| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2024-09-02 13:50
投稿レシピにおける分量表現の助数詞および計量器の抽出と推定 ○但馬康宏(岡山県立大) NLC2024-3 |
| 抄録 |
(和) |
レシピの材料表から食材の分量を正確に読み取ることは栄養価計算には欠かせない処理である.
しかし,投稿型のレシピデータでは食材の表現,分量の表現も多種多様であり,
栄養価計算に十分な精度で読み取る必要がある.
本研究では投稿型のレシピにおける材料表から食材の分量を読み取ることを目的とし,
助数詞および計量器の推定および抽出を行う.
具体的には BERT におけるマスク言語モデルにより助数詞および計量器の推定を
行い,トークン分類モデルにより抽出を行う.
その結果,推定では追加学習を行うほど高い性能が得られることがわかった.
また,抽出では複数回出現する数値表現に対して,ひとつだけに絞ることができた. |
| (英) |
Finding accurate counter and measurement tools are the important problem for recipe recognition.
Especially, calculation of nutritional value is difficult for posted recipes.
The submitted recipe data has a wide variety of ingredients and quantities, which must be read
with sufficient accuracy to calculate nutritional value.
In this study, we show an inference method for counter words and measurement tools via BERT.
The masked language model of BERT is used for the inference, and
the token classification model is used for the position finding of the problem.
The results show that the additional pre-training is effective for both models.
In addition, we can find only one position in the quantity expression. |
| キーワード |
(和) |
投稿レシピ / 助数詞 / 分量表現 / BERT / / / / |
| (英) |
posted recipes / counter word / quantity expressions / BERT / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 124, no. 173, NLC2024-3, pp. 12-16, 2024年9月. |
| 資料番号 |
NLC2024-3 |
| 発行日 |
2024-08-26 (NLC) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
| PDFダウンロード |
NLC2024-3 |