論文の概要: Cultural Adaptation of Recipes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17353v1
• Date: Thu, 26 Oct 2023 12:39:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-27 20:42:06.366014
• Title: Cultural Adaptation of Recipes
• Title（参考訳）: レシピの文化適応
• Authors: Yong Cao, Yova Kementchedjhieva, Ruixiang Cui, Antonia Karamolegkou, Li Zhou, Megan Dare, Lucia Donatelli, Daniel Hershcovich
• Abstract要約: 本稿では、中国料理と英語料理のレシピの翻訳と文化適応に関する新たな課題を紹介する。 この調査を支援するために、中国語と英語で書かれたレシピを自動的に組み合わせたユニークなデータセットであるCulturalRecipesを提示する。 我々は,GPT-4や他の大規模言語モデル,従来の機械翻訳,情報検索技術など,様々な手法の性能評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.825456977440616
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Building upon the considerable advances in Large Language Models (LLMs), we are now equipped to address more sophisticated tasks demanding a nuanced understanding of cross-cultural contexts. A key example is recipe adaptation, which goes beyond simple translation to include a grasp of ingredients, culinary techniques, and dietary preferences specific to a given culture. We introduce a new task involving the translation and cultural adaptation of recipes between Chinese and English-speaking cuisines. To support this investigation, we present CulturalRecipes, a unique dataset comprised of automatically paired recipes written in Mandarin Chinese and English. This dataset is further enriched with a human-written and curated test set. In this intricate task of cross-cultural recipe adaptation, we evaluate the performance of various methods, including GPT-4 and other LLMs, traditional machine translation, and information retrieval techniques. Our comprehensive analysis includes both automatic and human evaluation metrics. While GPT-4 exhibits impressive abilities in adapting Chinese recipes into English, it still lags behind human expertise when translating English recipes into Chinese. This underscores the multifaceted nature of cultural adaptations. We anticipate that these insights will significantly contribute to future research on culturally-aware language models and their practical application in culturally diverse contexts.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)の大幅な進歩に基づいて、文化横断的文脈の微妙な理解を要求する、より洗練されたタスクに対処できるようになりました。 主な例はレシピ適応であり、単純な翻訳以上のもので、具材、料理技術、特定の文化特有の食事嗜好の把握を含んでいる。 本稿では、中国料理と英語料理のレシピの翻訳と文化適応に関する新たな課題を紹介する。 この調査を支援するために,中国語と英語で自動ペアリングされたレシピからなるユニークなデータセットである culturalrecipes を提案する。 このデータセットは、人間によって記述され、キュレートされたテストセットでさらに強化される。 本稿では,GPT-4などのLCM,従来の機械翻訳,情報検索技術など,多種多様な手法の性能評価を行う。 包括的な分析には、自動評価と人的評価の両方が含まれる。 GPT-4は、中国語のレシピを英語に翻訳する際、人間の専門知識に遅れを取っている。 これは文化適応の多面的な性質を基礎としている。 これらの知見が、文化的に認知される言語モデルの研究と、文化的に多様な文脈における実践的応用に大きく貢献することを期待している。

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