CookingSense: A Culinary Knowledgebase with Multidisciplinary Assertions

要約

本稿では、Webデータ、学術論文、レシピなどのさまざまなソースから抽出した料理領域の知識主張を記述的にまとめたCookingSenseを紹介し、幅広い側面の知識を取得します。
CookingSense は、一連の辞書ベースのフィルタリングと言語モデルベースのセマンティック フィルタリング技術を通じて構築されており、その結果、学際的な食品関連のアサーションの豊富な知識ベースが得られます。
さらに、料理意思決定支援システムを評価するための新しいベンチマークである FoodBench を紹介します。
FoodBench による評価から、CookingSense が検索拡張言語モデルのパフォーマンスを向上させることが経験的に証明されています。
また、定性分析を通じて、CookingSense のアサーションの品質と多様性を検証します。

要約(オリジナル)

This paper introduces CookingSense, a descriptive collection of knowledge assertions in the culinary domain extracted from various sources, including web data, scientific papers, and recipes, from which knowledge covering a broad range of aspects is acquired. CookingSense is constructed through a series of dictionary-based filtering and language model-based semantic filtering techniques, which results in a rich knowledgebase of multidisciplinary food-related assertions. Additionally, we present FoodBench, a novel benchmark to evaluate culinary decision support systems. From evaluations with FoodBench, we empirically prove that CookingSense improves the performance of retrieval augmented language models. We also validate the quality and variety of assertions in CookingSense through qualitative analysis.

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