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Natural Language Processing of Spoken Diet Records (SDRs)

机译:口语饮食记录(SDR)的自然语言处理

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摘要

Dietary assessment is a fundamental aspect of nutritional evaluation that is essential for management of obesity as well as for assessing dietary impact on chronic diseases. Various methods have been used for dietary assessment including written records, 24-hour recalls, and food frequency questionnaires. The use of mobile phones to provide real-time dietary records provides potential advantages for accessibility, ease of use and automated documentation. However, understanding even a perfect transcript of spoken dietary records (SDRs) is challenging for people. This work presents a first step towards automatic analysis of SDRs. Our approach consists of four steps – identification of food items, identification of food quantifiers, classification of food quantifiers and temporal annotation. Our method enables automatic extraction of dietary information from SDRs, which in turn allows automated mapping to a readily available dietary database. Our model has an accuracy of 90%. This work demonstrates the feasibility of automatically processing SDRs.
机译:饮食评估是营养评估的基本方面,对于管理肥胖症以及评估饮食对慢性病的影响至关重要。饮食评估采用了多种方法,包括书面记录,24小时召回和食物频率问卷调查。使用移动电话提供实时饮食记录可提供可访问性,易用性和自动记录的潜在优势。但是,即使对口头饮食记录(SDR)的完美笔录也难以理解。这项工作代表了自动分析SDR的第一步。我们的方法包括四个步骤–食物项目的识别,食物量词的识别,食物量词的分类和时间注释。我们的方法可以从SDR中自动提取饮食信息,从而可以自动映射到易于使用的饮食数据库。我们的模型的准确性为90%。这项工作演示了自动处理SDR的可行性。

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