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Contribution Details

Type Master's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Classifying Ingredient Strings with a Character-Level RNN
Organization Unit
Authors
  • Kristin Schläpfer
Supervisors
  • Lorenz Hilty
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Business, Economics and Informatics
Date 2019
Abstract Text Facilitating change in food consumption towards more environmentally friendly products demands informing consumers about the environmental impact of their food product choices. While CO2 emissions and various other environmental values for over 700 food product classes are computed by the organization Eaternity, ambiguous spellings and diverse synonyms pose a major challenge. To address this challenge, in this work a Recurrent Neural Network (RNN) with Gated Recurrent Units (GRU) is trained to match different spellings and synonyms of food product strings to the food product classes of the Eaternity database. Improving the scalability of matching food product strings to their corresponding food product classes enables a more efficient provisioning of environmental values for previously unseen spellings and synonyms of food products and therefore reach a larger population faster.
Zusammenfassung Um den Wandel des Lebensmittelkonsums hin zu umweltfreundlicheren Produkten zu unterstützen, ist die Information der Verbraucher über die Umweltauswirkungen ihrer Lebensmittelwahl erforderlich. Während von der Organisation Eaternity CO2-Emissionen und verschiedene andere Umweltwerte für über 700 Lebensmittelproduktklassen berechnet werden, stellen mehrdeutige Schreibweisen und verschiedene Synonyme eine große Herausforderung dar. Um diese Herausforderung anzugehen, wird in dieser Arbeit ein Recurrent Neural Network (RNN) mit Gated Recurrent Units (GRU) trainiert, um verschiedene Schreibweisen und Synonyme von Lebensmittelprodukten mit den Lebensmittelproduktklassen der Eaternity-Datenbank abzugleichen. Die Verbesserung der Skalierbarkeit der Zuordnung von Lebensmittelprodukten zu den entsprechenden Lebensmittelproduktklassen ermöglicht eine effizientere Bereitstellung von Umweltwerten für bisher unbekannte Schreibweisen und Synonyme von Lebensmitteln und erreicht damit eine größere Bevölkerung schneller.
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