789976
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Whilst cooking is a very important human activity, there has been little
consideration given to how we can formalize recipes for use in a reasoning
framework. We address this need by proposing a graphical formalization that
captures the comestibles (ingredients, intermediate food items, and final
products), and the actions on comestibles in the form of a labelled bipartite
graph. We then propose formal definitions for comparing recipes, for composing
recipes from subrecipes, and for deconstructing recipes into subrecipes. We
also introduce and compare two formal definitions for substitution into recipes
which are required when there are missing ingredients, or some actions are not
possible, or because there is a need to change the final product somehow.
- Abstract(参考訳): 料理は非常に重要な人間の活動であるが、推論の枠組みでレシピを形式化する方法についてはほとんど考慮されていない。
このニーズに対処するために、コンベチブル(食用、中間食品、最終製品)をキャプチャするグラフィカルな形式化と、ラベル付き二部グラフの形でコンベチブルに対するアクションを提案する。
次に,レシピの比較,サブレシピからのレシピ作成,レシピをサブレシピに分解するための形式的定義を提案する。
また,具材が不足している場合や動作ができない場合,あるいは最終製品を変更する必要があるため,レシピに代入するための2つの形式的な定義を導入し,比較した。
関連論文リスト
- Retrieval Augmented Recipe Generation [96.43285670458803]
本稿では,レシピ生成のための拡張型大規模マルチモーダルモデルを提案する。
既存のデータストアからサプリメントとして、イメージにセマンティックに関連付けられたレシピを検索する。
生成したレシピ候補間の一貫性を計算し、異なる検索レシピを生成のコンテキストとして使用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-13T15:58:50Z) - 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) - 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) - Cross-lingual Adaptation for Recipe Retrieval with Mixup [56.79360103639741]
近年,大規模なペアリングデータの提供により,クロスモーダルなレシピ検索が研究の注目を集めている。
本稿では,ソース領域とターゲット領域のレシピが異なる言語で作成される画像からレシピ検索のための教師なし領域適応について検討する。
2つの領域間の移動可能な埋め込み特徴を学習するために,新しいレシピ・ミックスアップ法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-08T15:04:39Z) - Assistive Recipe Editing through Critiquing [34.1050269670062]
RecipeCritは階層的な自動エンコーダで、材料レベルの批判をレシピで編集する。
私たちの研究の主な革新は、ユーザーが予測された材料と対話することでレシピを編集できる教師なしのクオリティリングモジュールです。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-05T05:52:27Z) - 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) - Revamping Cross-Modal Recipe Retrieval with Hierarchical Transformers
and Self-supervised Learning [17.42688184238741]
近年, 生活における食品の重要性から, クロスモーダルなレシピ検索が注目されている。
本稿では,テキストおよび画像のエンコーダの確立と高性能化に基づく,簡易なエンド・ツー・エンドモデルを提案する。
提案手法は,Recipe1Mデータセットのクロスモーダルレシピ検索タスクにおける最新性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-24T10:17:09Z) - 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) - A Named Entity Based Approach to Model Recipes [9.18959130745234]
本稿では,この一様構造におけるレシピの最良の表現を推論するパイプラインだけでなく,レシピを正確に表現できる構造を提案する。
レシピのingredientsセクションは通常、必要な材料と、量、温度、処理状態などの対応する属性をリストアップする。
指示部は、これらの器具や具材に調理技術や工程を適用する一連の事象を列挙する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-25T16:37:26Z) - Cross-Modal Food Retrieval: Learning a Joint Embedding of Food Images
and Recipes with Semantic Consistency and Attention Mechanism [70.85894675131624]
画像とレシピを共通の特徴空間に埋め込み、対応する画像とレシピの埋め込みが互いに近接するように学習する。
本稿では,2つのモダリティの埋め込みを正規化するためのセマンティック・一貫性とアテンション・ベース・ネットワーク(SCAN)を提案する。
食品画像や調理レシピの最先端のクロスモーダル検索戦略を,かなりの差で達成できることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-09T07:41:17Z)
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。