Input design for unsupervised cross-national branded food database alignment using large language models
Este artículo propone un marco de evaluación no supervisado para alinear bases de datos de alimentos con marca de diferentes países utilizando modelos de lenguaje grandes, demostrando mediante un estudio de caso Japón-Estados Unidos que combinar nombres de productos con datos nutricionales mínimos produce el equilibrio óptimo entre proximidad nutricional y consistencia estructural sin requerir etiquetas de verdad fundamental.