第8章：智能菜谱生成器——语言模型如何解析烹饪秘方

第8章：智能菜谱生成器——语言模型如何解析烹饪秘方

从语义理解到操作执行的完整技术解密

工业案例背景：
法国里昂的Bocuse d’Or国际烹饪大赛选手手册中记载这样一道经典指令：“将酱汁熬煮至Nappé状态（即勺子划过痕迹缓慢回填）”。当传统NLP系统将其简单译为"煮浓"，新一代Transformer模型却精准解析出粘度为1500-2000cP的物性指标，并据此生成控温方案。这背后的核心技术便是基于烹饪语义理解的智能解析系统。

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第一部分：烹饪语言的结构化解析（基础层）

1.1 烹饪语义的四维分析框架

分割

关联

推理

转化

基本词汇

烹饪术语

操作序列

物性目标

机器指令

1.1.1 烹饪专用语法规则库

# 烹饪语法解析规则
GRAMMAR_RULES = {
   
    # 时间-温度关联结构
    r"(\w+火)\s*([煸炒|煎炸|炖煮]+)": {
   
        "pattern": "动作与热源绑定",
        "action": "{1}",
        "temp_level": {
   
            "小火": 80, "中火": 150, "大火": 220
        }["{0}"]
    },
    # 状态描述量化
    r"至(.{1,4})状": {
   
        "pattern": "终点状态描述",
        "texture_mapping": {
   
            "线状下落": {
   "type": "粘度", "value": [500, 800]},
            "缓慢滴落": {
   "type": "粘度", "value": [800, 1500]},
            "挂勺不落": {
   "type": "粘度", "value": [1500, 2500]},
            "可塑成型": {
   "type": "粘度", "value": [3000, 5000]}
        }["{0}"]
    },
    # 材料复合操作
    r"(\w+)与(\w+)(混合|搅拌)": {
   
        "pattern&#