Přeskočit na hlavní obsah
  1. Blogs/

NomNom: Revoluce ve vyhledávání receptů pomocí RDF a znalostních grafů

3 min·
Umělá Inteligence Sémantický Web Chatbot RDF Znalostní Graf Zpracování Přirozeného Jazyka Vyhledávání Receptů
Dipankar Sarkar
Autor
Dipankar Sarkar
Práce na některých z nejlepších technologií na světě.
Obsah

V rychle se vyvíjejícím světě umělé inteligence a zpracování přirozeného jazyka s potěšením představujeme NomNom, špičkového chatbota, který má změnit způsob, jakým lidé vyhledávají a objevují recepty. Využitím síly Resource Description Framework (RDF) a znalostních grafů přináší NomNom novou úroveň inteligence do kulinářského průzkumu.

Síla RDF v datech receptů
#

Jádrem NomNomu je robustní znalostní graf vytvořený pomocí RDF. Pro ty, kteří nejsou obeznámeni, RDF je standardní model pro výměnu dat na webu a je obzvláště vhodný pro reprezentaci komplexních, vzájemně propojených dat, jako jsou recepty. Zde je důvod, proč je RDF pro data receptů převratný:

  1. Flexibilní reprezentace dat: RDF nám umožňuje reprezentovat recepty, ingredience, metody vaření a nutriční informace vysoce flexibilním a rozšiřitelným způsobem.

  2. Sémantické vztahy: S RDF můžeme snadno vytvářet a dotazovat se na sémantické vztahy mezi různými prvky receptu, jako jsou náhrady ingrediencí nebo varianty metod vaření.

  3. Interoperabilita: Standardizovaný formát RDF zajišťuje, že naše data receptů lze snadno integrovat s jinými datovými sadami a systémy.

  4. Škálovatelnost: S růstem naší databáze receptů umožňuje grafová struktura RDF efektivní škálování a dotazování velkých datových sad.

Budování znalostního grafu NomNom
#

Náš znalostní graf je páteří inteligence NomNomu. Takto ho konstruujeme:

  1. Sběr dat: Agregujeme data receptů z různých zdrojů, včetně kuchařek, webových stránek a uživatelských příspěvků.

  2. Vývoj ontologie: Vytvořili jsme vlastní ontologii, která definuje třídy a vlastnosti relevantní pro kulinářskou doménu, jako jsou ingredience, kuchařské techniky, dietní omezení a chuťové profily.

  3. Transformace dat: Surová data receptů jsou transformována do RDF trojic, tvořících uzly a hrany našeho znalostního grafu.

  4. Obohacení: Náš graf obohacujeme o další data, jako jsou nutriční informace a kulturní původ pokrmů.

Zpracování přirozeného jazyka: Most k uživatelským dotazům
#

Schopnost NomNomu porozumět a reagovat na dotazy v přirozeném jazyce je to, co ho odlišuje. Používáme nejmodernější techniky NLP k analýze uživatelského vstupu a jeho překladu do SPARQL dotazů, které lze provést proti našemu RDF znalostnímu grafu. Tento proces zahrnuje:

  1. Tokenizace a označování slovních druhů: Rozdělení uživatelských dotazů na jednotlivá slova a identifikace jejich gramatických rolí.

  2. Rozpoznávání pojmenovaných entit: Identifikace klíčových entit v dotazu, jako jsou ingredience, metody vaření nebo dietní omezení.

  3. Klasifikace záměru: Určení primárního cíle uživatele (např. nalezení receptu, získání nutričních informací nebo učení se o kuchařské technice).

  4. Generování dotazu: Konstrukce SPARQL dotazu na základě analyzovaného a klasifikovaného vstupu.

Uživatelský zážitek: Konverzační objevování receptů
#

S NomNomem mohou uživatelé interagovat s naší rozsáhlou databází receptů přirozeným, konverzačním způsobem. Například:

  • Uživatel: “Mám chuť na vegetariánské těstoviny s houbami.”
  • NomNom: “Skvělá volba! Našel jsem několik vegetariánských receptů na těstoviny s houbami. Preferujete krémovou omáčku nebo omáčku na bázi rajčat?”

NomNom pak může poskytnout konkrétní návrhy receptů, nabídnout úpravy na základě dietních omezení nebo preferencí, a dokonce navrhnout párování vín nebo přílohy.

Pohled do budoucnosti: Budoucnost NomNomu
#

Při dalším vývoji NomNomu se těšíme na několik budoucích vylepšení:

  1. Personalizace: Začlenění uživatelských preferencí a minulých interakcí pro poskytování více přizpůsobených doporučení.

  2. Multimodální interakce: Integrace rozpoznávání obrazu, která umožní uživatelům vyhledávat recepty na základě fotografií ingrediencí nebo pokrmů.

  3. Integrace IoT: Propojení s chytrými kuchyňskými spotřebiči pro poskytování pokynů k vaření v reálném čase.

  4. Kolaborativní filtrování: Implementace doporučovacích algoritmů pro navrhování receptů na základě preferencí a trendů komunity.

NomNom představuje významný krok vpřed v aplikaci technologií sémantického webu na každodenní úkoly. Kombinací síly RDF, znalostních grafů a zpracování přirozeného jazyka vytváříme nástroj, který nejen rozumí receptům, ale skutečně chápe umění a vědu vaření.

Zůstaňte naladěni na další aktualizace, jak pokračujeme ve vylepšování NomNomu a posouváme hranice kulinářského průzkumu řízeného umělou inteligencí!

Related

AAHIT: Hluboký pohled do technologie a metrik růstu
4 min
Technologie Obchodní Analytika AI Technologie Metriky Růstu Zapojení Uživatelů Zpracování Přirozeného Jazyka Strojové Učení
NLPCaptcha: Překonávání technických výzev v CAPTCHA s přirozeným jazykem
3 min
Technologie Vývoj Softwaru Zpracování Přirozeného Jazyka Vývoj v Pythonu CAPTCHA Strojové Učení Webová Bezpečnost
NLPCaptcha: Revoluce v zabezpečení webu a reklamě
2 min
Technologie Inovace CAPTCHA Zpracování Přirozeného Jazyka Zabezpečení Webu Reklama Vývoj v Pythonu