Skip to main content
  1. Blogs/

NomNom: Revolúcia vo vyhľadávaní receptov pomocou RDF a znalostných grafov

3 mins·
Umelá Inteligencia Sémantický Web Chatbot RDF Znalostný Graf Spracovanie Prirodzeného Jazyka Vyhľadávanie Receptov
Dipankar Sarkar
Author
Dipankar Sarkar
Práca na niektorých z najlepších technológií na svete.
Table of Contents

V rýchlo sa vyvíjajúcom svete umelej inteligencie a spracovania prirodzeného jazyka s potešením predstavujeme NomNom, špičkového chatbota, ktorý má zmeniť spôsob, akým ľudia vyhľadávajú a objavujú recepty. Využitím sily Resource Description Framework (RDF) a znalostných grafov prináša NomNom novú úroveň inteligencie do kulinárskeho prieskumu.

Sila RDF v dátach receptov
#

Jadrom NomNom je robustný znalostný graf vytvorený pomocou RDF. Pre tých, ktorí nie sú oboznámení, RDF je štandardný model pre výmenu dát na webe a je obzvlášť vhodný na reprezentáciu komplexných, vzájomne prepojených dát, ako sú recepty. Tu je dôvod, prečo je RDF prelomom pre dáta receptov:

  1. Flexibilná reprezentácia dát: RDF nám umožňuje reprezentovať recepty, ingrediencie, metódy varenia a nutričné informácie vysoko flexibilným a rozšíriteľným spôsobom.

  2. Sémantické vzťahy: S RDF môžeme ľahko vytvárať a dotazovať sémantické vzťahy medzi rôznymi prvkami receptu, ako sú náhrady ingrediencií alebo variácie metód varenia.

  3. Interoperabilita: Štandardizovaný formát RDF zabezpečuje, že naše dáta receptov sa môžu ľahko integrovať s inými datasetmi a systémami.

  4. Škálovateľnosť: S rastom našej databázy receptov umožňuje grafová štruktúra RDF efektívne škálovanie a dotazovanie veľkých datasetov.

Budovanie znalostného grafu NomNom
#

Náš znalostný graf je chrbtovou kosťou inteligencie NomNom. Takto ho budujeme:

  1. Zber dát: Zhromažďujeme dáta receptov z rôznych zdrojov, vrátane kuchárskych kníh, webových stránok a užívateľských príspevkov.

  2. Vývoj ontológie: Vytvorili sme vlastnú ontológiu, ktorá definuje triedy a vlastnosti relevantné pre kulinársku doménu, ako sú ingrediencie, techniky varenia, diétne obmedzenia a chuťové profily.

  3. Transformácia dát: Surové dáta receptov sú transformované do RDF trojíc, ktoré tvoria uzly a hrany nášho znalostného grafu.

  4. Obohatenie: Náš graf obohacujeme o dodatočné dáta, ako sú nutričné informácie a kultúrny pôvod jedál.

Spracovanie prirodzeného jazyka: Most k užívateľským dotazom
#

Schopnosť NomNom porozumieť a reagovať na dotazy v prirodzenom jazyku je to, čo ho odlišuje. Používame najmodernejšie techniky NLP na analýzu užívateľského vstupu a jeho preklad do SPARQL dotazov, ktoré môžu byť vykonané voči nášmu RDF znalostnému grafu. Tento proces zahŕňa:

  1. Tokenizácia a označovanie slovných druhov: Rozdelenie užívateľských dotazov na jednotlivé slová a identifikácia ich gramatických rolí.

  2. Rozpoznávanie pomenovaných entít: Identifikácia kľúčových entít v dotaze, ako sú ingrediencie, metódy varenia alebo diétne obmedzenia.

  3. Klasifikácia zámeru: Určenie primárneho cieľa užívateľa (napr. nájdenie receptu, získanie nutričných informácií alebo učenie sa o technike varenia).

  4. Generovanie dotazu: Konštrukcia SPARQL dotazu na základe analyzovaného a klasifikovaného vstupu.

Užívateľská skúsenosť: Konverzačné objavovanie receptov
#

S NomNom môžu užívatelia interagovať s našou rozsiahlou databázou receptov prirodzeným, konverzačným spôsobom. Napríklad:

  • Užívateľ: “Mám chuť na vegetariánske jedlo z cestovín s hubami.”
  • NomNom: “Skvelá voľba! Našiel som niekoľko vegetariánskych receptov na cestoviny s hubami. Preferujete krémovú omáčku alebo omáčku na báze paradajok?”

NomNom potom môže poskytnúť konkrétne návrhy receptov, ponúknuť úpravy na základe diétnych obmedzení alebo preferencií, a dokonca navrhnúť párovanie s vínom alebo prílohy.

Pohľad do budúcnosti: Budúcnosť NomNom
#

Ako pokračujeme vo vývoji NomNom, tešíme sa na niekoľko budúcich vylepšení:

  1. Personalizácia: Začlenenie užívateľských preferencií a minulých interakcií na poskytovanie viac prispôsobených odporúčaní.

  2. Multimodálna interakcia: Integrácia rozpoznávania obrazu, ktorá umožní užívateľom vyhľadávať recepty na základe fotografií ingrediencií alebo jedál.

  3. IoT integrácia: Prepojenie s inteligentnými kuchynskými spotrebičmi na poskytovanie pokynov na varenie v reálnom čase.

  4. Kolaboratívne filtrovanie: Implementácia odporúčacích algoritmov na navrhovanie receptov na základe preferencií a trendov komunity.

NomNom predstavuje významný krok vpred v aplikácii technológií sémantického webu na každodenné úlohy. Kombináciou sily RDF, znalostných grafov a spracovania prirodzeného jazyka vytvárame nástroj, ktorý nielen rozumie receptom, ale skutočne chápe umenie a vedu varenia.

Zostaňte naladení na ďalšie aktualizácie, keď budeme pokračovať vo vylepšovaní NomNom a posúvať hranice kulinárskeho prieskumu riadeného umelou inteligenciou!

Related

AAHIT: Hlboký pohľad do technológie a metrík rastu
4 mins
Technológia Obchodná Analytika AI Technológia Metriky Rastu Zapojenie Používateľov Spracovanie Prirodzeného Jazyka Strojové Učenie
NLPCaptcha: Prekonávanie technických výziev v CAPTCHA systémoch prirodzeného jazyka
3 mins
Technológia Vývoj Softvéru Spracovanie Prirodzeného Jazyka Vývoj v Pythone CAPTCHA Strojové Učenie Webová Bezpečnosť
NLPCaptcha: Revolúcia v zabezpečení webu a reklame
2 mins
Technológia Inovácia CAPTCHA Spracovanie Prirodzeného Jazyka Webové Zabezpečenie Reklama Vývoj v Pythone