TAAABLE: a case-based reasoning system which adapts cooking recipes - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Journal Articles Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle Year : 2017

TAAABLE: a case-based reasoning system which adapts cooking recipes

TAAABLE : un système de raisonnement à partir de cas qui adapte des recettes de cuisine

Jean Lieber
Emmanuel Nauer

Abstract

TAAABLE is a Case-Based Reasoning (CBR) system that uses a recipe book as a case base to answer cooking queries. TAAABLE participates in the Computer Cooking Contest since 2008, and succeeds thanks to a smart combination of various knowledge-based system methods and techniques, such as: CBR, knowledge representation, acquisition, discovery and management, and natural language processing. In this paper, we first present the CBR engine and its features such as the retrieval process based on minimal generalization of a query and different adaptation processes. Then the knowledge containers used by the system, and how they were acquired is detailed. To conclude, we discuss some research developments resulting from this application.
TAAABLE est un système de raisonnement à partir de cas (RÀPC) qui utilise un livre de recettes de cuisine comme base de cas pour répondre à des requêtes culinaires. TAAABLE participe au Computer Cooking Contest depuis 2008 et a remporté de nombreux prix grâce à l’utilisation combinée de nombreuses approches issues des systèmes à base de connaissances telles que le RÀPC, la représentation, l’acquisition et la gestion des connaissances, l’extraction de connaissances à partir de données et le traitement automatique des langues. Dans cet article, nous décrivons TAAABLE et ses principaux modules. Nous présentons tout d’abord le moteur du système de RÀPC et ses caractéristiques, en particulier le processus de recherche fondé sur une généralisation minimale de la requête, ainsi que différents processus d’adaptation. Nous décrivons par la suite les différents conteneurs de connaissances utilisés par le système et la façon de les acquérir. Pour conclure, nous discutons des développements issus de ces travaux.
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Dates and versions

hal-01657387 , version 1 (06-12-2017)

Identifiers

Cite

Emmanuelle Gaillard, Jean Lieber, Emmanuel Nauer. TAAABLE: a case-based reasoning system which adapts cooking recipes . Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, 2017, 31 (1-2), pp.207 - 235. ⟨10.3166/ria.31.207-235⟩. ⟨hal-01657387⟩
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