BU研究人員利用亞馬遜評(píng)論和AI預(yù)測(cè)產(chǎn)品召回

名為BERT的人工智能以74%的準(zhǔn)確率從亞馬遜的客戶評(píng)論中識(shí)別出召回的食品，然后發(fā)現(xiàn)了數(shù)千種可能不安全但沒(méi)有召回的產(chǎn)品。

在發(fā)布產(chǎn)品召回之前，美國(guó)美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局食品和藥物管理局(FDA)可能需要幾個(gè)月的時(shí)間來(lái)識(shí)別和驗(yàn)證問(wèn)題，因此大多數(shù)召回來(lái)自制造商，通常是在足夠多的人生病導(dǎo)致嚴(yán)重壓力之后。然而，由波士頓大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院(BUSPH)的研究人員共同撰寫的一項(xiàng)新研究表明，很快，人工智能就可以整理在線評(píng)論，以識(shí)別對(duì)公共健康的嚴(yán)重威脅，并加速產(chǎn)品召回過(guò)程。

這項(xiàng)研究發(fā)表在美國(guó)醫(yī)學(xué)信息學(xué)協(xié)會(huì)的公開(kāi)期刊上。研究人員教授了一種現(xiàn)有的“深度學(xué)習(xí)”人工智能，稱為轉(zhuǎn)換雙向編碼器表示(BERT)，以預(yù)測(cè)亞馬遜評(píng)論中的食品召回。-準(zhǔn)確性。大赦國(guó)際還發(fā)現(xiàn)，有20，000條評(píng)論表明，潛在的不安全食品尚未得到調(diào)查。

該研究的資深作者、BUSPH大學(xué)全球健康助理教授伊萊恩恩索西博士說(shuō)：“美國(guó)衛(wèi)生部門已經(jīng)在使用來(lái)自推特、Yelp和谷歌的數(shù)據(jù)來(lái)監(jiān)測(cè)食源性疾病。她解釋說(shuō)，相比之下，這項(xiàng)研究可以理解某些食物的安全性?！靶l(wèi)生部門或食品公司可以有效地使用我們這樣的工具來(lái)識(shí)別消費(fèi)者對(duì)潛在不安全產(chǎn)品的評(píng)論，然后利用這些信息來(lái)決定是否需要進(jìn)一步調(diào)查?！?

BERT接受過(guò)大量英文文本的培訓(xùn)，包括英文維基百科，能夠?yàn)樘囟康慕庾x文本。Nsoesie和她的同事使用眾包(通過(guò)真人)對(duì)6000條評(píng)論進(jìn)行分類，這些評(píng)論包含與FDA召回原因相關(guān)的詞匯，如“疾病”、“標(biāo)簽”、“疾病”、“犯規(guī)”和“腐爛”。以及評(píng)論標(biāo)題和星級(jí)等元數(shù)據(jù)。BERT可以查看這些相同的客戶評(píng)論，并正確識(shí)別召回的食品，準(zhǔn)確率為74%。然后，它在20，000條其他評(píng)論中找到了與美國(guó)食品和藥物管理局召回相關(guān)的條款。

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