Дослідники MIT працюють із спеціальною веб-системою для підтримки здорового харчування. Ми усно повідомляємо системі, що ми їли, реєструємо та аналізуємо сказане, шукаємо відповідну інформацію в Інтернет-базі даних Міністерства сільського господарства США (USDA).

Дані відображаються із зображеннями продуктів харчування та меню, пов’язаних із ними, і якщо користувач бачить, що вони були помилковими або неточними, вони можуть змінити опис письмово або усно.

підраховує

Основною метою дослідників було визначити функціональну роль слів, а другорядною - встановити узгодженість між словниковим запасом користувачів та записами баз даних USDA.

Для першого машинного навчання було використано механічний обмін турецькими громадами (краудсорсинг): прибл. Вони зібрали 10 000 описів продуктів, позначили їх ярликами, а потім надіслали їм алгоритми, щоб показати закономірності в граматичних взаємозв’язках між словами, що визначали їх функціональну роль. Другий, "переклад" описів користувачів до їхніх колег у базі даних міністерства, вирішено за допомогою бази даних Freebase з відкритим кодом, що містить синоніми (також) для подібних продуктів харчування.

Звичайно, система також чудово підходить для використання зі смартфоном.