- Дипанкар Саркар: Технолог и предприниматель/
- Мои сочинения/
- NomNom: Революция в поиске рецептов с помощью RDF и графов знаний/
NomNom: Революция в поиске рецептов с помощью RDF и графов знаний
Содержание
В быстро развивающемся мире искусственного интеллекта и обработки естественного языка мы рады представить NomNom, передовой чатбот, который призван изменить способ поиска и открытия рецептов людьми. Используя мощь Resource Description Framework (RDF) и графов знаний, NomNom привносит новый уровень интеллекта в кулинарные исследования.
Сила RDF в данных о рецептах #
В основе NomNom лежит надежный граф знаний, построенный с использованием RDF. Для тех, кто не знаком, RDF - это стандартная модель для обмена данными в Интернете, и она особенно хорошо подходит для представления сложных, взаимосвязанных данных, таких как рецепты. Вот почему RDF является революционным для данных о рецептах:
Гибкое представление данных: RDF позволяет нам представлять рецепты, ингредиенты, методы приготовления и пищевую информацию очень гибким и расширяемым способом.
Семантические отношения: С помощью RDF мы можем легко устанавливать и запрашивать семантические отношения между различными элементами рецепта, такими как замены ингредиентов или вариации методов приготовления.
Интероперабельность: Стандартизированный формат RDF обеспечивает легкую интеграцию наших данных о рецептах с другими наборами данных и системами.
Масштабируемость: По мере роста нашей базы данных рецептов, графовая структура RDF позволяет эффективно масштабировать и запрашивать большие наборы данных.
Построение графа знаний NomNom #
Наш граф знаний является основой интеллекта NomNom. Вот как мы его строим:
Сбор данных: Мы агрегируем данные о рецептах из различных источников, включая кулинарные книги, веб-сайты и пользовательские материалы.
Разработка онтологии: Мы создали пользовательскую онтологию, которая определяет классы и свойства, относящиеся к кулинарной области, такие как ингредиенты, кулинарные техники, диетические ограничения и вкусовые профили.
Преобразование данных: Необработанные данные о рецептах преобразуются в RDF-триплеты, формируя узлы и ребра нашего графа знаний.
Обогащение: Мы улучшаем наш граф дополнительными данными, такими как пищевая ценность и культурное происхождение блюд.
Обработка естественного языка: Мост к пользовательским запросам #
Способность NomNom понимать и отвечать на запросы на естественном языке - это то, что выделяет его. Мы используем современные методы NLP для анализа пользовательского ввода и перевода его в SPARQL-запросы, которые могут быть выполнены в нашем RDF-графе знаний. Этот процесс включает:
Токенизация и частеречная разметка: Разбиение пользовательских запросов на отдельные слова и определение их грамматических ролей.
Распознавание именованных сущностей: Выявление ключевых сущностей в запросе, таких как ингредиенты, методы приготовления или диетические ограничения.
Классификация намерений: Определение основной цели пользователя (например, поиск рецепта, получение информации о питательной ценности или изучение кулинарной техники).
Генерация запроса: Построение SPARQL-запроса на основе проанализированного и классифицированного ввода.
Пользовательский опыт: Разговорное открытие рецептов #
С NomNom пользователи могут взаимодействовать с нашей обширной базой данных рецептов естественным, разговорным способом. Например:
- Пользователь: “Я хочу вегетарианское блюдо из пасты с грибами.”
- NomNom: “Отличный выбор! Я нашел несколько вегетарианских рецептов пасты с грибами. Вы предпочитаете сливочный соус или на основе томатов?”
Затем NomNom может предложить конкретные рецепты, предложить модификации на основе диетических ограничений или предпочтений, и даже предложить сочетания с вином или гарниры.
Взгляд в будущее: Перспективы NomNom #
По мере продолжения разработки NomNom мы с нетерпением ожидаем нескольких будущих улучшений:
Персонализация: Включение пользовательских предпочтений и прошлых взаимодействий для предоставления более индивидуальных рекомендаций.
Мультимодальное взаимодействие: Интеграция распознавания изображений, чтобы позволить пользователям искать рецепты на основе фотографий ингредиентов или блюд.
Интеграция с IoT: Подключение к умным кухонным приборам для предоставления руководства по приготовлению в реальном времени.
Коллаборативная фильтрация: Внедрение алгоритмов рекомендаций для предложения рецептов на основе предпочтений сообщества и трендов.
NomNom представляет собой значительный шаг вперед в применении технологий семантической паутины к повседневным задачам. Объединяя мощь RDF, графов знаний и обработки естественного языка, мы создаем инструмент, который не только понимает рецепты, но и действительно постигает искусство и науку кулинарии.
Следите за обновлениями, пока мы продолжаем улучшать NomNom и раздвигать границы кулинарных исследований, управляемых ИИ!