論文の概要: Deep Learning Based Named Entity Recognition Models for Recipes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17447v2
- Date: Thu, 6 Jun 2024 07:41:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-07 21:02:35.743607
- 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, 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、フレーバー、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、構造化されていないテキストを介して世代間で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、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。
6,611句を手動で注釈付けしたデータから,26,445句を累積的にデータセット化した。
同時に,ゴールドスタンダードレシピデータレポジトリRecipeDBの成分句を整理,解析し,スタンフォードNERを用いて注釈付けした。
この分析に基づいて,クラスタリングに基づくアプローチを用いて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。
一方、微調整されたpaCy変換器は、手動で注釈付けされたデータセット、拡張されたデータセット、および機械で注釈付けされたデータセットに対して、95.9%、96.04%、95.71%のマクロF1スコアを持つ最良のモデルとして現れる。
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