融合语义、词汇与领域视角进行食谱相似度估计
计算与语言
2026-03-12 v2
摘要
本研究聚焦于开发先进的方法，用于评估食谱之间的相似度，通过结合不同信息来源和分析方法。我们探索了食谱的语义相似度、词汇相似度和领域相似度，通过分析食材、烹饪方法和营养属性进行评估。开发了一个基于网页的界面，允许领域专家验证组合化后的相似度结果。在评估 318 对食谱后，专家一致认可 255 对（80%）。专家评估的分析结果 enables us 估计哪些相似度方面——词汇、语义还是营养——在专家决策中最具影响力。这些方法的应用具有广泛的前景，适用于食品行业，支持个人化饮食、营养建议以及自动化食谱生成系统的开发。
引用
@article{arxiv.2603.09688,
title = {Fusing Semantic, Lexical, and Domain Perspectives for Recipe Similarity Estimation},
author = {Denica Kjorvezir and Danilo Najkov and Eva Valencič and Erika Jesenko and Barbara Koroišić Seljak and Tome Eftimov and Riste Stojanov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.09688},
year = {2026}
}
备注
Preprint version submitted to IEEE Big Data 2025