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饮食记录是饮食管理的关键环节。为了简化记录过程，研究者提出了基于食物图片的食谱检索技术通过拍摄的图片检索到对应食谱，并据此生成营养信息，从而提高了记录的便捷性。食谱检索是典型的跨模态检索问题，但与一般问题相比，其主要难点是食谱描述了从原材料到成品的一系列变化过程，而非直接可见的特征，因此模型需要深入理解原材料的处理过程。而当前食谱检索硏究工作采用线性方式处理文本，导致其捕捉食谱处理过程中的远距离依赖现象的能力较差。针对这个问题，设计了一种基于自注意力机制的跨模态食谱检索模型。该模型借助π ransformer模型中的自注意力杋制，捕捉食谱中远距离的依赖关系，冋时改了传统方法中的注意力机制，可以更妤地挖掘食谱中的语义。实验结果表明，该模型在食谱检索任务的召回率上比基线方法提高了22%。
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