Nova aplikacija Voice vam lahko pomaga pri nadzoru teže
Ključni najemnik izgube teže je prešteti vsako zaužito kalorijo. Čeprav se naloga sliši enostavno, dokumentiranje vseh kalorij postane težka naloga, ko obedujete v restavraciji, prigrizkujete na poti ali celo, ko sedite za obrokom doma.
Tehnika zahteva doslednost in natančnost, kadar pa ne uspe, je to običajno zato, ker ljudje nimajo časa ali sredstev, da bi našli in zabeležili vse informacije, ki jih potrebujejo.
Zdaj so raziskovalci z Massachusetts Institute of Technology (MIT) razvili aplikacijo, ki ljudem omogoča prijavo hrane in pijače, ki so jo uživali s sistemom z nadzorom govora.
Koncept se je pojavil pred nekaj leti, ko se je skupina nutricionistov z univerze Tufts obrnila na raziskovalce MIT z idejo o govorjenem jeziku, ki bi olajšal beleženje obrokov.
Ta teden na mednarodni konferenci o akustiki, govoru in obdelavi signalov v Šanghaju raziskovalci MIT predstavljajo svoj spletni prototip govora nadzorovanega sistema za beleženje prehrane.
Z njim uporabnik ustno opiše vsebino obroka, sistem pa razčleni opis in samodejno pridobi ustrezne hranilne podatke iz spletne baze podatkov, ki jo vodi ameriško ministrstvo za kmetijstvo (USDA).
Podatki so prikazani skupaj s slikami ustreznih živil in spustnimi meniji, ki uporabniku omogočajo, da izboljša njihove opise - na primer izbere natančne količine hrane. Toda te izboljšave je mogoče narediti tudi ustno.
Uporabnik, ki začne z besedami: »Za zajtrk sem imel skledo ovsenih kosmičev, banan in kozarec pomarančnega soka«, lahko nato dopolni: »Imel sem pol banane«, sistem pa bo posodobil podatke, ki jih prikaže o bananah, ostale pa ostanejo nespremenjene.
"Kar so izkusili [strokovnjaki za prehrano Tufts], je, da so bile aplikacije, ki so bile tam, da bi ljudem pomagale pri beleženju obrokov, ponavadi nekoliko dolgočasno, zato jim ljudje niso sledili," pravi James Glass, višji raziskovalec .
"Zato so iskali načine, ki so natančni in enostavni za vnos informacij."
Prva avtorica novega prispevka je Mandy Korpusik, študentka elektrotehnike in računalništva na MIT. Pridružila se ji je Glass, ki je njena mentorica; njen kolega podiplomski študent Michael Price; in Calvin Huang, dodiplomski raziskovalec iz Glassove skupine.
V prispevku raziskovalci poročajo o rezultatih poskusov s sistemom za prepoznavanje govora, ki so ga razvili posebej za obdelavo terminologije, povezane s hrano.
Vendar to ni bilo glavno središče njihovega dela, saj spletna predstavitev njihovega sistema za beleženje obrokov uporablja Googlovo brezplačno aplikacijo za prepoznavanje govora.
Njihova raziskava se je osredotočila na dva druga problema. Ena je prepoznavanje funkcionalne vloge besed: sistem mora prepoznati, da če uporabnik zabeleži besedno zvezo »skledica ovsene kaše«, so pomembni prehranski podatki o ovseni kaši, če pa je besedna zveza »ovseni piškot«, pa ne.
Druga težava je usklajevanje uporabnikove fraze z vnosi v bazo podatkov USDA. Podatki USDA o ovseni kaši so na primer zabeleženi pod naslovom „oves“; beseda "ovsena kaša" ni nikjer v vnosu.
Za reševanje prve težave so raziskovalci uporabili strojno učenje.
Preko platforme za množično izvajanje Amazon Mechanical Turk so zaposlovali delavce, ki so preprosto opisovali, kaj so jedli na zadnjih obrokih. Nato so ustrezne besede v opisu označili kot imena živil, količine, blagovne znamke ali modifikatorje imen živil.
V "skledi ovsenih kosmičev" je "skleda" količina, "ovsena kaša" pa živilo, v "ovsenih piškotih" pa je ovsena kaša modifikator.
Ko so imeli približno 10.000 označenih opisov obrokov, so raziskovalci z algoritmi strojnega učenja našli vzorce v skladenjskih odnosih med besedami, ki bi prepoznali njihove funkcionalne vloge.
Nato so raziskovalci uporabili odprtokodno zbirko podatkov Freebase za prevajanje med opisi uporabnikov in nalepkami v bazi podatkov USDA. Sama baza podatkov vsebuje vnose o več kot 8000 običajnih prehrambenih izdelkih, med katerimi je veliko sinonimov.
Tam, kjer primanjkuje sinonimov, so znova zaposlili delavce Mechanical Turk, da bi jih oskrbovali.
Različica sistema, predstavljena na konferenci, je namenjena predvsem dokazovanju izvedljivosti pristopa k obdelavi naravnih jezikov. Sistem poroča o številu kalorij, vendar jih še ne sešteje samodejno.
Različna različica pa je v pripravi, in ko bo končana, raziskovalci Tufts nameravajo izvesti uporabniško študijo, da bi ugotovili, ali res olajša beleženje prehrane.
Vir: MIT
