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论文通讯作者、比利时鲁汶大学Kevin Verstrepen和同事及合作者一起,从250种比利时商业啤酒(包括22种啤酒风格)中提取超过200种化学性质,并将这些数据与来自16名训练有素的品鉴小组成员的描述性感官分析数据,以及来自在线啤酒评论数据库(RateBeer)的18万多条公众消费者评论数据联系起来。他们利用这一大型数据集WWW,JSH199,COM-JSH5,COM,训练了机器学习模型从啤酒的化学特征中关联并预测其风味和消费者评价,进一步用模型的预测改造了一种含酒精和无酒精商业啤酒来测试其有效性,结果在盲品中获得了训练有素的品鉴小组成员整体上更高的评价。
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