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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
백유진 (한국과학기술원) 이지현 (한국과학기술원) 김남희 (김남희연구소) 이헌주 (켐아이넷) 주재걸 (한국과학기술원)
저널정보
한국식품과학회 식품과학과 산업 식품과학과 산업 제54권 제3호
발행연도
2021.9
수록면
160 - 170 (11page)

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A recent advance in communication technologies accelerates the spread of food safety issues once presented by the news media. To respond to those safety issues and take steps in a timely manner, automatically detecting related information from the news data matters.
This work presents an AI-based system that detects risk information within a food-related news article. Experts in food safety areas participated in labeling risk information from the food-related news articles; we acquired 43,527 articles in which food names and risk information are marked as labels. Based on the news document, our system automatically detects food names and risk information by analyzing similarities between words within a text by leveraging learned word embedding vectors. Our AI-based system shows higher detection accuracy scores over a non-AI rule-based system: achieving an absolute gain of +32.94% in F1 for the food name category and +41.53% for the risk information category.
#artificial intelligence #word embedding #risk information #food safety issues

목차

Abstract
서론
본론
결론
References

참고문헌 (7)

참고문헌 신청
Mikolov T / 2013 / Distributed representations of words and phrases and their compositionality. Vol. 2 / Proceedings of the 26th International Conference on Neural Information Processing Systems :3111~3119 google schola Pennington J / 2014 / Glove: global vectors for word representation / Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing :1532~1543 google schola Joulin A / 2016 / Fasttext. zip: compressing text classification models / arXiv preprint arXiv:1612.03651 google schola Van der Maaten L / 2008 / Visualizing data using t-SNE / JMLR 9:2579~2605 google schola Vaswani A / 2017 / Proceedings of the 31th International Conference on Neural Information Processing Systems :6000~6010 google schola

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