論文の概要: NutriTransform: Estimating Nutritional Information From Online Food Posts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04755v1
- Date: Sun, 09 Feb 2025 10:33:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-16 10:47:28.633081
- Title: NutriTransform: Estimating Nutritional Information From Online Food Posts
- Title（参考訳）: NutriTransform:オンラインフードポストから栄養情報を推定する
- Authors: Thorsten Ruprechter, Marion Garaus, Ivo Ponocny, Denis Helic,
- Abstract要約: 食品ポストのタイトルのみに基づいて, マクロ栄養素を効率よく, 簡便に近似する手法を提案する。
我々は、ラベル付き食品データセットのアプローチを評価し、その効果を実証し、Redditの人気/r/foodサブレディットから50,000以上の現実世界の投稿に適用する。
この研究は、テキストデータのみを用いてカロリーと栄養分を推定することを目的とした研究者や実践者のための基礎を築いた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.046873264197900916
- License:
- Abstract: Deriving nutritional information from online food posts is challenging, particularly when users do not explicitly log the macro-nutrients of a shared meal. In this work, we present an efficient and straightforward approach to approximating macro-nutrients based solely on the titles of food posts. Our method combines a public food database from the U.S. Department of Agriculture with advanced text embedding techniques. We evaluate the approach on a labeled food dataset, demonstrating its effectiveness, and apply it to over 500,000 real-world posts from Reddit's popular /r/food subreddit to uncover trends in food-sharing behavior based on the estimated macro-nutrient content. Altogether, this work lays a foundation for researchers and practitioners aiming to estimate caloric and nutritional content using only text data.
- Abstract（参考訳）: オンラインの食事投稿から栄養情報を引き出すことは、特にユーザーが共有食のマクロ栄養成分を明示的に記録していない場合、困難である。
本研究は, 食品ポストのタイトルのみに基づくマクロ栄養素を効率よく, 簡便に近似する手法を提案する。
本手法は,米国農務省の食品データベースと高度テキスト埋め込み技術を組み合わせたものである。
我々は、ラベル付き食品データセットのアプローチを評価し、その効果を実証し、Redditの人気/r/foodサブレディットから50万件以上の現実世界の投稿に適用し、推定されたマクロ栄養コンテンツに基づいて、食品共有行動のトレンドを明らかにする。
また、本研究は、テキストデータのみを用いてカロリーと栄養分を推定することを目的とした研究者や実践者のための基礎を築いた。
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