[1E4-OS-3a] 大規模言語モデルとデータサイエンス

[1E4-OS-3a-02] 大規模言語モデルを用いた料理レシピの曖昧表現補完

〇上田 茜¹、岡本 一志¹、原田 慧¹、柴田 淳司²、軽部 幸起¹ (1. 電気通信大学、2. 東京都立産業技術大学院大学)

キーワード：料理レシピ、大規模言語モデル、検索拡張生成、手順理解、調理実験

料理レシピ投稿サイトに投稿されたレシピには，閲覧者によって解釈が変わる表現や，料理を再現しがたい表現が存在する．このような曖昧表現はレシピの理解に苦しむ原因のひとつとなる．本研究では，料理レシピ特有の曖昧表現を明確にし，曖昧表現を閲覧者が容易に理解できる表現に補完することを目的とする．具体的には，アンケートにより曖昧表現を特定・類型化し，その結果に基づき大規模言語モデル用のプロンプトを設計し，検索拡張生成を用いてレシピを補完する手法を提案している．アンケート結果の分析より，曖昧表現には省略や修飾語句等によるものが存在することを明らかにしている．さらに，提案手法により補完したレシピは，整合性は明確に確認できなかったものの，可読性が向上することを調理実験から確認している．