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저자정보
Jun-Hyun Oh (Sangmyung University) Sang-Soon Kim (Dankook University) Mi-Kyung Park (Kyungpook National University) Young-Duk Kim (DGIST)
저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2022년 ICEC-한국지능정보시스템학회 공동춘계학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
581 - 584 (4page)

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Word2Vec algorithm is one of the most widely used models of word embeddings, searching for word-to-word associations and representing word data in vector numbers. The goal of this study was to investigate the efficacy of Word2Vec algorithm as a rapid and accurate method for determining “the same imported product from the same company” for imported food items in South Korea. The accuracy of Word2Vec algorithm was determined by correlating the cosine similarity to the manually determined manufacturing process, and the accuracy changes from the Word2Vec algorithm were also investigated by using the weights selected from critical control points (CCPs) of the process. The Word2Vec algorithm determined the manufacturing processes as “same process” with the accuracy of greater than 70%, when the cut-off value cosine similarity is set as 0.85. When the cosine similarity is less than 0.85, the user weight was applied. The accuracy was dependent upon the CCPs; when the CCPs are shared (or same) in the processes, the similarity increased, however when the CCPs were missed or not shared (or different), the similarity decreased.
#imported foods #manufacturing process #critical control point #Word2Vec algorithm #cosine similarity

목차

Abstract
Introduction
Methods
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Conclusions
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