El objetivo de este trabajo es evaluar el sabor, el olor y las características de los alimentos a partir de las reseñas online de los consumidores. Se han presentado varios estudios de evaluación sensorial de alimentos para su aceptación por parte de los consumidores. Sin embargo, estos estudios necesitan un léxico de palabras descriptivas del sabor, y no son adecuados para analizar un gran número de evaluadores para predecir la aceptación del consumidor. En este trabajo se presenta un método de análisis de texto automatizado para la evaluación de alimentos con el fin de analizar y comparar dos tipos de jjampong ramen (fideos mixtos de marisco) introducidos recientemente. Para evitar la construcción de un léxico de palabras sensoriales, se recogen las reseñas de los consumidores de los SNS. A continuación, mediante el entrenamiento del modelo de incrustación de palabras con las reseñas adquiridas, las palabras de la gran cantidad de texto de las reseñas se convierten en vectores. A partir de estas palabras representadas como vectores, se realiza una inferencia para evaluar el sabor y el olor de dos tipos de jjampong ramen. Por último, la fiabilidad y los méritos del método de evaluación de alimentos propuesto se confirman mediante una comparación con los resultados de una evaluación del sabor de las preferencias del consumidor real.
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