语义营养工具
food2vec的Python项目详细描述
语义营养
这个repo展示了我们的语义营养API是如何工作的。我们将此过程作为临床试验提交给MLHC 2020（poster，abstract）。在
这是在MLHC上展示的基本实现，并且在有限的数据集上运行。我们用于培训和发布的数据集不是我们要共享的。如果您有兴趣在此API中使用自己的营养数据集，可以在初始化类时指定不同的（本地或托管）csv。美国农业部提供了一个优秀的starting point来构建数据集。在
安装
pip install food2vec
使用
^{pr2}$连接到移动助手，将API放到在线服务器中，并管理数据库
出于测试目的，我们使用Siri Shortcuts（iOS）和Google Assistant / IFTTT webhooks（Android）向Google Firebase发送语音文本。一旦接收到，传入的数据将触发Firebase Cloud Function。Firebase函数将语音转录转发给我们的Semantic Nutrition API（与Flask和{a10}在线托管），后者以营养数据的估计值作为响应。营养数据随后被记录在googlefirebase中。在
虽然对测试和演示很有用，但这种方法已经被独立于本地移动应用程序和专用服务器/数据库。请继续关注未来的发展，并随时在本地使用我们的API！在
于2020年7月27日更新
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