RecipeNLG

半结构化文本生成是一个不平凡的问题。尽管去年在自然语言生成方面取得了很多改进，但由于在大规模数据集上训练的神经模型的发展，这些方法仍然难以生成结构化、上下文和常识感知的文本。此外，尚不清楚如何评估生成文本的质量。为了解决这些问题，我们引入了 RecipeNLG——一种新颖的烹饪食谱数据集。我们讨论了数据收集过程以及半结构化文本和烹饪食谱之间的关系。我们使用数据集来解决生成食谱的问题。最后，我们利用多个指标来评估生成的食谱。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

RecipeNLG是一个由波兹南理工大学于2020年发布的烹饪食谱数据集，专门用于半结构化文本生成研究。它旨在帮助生成结构化、上下文感知的食谱文本，并提供多种指标来评估生成质量。