রেস্তোরাঁ এবং মেনু সুপারিশ কুইজে AI

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

1. সহযোগিতামূলক ফিল্টারিং সুপারিশ করার জন্য প্রাথমিকভাবে কিসের উপর নির্ভর করে?
   • অনুরূপ স্বাদযুক্ত ব্যবহারকারীদের থেকে নিদর্শন
   • প্রতিটি খাবারের পুষ্টি উপাদান
   • রেস্টুরেন্টের ইন্টেরিয়র ডিজাইন
   • রিয়েল-টাইম রান্নাঘরের তাপমাত্রা
2. কেন রিভিউ-মাইনিং NLP মডেলগুলি খাদ্য অ্যাপে উপযোগী?
   • তারা খাবার দ্রুত রান্না করে
   • তারা অনুভূতি সংক্ষিপ্ত করে এবং পাঠ্য থেকে ডিশ-স্তরের সংকেত বের করে
   • তারা মেনু জন্য প্রয়োজন প্রতিস্থাপন
   • তারা রেস্তোরাঁর দাম নির্ধারণ করে
3. In a proposed two-stage food recommender, what would candidate retrieval do before ranking?
   • Confirm the restaurant reservation
   • Process the customer’s payment
   • Select a candidate subset for a later scoring stage
   • Guarantee the final recommendation matches every preference
4. মেনু সুপারিশের জন্য এমবেডিংগুলি কী ব্যবহার করা হয়?
   • গ্রাহকের পাসওয়ার্ড সংরক্ষণ করা
   • বিতরণ ঠিকানা এনক্রিপ্ট করা হচ্ছে
   • ওভেনের তাপমাত্রা পরিমাপ
   • ভেক্টর হিসাবে থালা - বাসন উপস্থাপন তাই অনুরূপ আইটেম একসাথে কাছাকাছি বসে
5. Why can a new diner with no recorded preferences pose a cold-start problem?
   • Interaction-based personalization has little user-history evidence to work from
   • The restaurant must change its menu
   • The model cannot represent food text
   • Opening hours become unavailable to everyone
6. What can the MenuAI research system do with a menu image and a nutritional search key?
   • Book a table without user confirmation
   • Rank menu dishes according to a query such as calories or protein
   • Diagnose a food allergy from a photograph
   • Guarantee a dish is available today
7. Why include restaurant availability or opening hours in recommendations?
   • It improves a model’s parameter count
   • It guarantees the restaurant is highest rated
   • A highly relevant option is not useful if it is unavailable at the requested time
   • It replaces user preferences
8. What is one limitation of review-mining sentiment for food recommendations?
   • Sentiment scores are always objective
   • Reviews contain exact nutrition facts
   • Review mining removes popularity bias
   • A review’s language may be sparse, subjective, or unrepresentative of the current menu