StandFood стандартизація продуктів харчування з використанням напівавтоматичної системи класифікації та опису

Томе Єфтімов

1 Відділ комп’ютерних систем, Інститут Йожефа Стефана, Ямова дорога 39, 1000 Любляна, Словенія; [email protected] (P.K.); [email protected] (B.K.S.)

2 Міжнародна аспірантура Йожефа Стефана, Ямова дорога 39, 1000 Любляна, Словенія

Петро Корошец

3 Факультет математики, природничих наук та інформаційних технологій, Glagoljaška ulica 8, 6000 Копер, Словенія

Барбара Корушич Селяк

Анотація

1. Вступ

У 2011 році Європейське управління з безпеки харчових продуктів (EFSA) [1] запровадило комплексну систему класифікації та опису харчових продуктів для оцінки впливу, відому як FoodEx1 [2], спрямовану на охоплення потреби в описі харчових продуктів у збірниках даних у різних сферах безпеки харчових продуктів. Після етапу тестування, у 2015 році EFSA представила нову версію FoodEx2 [2], щоб відповідати потребам різних користувачів. Система складається з великої кількості окремих продуктів харчування, об’єднаних у групи продуктів харчування, та ширших категорій продуктів харчування, організованих у ієрархічному взаємозв’язку. Крім того, він надає загальні описи продуктів харчування, які представляють мінімальний рівень деталізації, необхідний для складання оцінок споживання або впливу. Опис подано з використанням аспектів, що являють собою набір термінів, що описують властивості та аспекти продуктів харчування з різних точок зору.

У цьому дослідженні ми представляємо напівавтоматичну систему StandFood для стандартизації продуктів харчування згідно з FoodEx2. Система складається з трьох частин. Перший визначає, який тип їжі аналізується (r, d, s або c). Це частина класифікації, яка передбачає підхід до машинного навчання (ML) [7,8]. Другий описує їжу з використанням обробки природними мовами (NLP) [9,10] у поєднанні з теорією ймовірностей, що приводить до терміну в списку або коду FoodEx2 для їжі. Третя поєднує результат з першої та другої частини шляхом визначення правил подальшої обробки з метою покращення результату для класифікаційної частини.