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【2h】

Modelling the sensory space of varietal wines: Mining of large unstructured text data and visualisation of style patterns

机译：对各种葡萄酒的感官空间进行建模：大型非结构化文本数据的挖掘和样式样式的可视化

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摘要

The increasingly large volumes of publicly available sensory descriptions of wine raises the question whether this source of data can be mined to extract meaningful domain-specific information about the sensory properties of wine. We introduce a novel application of formal concept lattices, in combination with traditional statistical tests, to visualise the sensory attributes of a big data set of some 7,000 Chenin blanc and Sauvignon blanc wines. Complexity was identified as an important driver of style in hereto uncharacterised Chenin blanc, and the sensory cues for specific styles were identified. This is the first study to apply these methods for the purpose of identifying styles within varietal wines. More generally, our interactive data visualisation and mining driven approach opens up new investigations towards better understanding of the complex field of sensory science.
机译：越来越多的公开可用的酒感官描述提出了一个问题，即是否可以挖掘此数据源以提取有关酒感官特性的有意义的特定领域信息。我们介绍了形式概念格的新颖应用，并结合了传统的统计检验，以可视化7,000种Chenin blanc和Sauvignon blanc葡萄酒的大数据集的感官属性。迄今为止，复杂性被认为是风格上的重要推动力，而尚无特征的Chenin blanc则被识别出来，并且确定了特定风格的感官提示。这是首次将这些方法用于识别品种葡萄酒中样式的研究。更广泛地说，我们的交互式数据可视化和挖掘驱动方法为更好地理解感官科学的复杂领域开辟了新的研究领域。

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