論文の概要: Deep Learning Based Named Entity Recognition Models for Recipes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17447v1
- Date: Tue, 27 Feb 2024 12:03:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 16:36:21.777300
- Title: Deep Learning Based Named Entity Recognition Models for Recipes
- Title（参考訳）: レシピの深層学習に基づく名前付きエンティティ認識モデル
- Authors: Mansi Goel, Ayush Agarwal, Shubham Agrawal, Janak Kapuriya, Akhil
Vamshi Konam, Rishabh Gupta, Shrey Rastogi, Niharika, and Ganesh Bagler
- Abstract要約: 名前付きエンティティ認識(NER)は、構造化されていない、または半構造化されていないデータから既知のラベルで情報を抽出する技術である。
私たちは26,445のフレーズを累積してデータセットを作成しました。
金本位レシピデータレポジトリRecipeDBの成分句を分析し,Stanford NERを用いて注釈した。
深層学習に基づく言語モデルの統計的、微調整を含むこれらのデータセットに対するNERアプローチの徹底的な調査は、深い洞察を与える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.507956305171027
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Food touches our lives through various endeavors, including flavor,
nourishment, health, and sustainability. Recipes are cultural capsules
transmitted across generations via unstructured text. Automated protocols for
recognizing named entities, the building blocks of recipe text, are of immense
value for various applications ranging from information extraction to novel
recipe generation. Named entity recognition is a technique for extracting
information from unstructured or semi-structured data with known labels.
Starting with manually-annotated data of 6,611 ingredient phrases, we created
an augmented dataset of 26,445 phrases cumulatively. Simultaneously, we
systematically cleaned and analyzed ingredient phrases from RecipeDB, the
gold-standard recipe data repository, and annotated them using the Stanford
NER. Based on the analysis, we sampled a subset of 88,526 phrases using a
clustering-based approach while preserving the diversity to create the
machine-annotated dataset. A thorough investigation of NER approaches on these
three datasets involving statistical, fine-tuning of deep learning-based
language models and few-shot prompting on large language models (LLMs) provides
deep insights. We conclude that few-shot prompting on LLMs has abysmal
performance, whereas the fine-tuned spaCy-transformer emerges as the best model
with macro-F1 scores of 95.9%, 96.04%, and 95.71% for the manually-annotated,
augmented, and machine-annotated datasets, respectively.
- Abstract（参考訳）: 食べ物は、風味、栄養、健康、持続可能性など、さまざまな取り組みを通じて私たちの生活に触れます。
レシピは、非構造化テキストを介して世代にわたって伝達される文化カプセルである。
名前付きエンティティを認識するための自動プロトコルであるレシピテキストのビルディングブロックは、情報抽出から新しいレシピ生成に至るまで、さまざまなアプリケーションにとって大きな価値を持つ。
名前付きエンティティ認識は、未知または半構造化データから既知のラベルで情報を抽出する技術である。
6,611句の注釈付きデータから,26,445句の累積的な拡張データセットを作成した。
同時に,レシピデータベースであるgold-standard recipe data repository から成分句を整理・分析し,stanford ner を用いてアノテートした。
この分析に基づいて,マシンアノテートデータセットの作成には多様性を維持しつつ,クラスタリングに基づく手法を用いて88,526句のサブセットをサンプリングした。
深層学習に基づく言語モデルの統計的、微調整と、大規模言語モデル(LLM)へのわずかなプロンプトを含む、これらの3つのデータセットに対するNERアプローチの徹底的な調査は、深い洞察を提供する。
llms上でのマイショット・プロンプトは漸近的性能を持つが,マクロf1スコアの95.9%,96.04%,95.71%が手動アノテーション付き,拡張型,機械アノテーション付きデータセットにおいて,微調整されたスペイサーが最良モデルとして出現する。
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