大型言語モデルを使用して,双言語の食品ラベルから栄養情報を抽出します.
Fatmah Y Assiri1, Mohammad D Alahmadi1, Mohammed A Almuashi2
1Software Engineering Department, College of Computer Science and Engineering, University of Jeddah, Jeddah 21493, Saudi Arabia.
Journal of imaging
|August 27, 2025
まとめ
大型言語モデル (LLM) は食品のラベルから栄養データを抽出できますが,アラビア語のテキストでは困難です. GPT-4oは多言語食品ラベル分析の他のモデルを上回るので,加工後の精度が大幅に向上します.
科学分野:
- 食品科学
- コンピュータ言語学
- 人工知能
背景:
- 食品のラベルは 食品医薬品局 (FDA) のような 消費者や規制当局にとって 極めて重要です
- 多言語の食品ラベルを 手動で書き換えることは 労力を要し 誤りやすいものです
- 画像から栄養情報を抽出する自動化は オンラインの食料品プラットフォームにとって極めて重要です
研究 の 目的:
- 多言語の食品のラベルから栄養データを抽出する大型言語モデル (LLM) の有効性を調査する.
- 英語とアラビア語の食品ラベルの異なるLLM (GPT-4o,GPT-4V,Gemini) の性能を比較する.
- 抽出精度の向上に対する後処理技術の影響を評価する.
主な方法:
- 英語とアラビア語で 588の栄養素と栄養価を記述した 294の食品のラベルをまとめたデータセットが作成されました.
- LLMは,ラベル画像から栄養情報を抽出するために使用されました.
- 抽出精度を評価し改善するために,経験的分析と後処理技術が使用されました.
主要な成果:
- LLMはアラビア語と比較して英語の栄養データをより正確に抽出することが示されました.
- 処理後の技術は,栄養素と価値抽出の全体的な精度を大幅に改善しました.
- このタスクでGPT-4oはGPT-4VとGeminiよりも優れた性能を達成した.
結論:
- LLMは食品のラベルから 栄養情報を抽出する自動化に 期待されています
- 多言語のデータ,特にアラビア語の課題を克服するために,LLMの機能と後処理のさらなる進歩が必要です.
- 最適化されたLLMベースのソリューションは,規制の遵守と消費者情報のデータアクセシビリティと正確性を向上させることができます.
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