农业机械学报

作者：田萱，李傲涵，王甜甜，朱保庆

单位：北京林业大学,北京林业大学,北京林业大学,北京林业大学,

关键词：食品感官评价;意见提取;注意力机制;句法树;细粒度感官分析模型

基金：宁夏回族自治区自然科学基金项目（2023BBF01003）

在食品感官研究领域，消费者品评文本承载了丰富的感官评价信息，分析这些文本有助于更好分析食品感官、挖掘消费者偏好和体验。目前人工分析通常需要花费大量时间和精力，同时分析人员的主观倾向也影响最终感官分析结果。为了解决此类问题，基于方面级意见提取提出一种细粒度感官分析模型FGSAM-OI（Fine-grained sensory analysis model with opinion intensity）。该模型旨在基于深度学习有效提取品评文本中针对食品某方面的感官词及相应感官强度，以准确获取消费者对食品的感官体验。首先，在FGSAM-OI中设计了一种强度注意力机制，以增强对输入序列中感官强度词的表示能力。其次，为了进一步将强度词关联到相应感官词，设计了一种强度句法树学习品评文本中的句法关系，以更准确获取感官词与强度词间的联系，进而从整体上提升对食品各个方面的感官分析效果。实验结果表明，增加强度注意力机制和强度句法树分别使感官词和感官强度的提取精确率提高3.73、5.1个百分点，有效提升了对食品品评文本的细粒度感官分析能力。

来源：2025年第10期

《农业机械学报》期刊编辑部

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