我正在构建一个菜肴推荐系统。考虑一个用户正在吃炸薯条，并将其评分为 5。然后我想对制作这道菜的所有成分给予良好的评分。在法国火灾的情况下，链接的词应该是“油炸”“土 bean ”“垃圾食品”“咸”等等。我想从 Tsatsiki 这个词中提取“ cucumber ”、“酸奶”、“大蒜”。我想从酸奶中提取奶制品，从 cucumber 蔬菜等中提取。
这个问题在自然语言处理中被称为什么？有没有办法解决它？
我根本没有数据，我正在考虑构建网络爬虫来分析网络中的菜肴。我希望它尽可能少地是临时性的，并且不一定是英语的。有没有办法，也许在深度学习中可以做到这一点？我不仅会把一道菜与食材联系起来，还会将其与一个类别联系起来:垃圾食品、素食、意大利食品等等。
最佳答案
这类问题称为本体工程或本体构建。有关大型本体及其结构的示例，您可以查看类似 YAGO 的内容。 。看起来您将构建一个食品精品本体，然后覆盖一个评级系统。我不知道您正在寻找的形式有任何本体论，但是您应该看一下相关的内容，例如，这个 OWL-based food ontology还有这个recipe ontology .
关于machine-learning - 通过自然语言处理构建成分树结构来无监督地提取菜肴特征，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/14395006/