手順書は調理や家具の組み立て等，幅広いタスクを実行するための手順のリストを提供する．手順は複数文から構成されることもあり，各文には通常一つ以上の動作と物体が含まれる．近年では，手順書の理解に向けた研究が盛んに行われている\cite{mori2014flow,kiddon2015mise,bosselut2018simulating,dalvi2018tracking,tandon2020dataset}．この中でも，文章全体における手順の流れを理解すること\cite{mori2014flow,kiddon2015mise}は，手順間の関係に関する推論\cite{zhang2020reasoning}や手順書を基にした作業の自動化\cite{bollini2013interpreting}を目指す上で重要である．この方向において，先行研究では，調理レシピの理解の表現としてレシピフローグラフ(recipeflowgraph;r-FG)がコーパスと共に提案されている\cite{mori2014flow,yamakata2020english}．\figref{fig:flow-graph-examples}の左図に示すように，r-FGは調理レシピ内の手順に関わる表現をノード，それらの関係をエッジとする有向非巡回グラフとして定義され，文章レベルでの手順の依存関係を捉えることが出来るという特徴を持つ．また，先行研究では，r-FGの自動予測を行うフレームワークとして，ノード予測とエッジ予測の2段階で行うものが提案されている\cite{maeta2015framework}．こうした発展がある一方で，r-FGは調理分野に依存した表現となっているため，その他の分野の手順書には未だ適用されていない．調理分野に依存しない一般化されたフローグラフ表現を開発することは，分野間で手順の知識の共有を可能にする上で意義があるといえる．また，フローグラフに共通する問題として，アノテーションが複雑であり，大規模なアノテーションが現実的ではない点が挙げられる．そのような際に，既存のアノテーションを活用し，新たな分野では少量アノテーションのみを用意して予測モデルを学習できれば，アノテーションコストの削減に繋がり有用である．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%fig.1\begin{figure}[t]\begin{center}\includegraphics{31-2ia7f1.pdf}\end{center}\hangcaption{フローグラフアノテーションの例．左はEnglishr-FGコーパスにおけるレシピのアノテーションを，右は\revise{w-FG}コーパスの\textit{HobbiesandCrafts}の手順書のアノテーションを，それぞれ示す．\revise{赤線で囲まれている表現は，フローグラフにおけるルートノードに対応している．}}\label{fig:flow-graph-examples}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%本論文では一般的な手順書の理解の表現として，\revise{wikiHow}フローグラフ(\revise{wikiHow}flowgraph;\revise{w-FG})を提案する．これはr-FGにおける調理依存の表現（食材;Food）を手順書の最終生産物の材料(Ingredient)として汎化して捉えることで得られる．\revise{w-FG}はr-FGと互換性があり，既存の調理分野のデータは\revise{w-FG}に変換可能である．ここでは，英語の手順書を対象とし，調理以外の分野における手順書のフローグラフ予測性能を調査する．この目的のため，新たに\revise{w-FG}コーパスを構築する．これは，様々なタスクの手順を公開しているwikiHowの記事を基に作成されている．\revise{w-FG}コーパスは，wikiHowの上位カテゴリである\textsl{FoodandEntertaining}，\textsl{HobbiesandCrafts}，\textsl{HomeandGarden}，\textsl{Cars\&OtherVehicles}を分野として選択し，各分野で$30$記事のアノテーションを提供する．\revise{w-FG}コーパスはWeb上で公開済みである\footnote{\url{https://github.com/kskshr/w-FG-Corpus}}．実験では，\revise{w-FG}コーパスの各対象分野において，ノード予測とエッジ予測の性能を調査する．ここでは，フローグラフアノテーションのコストを考慮し，対象分野の学習に利用可能なデータが小規模であると想定する．この設定下でフローグラフ予測性能を向上するため，既存の調理分野のデータの利用を考える．具体的には，調理分野のデータであるEnglishr-FGコーパス\cite{yamakata2020english}で事前学習を行い，\revise{w-FG}コーパスの対象分野のデータでファインチューニングを行う分野適応によって，予測モデルを実現する．実験結果では，このような分野適応を行うことで，Englishr-FGコーパスか\revise{w-FG}コーパスのいずれか一方を学習に用いる場合に比べ，大幅な性能向上が実現出来ることを示す．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%