{"id":25633845,"url":"https://github.com/skytecat/recipener","last_synced_at":"2025-10-26T02:52:04.603Z","repository":{"id":277166759,"uuid":"931452370","full_name":"skytecat/RecipeNER","owner":"skytecat","description":null,"archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2025-02-12T13:23:57.000Z","size":3577,"stargazers_count":1,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-02-12T14:31:15.825Z","etag":null,"topics":[],"latest_commit_sha":null,"homepage":null,"language":"Jupyter Notebook","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":null,"status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/skytecat.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null}},"created_at":"2025-02-12T09:55:00.000Z","updated_at":"2025-02-12T13:45:37.000Z","dependencies_parsed_at":"2025-02-12T14:41:27.089Z","dependency_job_id":null,"html_url":"https://github.com/skytecat/RecipeNER","commit_stats":null,"previous_names":["skytecat/ner_recipe"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/skytecat%2FRecipeNER","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/skytecat%2FRecipeNER/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/skytecat%2FRecipeNER/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/skytecat%2FRecipeNER/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/skytecat","download_url":"https://codeload.github.com/skytecat/RecipeNER/tar.gz/refs/heads/main","host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":240245900,"owners_count":19771028,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":[],"created_at":"2025-02-22T22:32:50.547Z","updated_at":"2025-10-26T02:52:04.596Z","avatar_url":"https://github.com/skytecat.png","language":"Jupyter Notebook","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# RecipeNER — Автоматическое распознавание именованных сущностей в рецептах блюд с использованием LSTM\n\n## Цель проекта\nПроект направлен на автоматизацию процесса анализа текстовых рецептов блюд путем выявления ключевых компонентов, таких как ингредиенты (`name`), их количество (`qty`), единицы измерения (`unit`) и дополнительные комментарии (`comment`).\n\n## Описание проекта\n### Данные\nИспользование датасета из **50,000** рецептов, представленных в формате **BIO** , где каждому слову соответствует тэг:\n\n`B-\u003cTAG\u003e`: Начало сущности типа `\u003cTAG\u003e`.\n\n`I-\u003cTAG\u003e`: Продолжение сущности типа `\u003cTAG\u003e`.\n\nДанные разделены на обучающую выборку (**40,000** рецептов) и тестовую выборку (**10,000** рецептов).\n### Архитектура модели\nМодель состоит из нескольких компонентов:\n- Эмбеддинговый слой (nn.Embedding) : Преобразует индексы слов в их векторные представления.\n- LSTM-слой (nn.LSTM) : Обрабатывает последовательность эмбеддингов, учитывая контекст каждого слова.\n- Полносвязный слой (nn.Linear) : Преобразует выход LSTM в пространство тегов.\n- Выход модели проходит через функцию F.log_softmax, чтобы получить логарифмы вероятностей для каждого тега.\n### Обучение\nВ качестве функции потерь используется **NLLLoss** (Negative Log-Likelihood Loss).\n\nДля эффективного обновления параметров модели используется оптимизатор **Adam**.\n### Оценка результатов\n\nДля оценки качества модели были вычислены следующие метрики:\n- Accuracy: 0.89\n- Macro-Precision: 0.89\n- Micro-Precision: 0.89\n- Macro-Recall: 0.88\n- Micro-Recall: 0.89\n- Micro-F1: 0.88\n\nА также была построена матрица ошибок (**Confusion Matrix**), показывающая, какие тэги чаще всего путаются.\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fskytecat%2Frecipener","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fskytecat%2Frecipener","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fskytecat%2Frecipener/lists"}