論文の概要: Enhancing Action and Ingredient Modeling for Semantically Grounded Recipe Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.15862v1
• Date: Mon, 26 Jan 2026 10:06:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-23 12:01:13.665836
• Title: Enhancing Action and Ingredient Modeling for Semantically Grounded Recipe Generation
• Title（参考訳）: セマンティック・グラウンドド・レシピ生成のためのアクションとイングレディエント・モデリングの強化
• Abstract要約: 命令生成のための内部コンテキストとして,アクションや材料を予測し,検証する意味的基盤を持つフレームワークを提案する。 Recipe1Mの実験は最先端の性能を示し、セマンティックな忠実さを著しく改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.90401008542368
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent advances in Multimodal Large Language Models (MLMMs) have enabled recipe generation from food images, yet outputs often contain semantically incorrect actions or ingredients despite high lexical scores (e.g., BLEU, ROUGE). To address this gap, we propose a semantically grounded framework that predicts and validates actions and ingredients as internal context for instruction generation. Our two-stage pipeline combines supervised fine-tuning (SFT) with reinforcement fine-tuning (RFT): SFT builds foundational accuracy using an Action-Reasoning dataset and ingredient corpus, while RFT employs frequency-aware rewards to improve long-tail action prediction and ingredient generalization. A Semantic Confidence Scoring and Rectification (SCSR) module further filters and corrects predictions. Experiments on Recipe1M show state-of-the-art performance and markedly improved semantic fidelity.
• Abstract（参考訳）: MLMM(Multimodal Large Language Models)の最近の進歩は、食品画像からのレシピ生成を可能にしているが、高い語彙スコア(例えば、BLEU、ROUGE)にもかかわらず、アウトプットには意味的に不正確な動作や成分が含まれることが多い。 このギャップに対処するため、我々は、命令生成のための内部コンテキストとしてアクションや材料を予測し、検証するセマンティックな基盤となるフレームワークを提案する。 我々の2段階パイプラインは、教師付き微調整(SFT)と強化微調整(RFT)を組み合わせる: SFTは、アクション推論データセットと成分コーパスを用いて基礎的精度を構築する一方、RFTは周波数認識報酬を用いて、ロングテールアクション予測と成分一般化を改善する。 Semantic Confidence Scoring and Rectification (SCSR)モジュールは、さらなるフィルタリングと予測の修正を行う。 Recipe1Mの実験は最先端の性能を示し、セマンティックな忠実さを著しく改善した。

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