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扩展 FKG.in:面向食物主张可追溯性网络

人工智能 2025-09-05 v2 计算与语言 信息检索

摘要

全球食物格局中充斥着关于食物是什么、它们做什么、不应该做什么或不应该做什么的科学、文化和商业主张。这些主张范围包括严格研究的健康益处(益生菌改善肠道健康)和误 representations(浸泡的杏仁会让人更聪明),以及模糊的承诺(超级食物增强免疫力)和植文化根深蒂固的信仰(冷食导致咳嗽)。尽管这些主张广泛影响,但用于追溯、验证和上下文化这些主张的基础设施仍然是碎片化的和不成熟的。在本文中,我们提出了一个食物主张可追溯性网络(FCN),作为 FKG[.]in 的扩展,后者是一个我们正在逐步构建的印度食物知识图。我们还介绍了用于开发 FKG[.]in-FCN 证明概念的本体设计和半自动化知识策展工作流程,该工作流程使用 Reddit 数据和大型语言模型。FCN 集成了策展好的数据输入、结构化模式以及具备源头信息的管道,用于食物相关主张的提取和验证。虽然直接链接到作为应用程序的印度食物知识图,但我们的方法保持适用性,适用于其他地理、烹饪或监管环境。通过以结构化、可验证和可解释的方式建模食物主张及其可追溯性,我们旨在为更透明和负责任的食物知识生态系统做出贡献,支持研究人员、政策制定者以及最终消费者在充满饮食断言的世界中进行导航。

关键词

引用

@article{arxiv.2508.16117,
  title  = {Extending FKG.in: Towards a Food Claim Traceability Network},
  author = {Saransh Kumar Gupta and Rizwan Gulzar Mir and Lipika Dey and Partha Pratim Das and Anirban Sen and Ramesh Jain},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2508.16117},
  year   = {2025}
}

备注

10 pages, 3 figures, 1 table, 45 references, ACM International Conference on Multimedia 2025 - Multi-modal Food Computing Workshop