Lewati ke konten utama
  1. Blogs/

NomNom: Merevolusi Pencarian Resep dengan RDF dan Grafik Pengetahuan

3 menit·
Kecerdasan Buatan Web Semantik Chatbot RDF Grafik Pengetahuan Pemrosesan Bahasa Alami Pencarian Resep
Dipankar Sarkar
Penulis
Dipankar Sarkar
Bekerja dengan beberapa teknologi terbaik di dunia.
Daftar isi

Dalam dunia kecerdasan buatan dan pemrosesan bahasa alami yang berkembang pesat, kami dengan gembira memperkenalkan NomNom, sebuah chatbot mutakhir yang siap mengubah cara orang mencari dan menemukan resep. Dengan memanfaatkan kekuatan Resource Description Framework (RDF) dan grafik pengetahuan, NomNom membawa tingkat kecerdasan baru dalam eksplorasi kuliner.

Kekuatan RDF dalam Data Resep
#

Inti dari NomNom adalah grafik pengetahuan yang kuat yang dibangun menggunakan RDF. Bagi yang belum familiar, RDF adalah model standar untuk pertukaran data di Web, dan sangat cocok untuk merepresentasikan data kompleks dan saling terhubung seperti resep. Berikut alasan mengapa RDF adalah game-changer untuk data resep:

  1. Representasi Data Fleksibel: RDF memungkinkan kita untuk merepresentasikan resep, bahan, metode memasak, dan informasi gizi dengan cara yang sangat fleksibel dan dapat diperluas.

  2. Hubungan Semantik: Dengan RDF, kita dapat dengan mudah membuat dan menanyakan hubungan semantik antara elemen-elemen berbeda dari sebuah resep, seperti penggantian bahan atau variasi metode memasak.

  3. Interoperabilitas: Format standar RDF memastikan bahwa data resep kita dapat dengan mudah terintegrasi dengan dataset dan sistem lainnya.

  4. Skalabilitas: Seiring pertumbuhan database resep kami, struktur grafik RDF memungkinkan penskalaan dan pengkuerian dataset besar secara efisien.

Membangun Grafik Pengetahuan NomNom
#

Grafik pengetahuan kami adalah tulang punggung kecerdasan NomNom. Berikut cara kami membangunnya:

  1. Pengumpulan Data: Kami mengumpulkan data resep dari berbagai sumber, termasuk buku masak, situs web, dan kiriman pengguna.

  2. Pengembangan Ontologi: Kami telah membuat ontologi khusus yang mendefinisikan kelas dan properti yang relevan dengan domain kuliner, seperti bahan, teknik memasak, pembatasan diet, dan profil rasa.

  3. Transformasi Data: Data resep mentah ditransformasikan menjadi triple RDF, membentuk node dan edge dari grafik pengetahuan kami.

  4. Pengayaan: Kami memperkaya grafik kami dengan data tambahan, seperti informasi gizi dan asal-usul budaya hidangan.

Pemrosesan Bahasa Alami: Jembatan ke Kueri Pengguna
#

Kemampuan NomNom untuk memahami dan merespons kueri bahasa alami adalah yang membuatnya berbeda. Kami menggunakan teknik NLP mutakhir untuk mengurai input pengguna dan menerjemahkannya menjadi kueri SPARQL yang dapat dieksekusi terhadap grafik pengetahuan RDF kami. Proses ini melibatkan:

  1. Tokenisasi dan Penandaan Bagian-Bicara: Memecah kueri pengguna menjadi kata-kata individual dan mengidentifikasi peran gramatikal mereka.

  2. Pengenalan Entitas Bernama: Mengidentifikasi entitas kunci dalam kueri, seperti bahan, metode memasak, atau pembatasan diet.

  3. Klasifikasi Maksud: Menentukan tujuan utama pengguna (misalnya, mencari resep, mendapatkan informasi gizi, atau belajar tentang teknik memasak).

  4. Generasi Kueri: Membangun kueri SPARQL berdasarkan input yang telah diurai dan diklasifikasikan.

Pengalaman Pengguna: Penemuan Resep Secara Percakapan
#

Dengan NomNom, pengguna dapat berinteraksi dengan database resep kami yang luas secara alami dan percakapan. Contohnya:

  • Pengguna: “Saya ingin masakan pasta vegetarian dengan jamur.”
  • NomNom: “Pilihan bagus! Saya telah menemukan beberapa resep pasta vegetarian dengan jamur. Apakah Anda lebih suka saus krim atau saus berbasis tomat?”

NomNom kemudian dapat memberikan saran resep spesifik, menawarkan modifikasi berdasarkan pembatasan diet atau preferensi, dan bahkan menyarankan pasangan anggur atau hidangan sampingan.

Melihat ke Depan: Masa Depan NomNom
#

Saat kami terus mengembangkan NomNom, kami bersemangat tentang beberapa peningkatan di masa depan:

  1. Personalisasi: Memasukkan preferensi pengguna dan interaksi masa lalu untuk memberikan rekomendasi yang lebih disesuaikan.

  2. Interaksi Multi-modal: Mengintegrasikan pengenalan gambar untuk memungkinkan pengguna mencari resep berdasarkan foto bahan atau hidangan.

  3. Integrasi IoT: Terhubung dengan peralatan dapur pintar untuk memberikan panduan memasak secara real-time.

  4. Penyaringan Kolaboratif: Menerapkan algoritma rekomendasi untuk menyarankan resep berdasarkan preferensi dan tren komunitas.

NomNom mewakili langkah maju yang signifikan dalam penerapan teknologi web semantik untuk tugas sehari-hari. Dengan menggabungkan kekuatan RDF, grafik pengetahuan, dan pemrosesan bahasa alami, kami menciptakan alat yang tidak hanya memahami resep tetapi benar-benar memahami seni dan ilmu memasak.

Tetap ikuti untuk pembaruan lebih lanjut saat kami terus meningkatkan NomNom dan mendorong batas-batas eksplorasi kuliner yang digerakkan oleh AI!

Terkait

AAHIT: Pendalaman Teknologi dan Metrik Pertumbuhan
4 menit
Teknologi Analitik Bisnis Teknologi AI Metrik Pertumbuhan Keterlibatan Pengguna Pemrosesan Bahasa Alami Pembelajaran Mesin
NLPCaptcha: Mengatasi Tantangan Teknis dalam CAPTCHA Bahasa Alami
3 menit
Teknologi Pengembangan Perangkat Lunak Pemrosesan Bahasa Alami Pengembangan Python CAPTCHA Pembelajaran Mesin Keamanan Web
NLPCaptcha: Merevolusi Keamanan Web dan Periklanan
2 menit
Teknologi Inovasi CAPTCHA Pemrosesan Bahasa Alami Keamanan Web Periklanan Pengembangan Python