論文の概要: Hybrid consistency and plausibility verification of product data
according to FIC
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02665v1
- Date: Wed, 3 Feb 2021 11:37:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-05 16:45:46.479741
- Title: Hybrid consistency and plausibility verification of product data
according to FIC
- Title（参考訳）: FICによる製品データのハイブリッド一貫性と妥当性検証
- Authors: Christian Schorr
- Abstract要約: EUにおける食品のラベル付けは、FIC(Food Information of Customers)によって規制されている。
FIC要求に応じて栄養素宣言とアレルゲンラベリングを検証するために,ルールベースと機械学習のハイブリッドアプローチを提案する。
その結果、製品の成分のサブセットでトレーニングされたニューラルネットは、高い信頼性を持つアレルゲンを予測できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The labelling of food products in the EU is regulated by the Food Information
of Customers (FIC). Companies are required to provide the corresponding
information regarding nutrients and allergens among others. With the rise of
e-commerce more and more food products are sold online. There are often errors
in the online product descriptions regarding the FIC-relevant information due
to low data quality in the vendors' product data base. In this paper we propose
a hybrid approach of both rule-based and machine learning to verify nutrient
declaration and allergen labelling according to FIC requirements. Special focus
is given to the problem of false negatives in allergen prediction since this
poses a significant health risk to customers. Results show that a neural net
trained on a subset of the ingredients of a product is capable of predicting
the allergens contained with a high reliability.
- Abstract（参考訳）: EUの食品のラベルは、顧客の食品情報(FIC)によって規制されています。
企業は栄養素やアレルゲンなどについて対応する情報を提供する必要がある。
電子商取引の興隆に伴い、より多くの食品がオンラインで販売されるようになった。
FIC関連情報に関するオンライン製品記述には、ベンダーの製品データベースにおけるデータ品質が低いため、しばしば誤りがある。
本稿では,FIC要求に応じて栄養素宣言とアレルゲンラベリングを検証するために,ルールベースと機械学習のハイブリッドアプローチを提案する。
これは顧客に重大な健康リスクをもたらすため、アレルゲン予測における偽陰性の問題に特に重点が置かれています。
結果は、製品の成分のサブセットで訓練されたニューラルネットワークが、高い信頼性を含むアレルゲンを予測できることを示しています。
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