Key points are not available for this paper at this time.
نظرًا لتقديم كميات كبيرة من المعلومات المتعلقة بالغذاء في شكل بيانات نصية غير متجانسة، فإن الطرق المستندة إلى الكمبيوتر مفيدة لاستخراج هذه المعلومات تلقائيًا. إحدى الطرق للقيام بذلك هي استخدام طرق التعرف على الكيانات المسماة (NER) التي تستخدم على نطاق واسع في علم الحاسوب لاستخراج المعلومات. على الرغم من وجود العديد من طرق NER المعروفة والراسخة في مجال الطب الحيوي، لا يزال مجال علوم الغذاء يعاني من ندرة الموارد. في هذه الورقة، نقدم نظرة عامة ومقارنة لطرق التعرف على الكيانات المسماة في مجال الغذاء، والتي يمكن استخدامها لاستخراج معلومات الغذاء تلقائيًا من النص. تمت مناقشة أربع طرق: FoodIE وNCBO (SNOMED CT) وNCBO (OntoFood) وNCBO (FoodON). نقوم بمقارنتها باستخدام مجموعة بيانات مرجعية تتكون من 1000 وصفة تم وضع علامات عليها يدويًا تم الحصول عليها في البداية من Allrecipes، وهو أكبر شبكة اجتماعية تركز على الغذاء. بعد تحليل النتائج من التقييم، يتضح أن FoodIE تحقق نتائج واعدة جدًا مقارنة بأساليب التعرف على الكيانات المسماة الأخرى المتعلقة بالغذاء التي تم أخذها بعين الاعتبار.
درس Popovski وآخرون (الأربعاء) هذا السؤال.