NomNom: Революционизиране на търсенето на рецепти с RDF и графи на знанието

Съдържание

В бързо развиващия се свят на изкуствения интелект и обработката на естествен език, ние сме развълнувани да представим NomNom, авангарден чатбот, който ще трансформира начина, по който хората търсят и откриват рецепти. Използвайки силата на Resource Description Framework (RDF) и графите на знанието, NomNom внася ново ниво на интелигентност в кулинарното изследване.

Силата на RDF в данните за рецепти #

В сърцето на NomNom е солиден граф на знанието, изграден с помощта на RDF. За тези, които не са запознати, RDF е стандартен модел за обмен на данни в мрежата и е особено подходящ за представяне на сложни, взаимосвързани данни като рецепти. Ето защо RDF е революционен за данните за рецепти:

Гъвкаво представяне на данни: RDF ни позволява да представяме рецепти, съставки, методи за готвене и хранителна информация по изключително гъвкав и разширяем начин.
Семантични връзки: С RDF можем лесно да установяваме и заявяваме семантични връзки между различните елементи на рецептата, като например заместители на съставки или вариации на методите за готвене.
Оперативна съвместимост: Стандартизираният формат на RDF гарантира, че нашите данни за рецепти могат лесно да се интегрират с други набори от данни и системи.
Мащабируемост: С нарастването на нашата база данни с рецепти, графичната структура на RDF позволява ефективно мащабиране и заявяване на големи набори от данни.

Изграждане на графа на знанието на NomNom #

Нашият граф на знанието е гръбнакът на интелигентността на NomNom. Ето как го изграждаме:

Събиране на данни: Агрегираме данни за рецепти от различни източници, включително готварски книги, уебсайтове и потребителски предложения.
Разработване на онтология: Създадохме персонализирана онтология, която дефинира класовете и свойствата, свързани с кулинарната област, като съставки, техники за готвене, диетични ограничения и вкусови профили.
Трансформация на данни: Суровите данни за рецепти се трансформират в RDF тройки, формиращи възлите и ръбовете на нашия граф на знанието.
Обогатяване: Подобряваме нашия граф с допълнителни данни, като хранителна информация и културен произход на ястията.

Обработка на естествен език: Мостът към потребителските заявки #

Способността на NomNom да разбира и отговаря на заявки на естествен език е това, което го отличава. Използваме най-съвременни техники за NLP за анализиране на потребителския вход и превръщането му в SPARQL заявки, които могат да бъдат изпълнени срещу нашия RDF граф на знанието. Този процес включва:

Токенизация и маркиране на части на речта: Разбиване на потребителските заявки на отделни думи и идентифициране на техните граматически роли.
Разпознаване на именувани обекти: Идентифициране на ключови обекти в заявката, като съставки, методи за готвене или диетични ограничения.
Класификация на намерението: Определяне на основната цел на потребителя (напр. намиране на рецепта, получаване на хранителна информация или научаване за техника за готвене).
Генериране на заявка: Конструиране на SPARQL заявка въз основа на анализирания и класифициран вход.

Потребителското изживяване: Разговорно откриване на рецепти #

С NomNom потребителите могат да взаимодействат с нашата обширна база данни с рецепти по естествен, разговорен начин. Например:

Потребител: “Имам настроение за вегетарианско ястие с паста и гъби.”
NomNom: “Чудесен избор! Намерих няколко вегетариански рецепти за паста с гъби. Бихте ли предпочели кремообразен сос или такъв на доматена основа?”

След това NomNom може да предложи конкретни рецепти, да предложи модификации въз основа на диетични ограничения или предпочитания и дори да предложи съчетания с вино или гарнитури.

Поглед напред: Бъдещето на NomNom #

Докато продължаваме да развиваме NomNom, ние сме развълнувани от няколко бъдещи подобрения:

Персонализация: Включване на потребителски предпочитания и минали взаимодействия за предоставяне на по-персонализирани препоръки.
Мултимодално взаимодействие: Интегриране на разпознаване на изображения, за да могат потребителите да търсят рецепти въз основа на снимки на съставки или ястия.
IoT интеграция: Свързване с умни кухненски уреди за предоставяне на насоки за готвене в реално време.
Колаборативно филтриране: Внедряване на алгоритми за препоръки за предлагане на рецепти въз основа на предпочитанията и тенденциите на общността.

NomNom представлява значителна крачка напред в прилагането на технологиите на семантичната мрежа към ежедневните задачи. Комбинирайки силата на RDF, графите на знанието и обработката на естествен език, ние създаваме инструмент, който не само разбира рецептите, но и истински схваща изкуството и науката на готвенето.

Следете за още актуализации, докато продължаваме да подобряваме NomNom и разширяваме границите на кулинарното изследване, задвижвано от изкуствен интелект!