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Analyse von Large Language Models für die automatische FoodEx2-Kodifizierung

Projekt


Förderkennzeichen: BfR-EXPO-23-60-0103-02#00081, GP/EFSA/ENREL/2022/03-SA6
Laufzeit: 03.12.2024 - 03.09.2027
Forschungszweck: Angewandte Forschung
Stichworte: Large language model, Lebensmittelkodierung, Machine Learning, Exposition

Ziel des Projekts ist die Erforschung von Large Language Models (LLMs) zur Kodifizierung von Lebensmitteln im FoodEx2-System anhand von Textbeschreibungen. Dies wird auf dem Erfahrungsfeedback bestehender ML-Tools - insbesondere der SCA - beruhen, die von der EFSA und den Mitgliedstaaten für die FoodEx2-Kodifizierung (oder die Klassifizierung von Lebensmitteln in anderen relevanten Nomenklaturen) verwendet werden, und zu Modellschulungs- und Testzwecken durch die Integration externer Lebensmitteldatenbanken, die FoodEx2 oder andere relevante Kodifizierungsnomenklaturen enthalten, verbessert werden.

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