# オープンドメインの手順書のフローグラフ予測と データセットの構築

白井 圭佑 ${ }^{1}$ 亀甲 博貴 $^{2}$ 森 信介 ${ }^{2}$
1 京都大学大学院情報学研究科 2 京都大学学術情報メディアセンター
shirai.keisuke.64x@st.kyoto-u.ac.jp \{kameko, forest\}@i.kyoto-u.ac.jp

## 概要

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 wikiHow Flow Graph (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。

## 1 はじめに

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 (English Flow Graph; English-FG) とそのコーパスも提

## Heat the oil in a saucepan .

Add the onion and cook for 7-8 minutes .

Stir in the celery and carrot .

$\mathrm{Ae}$ (動作) $\quad \mathrm{C}$ (構成要素) $\mathrm{T}$ (道具) $\quad \mathrm{D}$ (継続時間)

Targ (動作の対象) Dest (動作の方向)

other-mod (その他の修飾語句)

図 1 フローグラフ予測の例. タグとラベルは提案フレー 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
表 1 各記事における記事タイトルの例.

表 2 タグとその意味. 括弧内は English-FGにのける名称 と定義を指す

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。

## 2 フローグラフ表現

## 2.1 レシピフローグラフ

ここでは,レシピフローグラフについて概説する。 レシピフローグラフは, 図 1 に示すような有向非巡回グラフである.ここで, 点は文書中の重要表現を指 し, 表 2.1 に示すような 10 種類のタグを用いて表す.辺は点同士の関係を指し, 表 3 に示すような 13 種類 のラベルを用いて表す.レシピフローグラフの予測手法として, 先行研究 [10] ではノード予測とエッジ 予測の 2 段階に分けて行うことが提案されている。

ノード予測では文章中の重要表現とそれに対応 するタグの識別を行う.これは系列ラベリング問題として定式化され, 固有表現認識器 (Named Entity Recognition; NER)を用いてタグの予測を行う.また， NER は文レベルでのタグ予測が一般的である [11] が, 先行研究 [9] では文章全体を入力としており, 本表 3 ラベルとその意味. 括弧内は English-FG における名称と定義を指す。

研究でもそれに従う1).

エッジ予測ではノード間における依存関係を依存関係ラベルと共に予測することでグラフの構築を行 う.これは最大全域木問題として以下のように定式化される。

$
\hat{G}=\underset{G \in \mathscr{G}}{\operatorname{argmax}} \sum_{(u, v, l)} s(u, v, l)
$

ここで, $s(u, v, l)$ は点 $u$ から点 $v$ へ辺がラベル $l$ を持つ場合のスコアを表す.この問題は Chu-liu edmonds アルゴリズムを用いて解くことが出来, ス コアは依存構造解析器 [12]を用いて計算する.

## 2.2 調理以外の分野への適用

既存の English-FG [9]を基に,レシピにおける食材 を手順書の成果物における構成要素として捉えるこ とで, 他分野への適用を行う.ここでの構成要素と は, 例えば調理ではトマトや牛肉等, クラフトでは 段ボールや糊等が対応し, レシピフローグラフにお ける定義と同様に道具とは区別して扱う. 本研究で 用いるタグと依存関係ラベルの定義を表 2.1 と表 3 にそれぞれ示す.これらは English-FG の定義を一部

表 4 コーパスの統計量.

修正したものであり, タグやラベルの追加や削除は 行っていない. また, 構成要素を食材に置き換えるこ とで, 既存の調理分野に適用することも可能である. また, フローグラフの予測に関しては, 先行研究 [10] と同様に, ノード予測とエッジ予測の 2 段階に分け て行う.

## 3 wikiHow-FG コーパス

wikiHow-FG コーパスは wikiHow2) から収集した記事に対し, フローグラフのアノテーションを行うこ とで構築した. wikiHow 11 万を超えるマニュアル を公開しているウェブサイトであり,手順に関する 言語資源として近年注目を集めている $[13,1,14,15]$.以下では, データ収集方法, アノテーション手順, コーパスの統計量について順に説明を行う.

## 3.1 データ収集

本研究では, 表 1 に示す wikiHow の 2 カテゴリを 対象分野として選択した. ここで, Hobbies and Crafts は材料の組み立てタスクを主に対象としており,食材の組み立てを行う調理分野とは比較的近いといえ る. 一方で, Home and Garden では修理や掃除等, 組み 立てではないタスクを主に対象とするため，より調理から離れた分野であるといえる. 記事の収集は,こ れらの各分野に含まれる 30 記事を, 既存の wikiHow Corpus [1] から収集する形で行った. また, 低品質 な記事を省くため, 全体で 25 単語以下のもの, ユー ザー評価が 50\%以下のものは収集の対象外とした. また, 抽象的な目的を目指す記事や, 曖昧な表現の多 い記事を手動で除去した. 以降では, 収集した記事に 含まれる見出し (headline) を手順として使用する.

## 3.2 アノテーション

先行研究で提案されたアノテーションッー ル [16]を用いて,アノテーションを行った3). また, English-FG コーパスから収集した 10 記事を用いて，事前にアノテータのトレーニングを行った. コーパ スの統計量を表 4 に示す. 表から, 収集した記事は 1

2) https://www.wikihow.com

3）事前に stanza [17] を用いて手順に含まれる文の単語分割を 行った.記事辺り平均 7.53 手順 (76.1 単語) で構成されてい ることがわかる. また, 1 記事あたりの平均アノテー ション数が, 32.6 タグと 32.7 ラベルであることも見 て取れる。

## 4 実験

構築した wikiHow-FG コーパスと既存の EnglishFG コーパスを用いて,ノード予測とエッジ予測の実験をそれぞれ行った. 本研究では, English-FG のみで 学習を行い, 対象分野で予測を行う zero-shot の設定 と, 対象分野の少量の wikiHow-FG データで学習を 行い, 予測を行う zero-shot の設定を想定し，それぞれ における予測性能を調査した.フローグラフはアノ テーションコストが高いため,これらは現実的な実験設定であるといえる.

## 4.1 ノード予測

## 4.1.1 実験設定

NER モデルとして BiLSTM-CRF [11]を用いた. ま た, 元のモデルにおける BiLSTM エンコーダを事前学習済みの DeBERTa [18] に差し替えて用いた4). ま た学習時には DeBERTa のパラメータも調節の対象 とした.

最適化には AdamW [20]を,初期学習率を $1.0 \times 10^{-5}$, weight decay の係数を $1.0 \times 10^{-5}$ として用いた. ま た, 各イテレーションにおいて, Cosine Annealing [20] ( $S_{\mathrm{d}}$ 回)と Linear Warmup ( $S_{\mathrm{w}}$ 回) を組み合わせて 学習率の調節を行った. ミニバッチサイズは $B$記事から構築し, English-FG 上での学習の際には $\left(B, S_{\mathrm{w}}, S_{\mathrm{d}}\right)=(5,500,4500)$ に, wikiHow 上での学習の 際には $\left(B, S_{\mathrm{w}}, S_{\mathrm{d}}\right)=(3,100,900)$ に, 設定した.これ らのハイパーパラメータの調節は開発セット上で 行った.

wikiHow-FG 上の学習には, 全体 30 記事を 6 分割 し, 1 分割を学習セット, 1 分割を開発セット,残り 4 分割をテストセットとすることで, 6-分割交差検証を行った. English-FG 上の学習には全体 300 記事

4）先行研究 [9] では BERT [19] が用いられている. English-FG コーパスにおける予備実験では, DeBERTaを用いることで $0.47 \%$ の精度向上が実現出来ることを確認した.

のうち, $80 \%$ を学習セット, $10 \%$ 開発セット, 残り $10 \%$ をテトセットとすることで 10-分割交差検証 を行った. English-FG 上で学習したモデルの評価の 際には, wikiHow-FG の各分割におけるテストセット に対し，それぞれ 1 モデルを割り当てて予測を行っ た. 実験結果では, 対象分野の wikiHow-FG コーパス の各テストセットにおけるスコアの平均を報告す る. 評価指標としては, 精度, 再現率, $\mathrm{F}$ 值を用いた。

## 4.1.2 実験結果

表 5 に結果を示す. 両分野において, zero-shot, few-shot の設定ともに 66\%以上の精度, 再現率, $\mathrm{F}$ 値 が実現出来ていることがわかる. 特に few-shot 設定 における結果は, 対象分野における数記事のアノ テーションを用意することで, 比較的高精度なノー ド予測モデルが実現可能であることを示唆してい る.また, Home and Garden においては, zero-shot 設定 のモデルが few-shot 設定のモデルを, 全指標におい て 6.8\%以上も上回る結果となった. これに関しては,調理分野と Home and Garden が, Hobbies and Crafts よりも近い分野であり, 表現やタグの予測が Hobbies and Crafts 以上に容易だったのではないかと思わ れる.

## 4.2 エッジ予測

## 4.2.1 実験設定

依存構造解析器として Biaffine Attention Parser [12] を使用した ${ }^{5)}$ 。単語の分散表現は, 事前学習済み DeBERTaを用いて計算した. ノード予測の時と同様 に, DeBERTa のパラメータも調節の対象とした.

最適化は AdamW [20]を用い, 各イテレーション毎 に Cosline Annealing と Linear Wamup を用いた学習率の調節を行った. ハイパーパラメータに関しては,

5）先行研究 [9] では, 線形モデル [10] による解析器を使用し ている. English-FG コーパスを用いた予備実験では, 本モデル を用いることで $2.7 \%$ の精度向上が実現できることを確認し た.表 6 エッジ予測の実験結果. チェックマークは使用した 学習データを指す。

 &  & 精度 & 再現率 & F 值 \\

and Crafts & $\checkmark$ & & $\mathbf{0 . 6 1 3}$ & $\mathbf{0 . 6 0 5}$ & $\mathbf{0 . 6 0 9}$ \\

Garden & $\checkmark$ & & $\mathbf{0 . 6 4 4}$ & $\mathbf{0 . 6 4 9}$ & $\mathbf{0 . 6 4 6}$ \\

4.1.1 節と同様の值を用いた. 学習は English-FG コー パス, wikiHow-FG コーパス共に 4.1.1 節と同様の分割を用い,それぞれ交差検証を行った. 評価指標に は, 予測結果と正解データ間におけるラベル付き辺 の精度, 再現率, $\mathrm{F}$ 値を用いた。

## 4.2.2 実験結果

表 6 に結果を示す.ノード予測の実験結果 (4.1.2 節) と異なり, zero-shot 設定のモデルの性能が 著しく低い結果となっていることがわかる.また， few-shot 設定のモデル間とのスコアの差も大きく, F 値に関して 32.6\%以上の開きがある.これは, エッジ 予測モデルの学習には,ノード予測モデル以上に多 くの例が必要であることを意味しており, 結果とし て学習データがより豊富な zero-shot 設定の方が高い スコアが得られたのではないかと考えられる。

## 5 おわりに

本稿では, 既存のレシピフローグラフを利用し,他分野の手順書のフローグラフ予測を試みた。ま た,そのために wikiHow の 2 分野を対象に収集し た記事を基に, 新たに wikiHow-FG コーパスを構築 した. 実験では, 既存の調理分野のデータとして English-FGコーパスのみで学習を行う zero-shot 設定 と wikiHow-FG コーパスの対象分野のデータのみを 用いた few-shot 設定とで, 個別にモデルを学習し, 評価を行った. 結果からは,ノード予測においては両設定ともに 66\%以上のスコアが得られる一方で, エッ ジ予測においては, zero-shot 設定のモデルの方が高 い予測性能を実現出来ることがわかった.

今後の展望としては, 本稿で調査した以外の分野 でも調査を行う他, 調理分野から対象分野への分野適応を行うことで性能向上を狙うことが挙げられ る. また, 対象分野のデータ拡張を行うことで性能を 向上させることも考えられる.

## 参考文献

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 白井 圭佑 ${ }^{1}$ 亀甲 博貴 $^{2}$ 森 信介 ${ }^{2}$ 1 京都大学大学院情報学研究科 2 京都大学学術情報メディアセンター shirai.keisuke.64x@st.kyoto-u.ac.jp \{kameko, forest\}@i.kyoto-u.ac.jp  