KERL数据集是一个基准数据集，用于评估基于大型语言模型（LLMs）和知识图谱（KGs）的个性化食谱推荐系统。该数据集由精选的食谱相关问题、约束条件和个人偏好组成。数据集的创建旨在为食物推荐、食谱生成和营养分析提供完整且一致的解决方案。数据集的访问地址为https://github.com/mohbattharani/KERL。

arXiv2025-05-21 更新930

Multilabel cuisine classification on US data

菜系分类

多标签分类

Multiple cuisine type and assign multiple cuisine types where applicable.

kaggle2022-09-24 更新200

Custom Recipe Generator Macro Calculated

食谱生成

营养计算

Our Custom Recipe Generator, generates recipes based on a user prompt and the desired Macro nutrients. The recipe will be returned with a recipe name, ingredients, quantities, units, nutritional infor

RapidAPI2024-05-28 更新150

RecipeGen

食谱生成

图像识别

我们提出了RecipeGen基准（RGB），一个目标指令图像数据集，旨在评估文本到图像模型（T2Is）在理解烹饪指令方面的能力。RGB包括21,944个食谱，包含139,872张图像和步骤，涵盖多样化的地方菜肴和烹饪风格。这些数据是从大量用户上传的真实世界食谱中收集的。每个食谱包含目标、步骤和图像。

github2025-03-29 更新380

Cusines dataset

食品图像

菜系分类

Dataset contains images of foods from different 10 different cuisines

kaggle2023-04-25 更新180