Input design for unsupervised cross-national branded food database alignment using large language models
Dieser Artikel schlägt ein unüberwachtes Evaluierungsframework zur Ausrichtung länderübergreifender Marken-Lebensmitteldatenbanken mittels großer Sprachmodelle vor und zeigt anhand einer Fallstudie Japan–USA, dass die Kombination von Produktnamen mit minimalen Nährstoffdaten die optimale Balance zwischen ernährungsphysiologischer Nähe und struktureller Konsistenz erzielt, ohne dass Ground-Truth-Labels erforderlich sind.