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无监督学习食谱图
提出一种无监督学习的方法，使用图表示法从烹饪食谱中提取相关信息，并通过解码图成文本进行监督，与其他方法相比，使用文本到图和图到文本的方式迭代学习图结构和参数，并通过与标注数据集的实体对比、输入和输出文本的差异对比以及与现有方法生成的图的对比
PDF5 months ago
PizzaCommonSense: 学习对烹饪食谱的中间步骤进行常识推理
基于 T5 和 GPT-3.5 的基线模型，该研究论文介绍了具有中间步骤描述的烹饪食谱语料库，以有效地理解和推理烹饪食谱中的输入和输出，从而为智能推理和程序文本生成提供了有关常识推理的挑战性任务和见解。
PDF6 months ago
基于半监督学习的自动食谱类型分类研究
本研究提出了一个名为 “3A2M + 烹饪食谱数据集” 的数据集，其中包含 200 万个带有从食谱描述中提取的扩展命名实体的烹饪食谱，该数据集包括标题、命名实体识别、步骤和扩展命名实体等各种特征，并使用两个命名实体提取工具扩展了命名实体识别
PDF8 months ago
利用知识检索搜索算法在功能面向对象网络中提取任务树
本文介绍了用于机器人任务规划的功能面向对象网络 (FOON) 及其在提取任务树过程中使用的迭代加深搜索 (IDS) 和贪心最佳优先搜索 (GBFS) 算法在不同烹饪食谱中的表现比较。初步结果表明，根据所提供的配方，每种算法都可能比另一种更好
PDF2 years ago
奇妙的布丁：使用自动定理证明生成烹饪食谱
本文提出了 FASTFOOD，一种基于规则的自然语言生成程序，可用于烹饪食谱。该程序使用自动定理证明程序来选择成分和指示，具有一个时间优化模块，可以使其更加高效，并使用一种框架将自然语言生成分为 4 个阶段：内容生产，内容选择，内容组织和内
PDF2 years ago
跨模态食品检索：使用语义一致性和注意机制学习食品图片和配方的联合嵌入
本文提出了一种名为 Semantic-Consistent and Attention-based Networks (SCAN) 的方法，可解决在跨模式食品数据中存在的内在方差大和间方差小的问题以及获取区分性食谱表示的难点，其目的是学习图
PDF4 years ago
CVPR反向烹饪：从食物图像生成菜谱
本文介绍了一种逆向烹饪系统，利用图像和推断的食材同时生成烹饪说明，能够更好地预测食材，并且相比检索法，可以产生更有吸引力的高质量菜谱。
PDF6 years ago
EMNLPRecipeQA: 多模态烹饪食谱理解挑战数据集
本文介绍了适用于多模态理解和推理任务的 “RecipeQA” 数据集，其中包含大约 20,000 个有多个模态（如标题，描述和一组对齐的图像）的烹饪配方的指令，与其对应的 36,000 多个问题答案对。我们利用自动生成的问题，设计了一组需要
PDF6 years ago