Fugu-MT 論文翻訳(概要): DiNeR: a Large Realistic Dataset for Evaluating Compositional Generalization

論文の概要: DiNeR: a Large Realistic Dataset for Evaluating Compositional Generalization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04669v1
Date: Fri, 7 Jun 2024 06:35:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-10 15:19:38.514866
Title: DiNeR: a Large Realistic Dataset for Evaluating Compositional Generalization
Title（参考訳）: DiNeR: 構成一般化を評価するための大規模リアルデータセット
Authors: Chengang Hu, Xiao Liu, Yansong Feng,
Abstract要約: 本稿では,DiNeR(Dish NamE Recognition)タスクを提案する。レシピの指導を受けると、モデルは料理、行動、フレーバーの様々な組み合わせからなる料理名を認識する必要がある。我々のデータセットは3,811の料理と228,114のレシピで構成されており、アナフォラ、省略、曖昧さといった多くの言語現象を伴っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 30.05945103235578
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Most of the existing compositional generalization datasets are synthetically-generated, resulting in a lack of natural language variation. While there have been recent attempts to introduce non-synthetic datasets for compositional generalization, they suffer from either limited data scale or a lack of diversity in the forms of combinations. To better investigate compositional generalization with more linguistic phenomena and compositional diversity, we propose the DIsh NamE Recognition (DiNeR) task and create a large realistic Chinese dataset. Given a recipe instruction, models are required to recognize the dish name composed of diverse combinations of food, actions, and flavors. Our dataset consists of 3,811 dishes and 228,114 recipes, and involves plenty of linguistic phenomena such as anaphora, omission and ambiguity. We provide two strong baselines based on T5 and large language models (LLMs). This work contributes a challenging task, baseline methods to tackle the task, and insights into compositional generalization in the context of dish name recognition. Code and data are available at https://github.com/Jumpy-pku/DiNeR.
Abstract（参考訳）: 既存の合成一般化データセットのほとんどは合成生成され、結果として自然言語のバリエーションが欠如している。合成一般化のための非合成データセットの導入は近年試みられているが、これらのデータセットは限られたデータスケールまたは組み合わせ形式における多様性の欠如に悩まされている。より言語的な現象や構成の多様性を伴う構成一般化をよりよく研究するため,Dish NamE Recognition (DiNeR) タスクを提案し,より現実的な中国語データセットを作成する。レシピの指導を受けると、モデルは料理、行動、フレーバーの様々な組み合わせからなる料理名を認識する必要がある。我々のデータセットは3,811の料理と228,114のレシピで構成されており、アナフォラ、省略、曖昧さといった多くの言語現象を伴っている。 T5と大規模言語モデル(LLM)に基づく2つの強力なベースラインを提供する。本研究は,食器名認識の文脈における構成的一般化への洞察,課題,課題に取り組むための基本的手法,および課題に寄与する。コードとデータはhttps://github.com/Jumpy-pku/DiNeR.comで公開されている。

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