Харчовий аналізатор

Розширення Chrome, яке повертає калорійність рецептів в Інтернеті, щоб допомогти користувачам знаходити корисніші інгредієнти

Приклад розширення браузера Chrome

Харчовий аналізатор, що відображає калорійність певних інгредієнтів у рецепті

Натхнення

Оскільки зайняті студенти коледжів, яким подобається готувати, ми часто звертаємось до Інтернету за рецептами. Ми зрозуміли, що, намагаючись бути здоровими, ми в кінцевому підсумку відмовляємось від своїх улюблених рецептів на користь більш здорових альтернатив. Однак ми вирішили, що було б корисно для таких, як ми, створити розширення, яке відображало б калорійність інгредієнтів, дозволяючи нам визначити найбільш нездорові порції та знайти більш здорову альтернативу. Це швидке рішення дозволяє нам продовжувати готувати улюблені страви, одночасно харчуючись здорово.

Ми вирішили розробити розширення Food Analyzer, щоб полегшити користувачам доступ до харчової інформації, коли вони переглядають Інтернет, отримуючи таку інформацію, як кількість калорій, миттєво, не залишаючи сторінки. Це має великий потенціал для покращення перегляду веб-сторінок в Інтернеті, оскільки це може бути розширено до незліченних інших категорій, які можуть отримати вигоду від негайного відновлення інформації.

Що це робить

Food Analyzer - це розширення Chrome, яке використовує веб-скрепери, машинне навчання та обробку природних мов для миттєвого отримання відповідної поживної інформації для рецептів та інгредієнтів, які можна побачити в Інтернеті. Це дозволяє користувачеві визначати шкідливі для здоров'я інгредієнти та приймати альтернативні рішення.

Як ми його побудували

Під час розробки цього проекту було декілька частин. Однією з основних частин було розширення Chrome, побудоване на HTML/CSS/JS, яке постійно працювало у фоновому режимі та аналізувало вміст рецептів, які можна побачити в Інтернеті.

Це було зроблено за допомогою веб-скрепера, створеного за допомогою Python, BeautifulSoup і Scrapy, який збирав би інформацію, таку як кількість калорій, з бази даних харчового складу USDA.

Для того, щоб пов’язати розширення Chrome з інформацією про поживні речовини, ми написали ще один веб-скрепер для доступу до інгредієнтів та використали API обробки природних мов Google Cloud Platform для аналізу та класифікації відповідної поживної інформації.

Проблеми, з якими ми стикалися

Ми зіткнулися з різними проблемами з веб-скрепером та з налаштуванням API обробки природних мов для Google Cloud Platform. Ми також зіткнулися з проблемами, намагаючись налагодити розширення браузера Chrome на наших веб-сторінках.

Досягнення, якими ми пишаємось

Ми відчули себе надзвичайно успішними, коли нам вдалося успішно використовувати API обробки природних мов для аналізу зібраної харчової інформації, оскільки ми вважали, що використання машинного навчання є ефективним та розумним рішенням для цього розширення. Ще одним аспектом, яким ми пишаємося, є веб-скрепер, який ми створили для перегляду бази даних USDA, оскільки це був перший раз, коли багато хто з нас використовував веб-скрапінг у програмі.

Що ми дізналися

Машинне навчання та обробка природної мови були темами, з якими багато хто з нас стикалися вперше і, безумовно, були надзвичайно важливими для нас. Ми також заглибилися в нові API, пакети та фреймворки, такі як Beautiful Soup, Scrapy та Flask, будуючи розширення Chrome вперше.

Подальший аналізатор продуктів харчування

У майбутньому ми плануємо розширити цю послугу за межі рецептів та інгредієнтів у різні галузі, наприклад, для розкриття інформації про ліки, які можна побачити в Інтернеті, або про будь-які типи об’єктів на веб-сторінках. Ми вважаємо, що це розширення має великий потенціал і що воно може принести користь досвіду перегляду незліченних користувачів.

Побудований з

красивий-суп
css
колба
google-хмара
html
javascript
jquery
json
обробка природними мовами
node.js
зішкріб

Надіслано до

Переможець технічних турбот