機械による手順書の理解は,それらにおける推論や実世界における自動化を行う上で重要である.先行研究では,手順書の理解の表現としてレシピフローグラフという枠組みが提案されている.本稿では,レシピにおける食材を手順書が目指す最終成果物の構成要素として捉えることで,調理以外の分野への適用を試みる.また,調理以外の分野におけるフローグラフの予測精度を調査するため,新たにwikiHowFlowGraph(wikiHow-FG)コーパスを構築した.コーパスは,wikiHowから選択した2分野を対象に,30記事ずつアノテーションすることで構築した.実験では,対象分野の少量データでモデルの学習を行うfew-shotの設定と,既存の調理分野のデータで学習を行うzero-shotの設定を考え,それぞれについて評価,比較を行った.

手順書は調理や家具の組み立て等,日常生活における作業を補助する目的で書かれた文書である.機械による手順書の理解は,手順における推論[1]やその作業の自動化[2]を目指す上で重要であるといえる.これには,文書全体における重要表現の認識やそれらの係り受け関係を解析する必要がある.手順書のグラフ表現への変換[3]は,これらの問題を解決する一つの手段である.先行研究では,この方向において分野依存の手法が提案されてきた[4,5,6].特に,調理分野においてはウェブ上に豊富な資源が存在することから,様々なアプローチが取られてきた[4,7,8].この中で,森ら[4]はレシピをフローグラフへ変換する枠組みとして,レシピフローグラフと日本語コーパスの提案を行った.後の研究[9]では,英語フローグラフ(EnglishFlowGraph;English-FG)とそのコーパスも提ムワークのものである.本研究では,このフレームワークを用いて調理以外の分野における手順書のフローグラフ予測を行う.案されている.一方でレシピフローグラフはアノテーションコストが高く,大規模なデータセットの構築は現実的ではないという問題がある.また,その適用分野も現状は調理のみに留まっている.本研究では,レシピにおける食材を手順書が目指す成果物の構成要素として捉えることで,調理以外の分野への適用を目指す.本稿では,英語の手順書を対象とし,既存研究[10]と同様にノード予測とエッジ予測の2段階からグラフの予測を行う.また,調理以外の分野におけるフローグラフの予測精度を調査するため,新たにwikiHow-FGコーパスを提案する.これは,様々なタスクに関するマニュアルを公開しているwikiHowから記事を収集して構築した.対象分野として,表1に示す2分野をwikiHow.分野記事タイトルの例HobbiesandCraftsMakingabarsoap,Makingaducttapebow,MakingapaperboxHomeandGardenCleaningamattresspad,Installingamicrowave,Makingascentedcandleと定義を指す.タグ意味C(F)構成要素(食材)T道具D継続時間Q分量Ae(Ac)動作(調理動作)Ae2(Ac2)不連続の動作(調理動作)Ac(Af)構成要素(食材)による動作At道具による動作Sc(Sf)構成要素(食材)の状態St道具の状態のカテゴリから選択し,各分野において30記事をアノテーションした.実験では,既存のEnglish-FGコーパス[9]上で学習を行うzero-shotの設定と,wikiHow-FG上の少量のアノテーションで学習を行うfew-shotの設定における予測精度を,それぞれ調査した.結果から,ノード予測に関してはzero-shot,few-shot共に高い予測精度が得られる一方で,エッジ予測に関してはzero-shotがfew-shotモデルの予測精度を大幅に上回る結果となった.