审稿意见

一、论文总体评价

《酒精饮料食品安全合规风险信息的自动检测方法》一文旨在探讨利用机器学习算法，特别是BERT模型，在酒精饮料行业的食品安全合规风险信息检测中的应用。文章结构清晰，方法论严谨，实验设计合理，数据处理和分析过程详尽，对于推动食品安全合规风险管理的自动化和智能化具有重要意义。整体而言，这是一篇具有较高学术价值和实践应用前景的论文。

二、研究内容与结构

引言与背景：文章开篇即明确了研究背景和意义，指出了食品安全合规风险管理的重要性以及现有方法的局限性，进而提出了利用BERT模型进行自动检测的创新思路，为后续研究奠定了坚实的基础。
相关工作：对食品安全信息系统、文本挖掘和情报监管等方面的现有研究进行了综述，展示了研究的必要性和前沿性，同时也指出了当前研究的不足，为本研究的开展提供了理论依据。
材料与方法：详细介绍了数据来源、专家标注过程、语言模型和数据处理方法、模型训练及性能评估等关键环节，实验设计科学合理，数据处理过程严谨细致。
结果与讨论：对实验结果进行了深入分析，展示了BERT模型在句子分类和实体检测任务上的优异性能，并对实验结果进行了合理的解释和讨论。
结论：总结了研究的主要发现，强调了自动检测系统在食品安全合规风险管理中的应用前景，并对未来研究方向提出了展望。
三、创新点与亮点

方法创新：首次将BERT模型应用于酒精饮料行业的食品安全合规风险信息检测，提出了基于预训练语言模型的自动检测方法，具有较高的创新性。
数据丰富：利用了大量来自政府网站和新闻媒体的监管变化数据，数据样本量大且来源广泛，增强了研究结果的可靠性和普适性。
性能优异：实验结果表明，BERT模型在句子分类和实体检测任务上均表现出色，F1分数分别达到0.88和0.60，显著优于传统监督学习模型。
四、不足与建议

数据集局限性：虽然文章使用了大量数据进行模型训练，但数据主要来源于中文环境，对于多语言环境下的应用尚未进行探讨。建议未来研究考虑多语言数据的整合与应用，以提高模型的普适性和国际化水平。
模型可解释性：尽管BERT模型在性能上表现出色，但其决策过程相对黑箱，缺乏可解释性。建议未来研究探索模型的可解释性方法，如通过可视化技术或注意力机制等手段揭示模型的决策依据。
实际应用验证：文章主要停留在理论研究和实验验证阶段，尚未对模型在实际应用场景中的性能进行充分验证。建议未来研究加强与食品企业的合作，将模型应用于实际场景中，以检验其有效性和可靠性。
五、结论

综上所述，《酒精饮料食品安全合规风险信息的自动检测方法》一文在方法创新、数据丰富和性能优异等方面表现出色，具有较高的学术价值和实践应用前景。尽管存在一些不足之处，但整体上是一篇值得发表的高质量论文。建议作者在修改时充分考虑审稿专家提出的建议，进一步完善文章内容，以提升其在《食品与发酵工业》杂志上的发表质量。