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感官詞典是客觀描述食品感官特性的標(biāo)準(zhǔn)化詞匯表。根據(jù)科學(xué)原則和標(biāo)準(zhǔn)程序制定的詞典可以被不同的群體用來一致地描述食品。一個(gè)詞典能否被作為工具使用取決于有沒有經(jīng)過校準(zhǔn)和驗(yàn)證，定義明確的詞匯才能支持這種水平的感官研究。
對(duì)詞典的需求產(chǎn)生于食品制造業(yè)的復(fù)雜需求。制造商可能需要在多個(gè)地區(qū)評(píng)估相同的產(chǎn)品，需要銜接產(chǎn)業(yè)鏈的研發(fā)、制造和營(yíng)銷等各個(gè)環(huán)節(jié)，并且需要在不同的受眾之間進(jìn)行清晰的溝通。因此，感官科學(xué)家需要研究有效的工具來與非專業(yè)性的商業(yè)人群溝通，感官詞典應(yīng)運(yùn)而生。詞典使產(chǎn)品開發(fā)人員和其他產(chǎn)品研究人員能夠理解產(chǎn)品的屬性，這在產(chǎn)品開發(fā)、產(chǎn)品維護(hù)、質(zhì)量控制和保質(zhì)期研究中都有應(yīng)用。
一、建立詞典的流程
一、建立詞典的流程
二、樣品及人員準(zhǔn)備
01樣品的收集
樣本集的規(guī)模取決于產(chǎn)品類別和研究目的。一般來說，樣本集應(yīng)足夠大，以便公平地反映整個(gè)產(chǎn)品類別。樣本集的適當(dāng)規(guī)模取決于產(chǎn)品類別。有些特殊類別樣品，如醬油、碳酸飲料等，產(chǎn)品規(guī)模很大，對(duì)每一個(gè)品牌和類型進(jìn)行抽樣是不切實(shí)際和多余的，需要從市場(chǎng)中挑選有代表性的樣品進(jìn)行分析。
02樣品準(zhǔn)備及感官評(píng)定程序
感官品評(píng)樣品的準(zhǔn)備包括樣品制備、樣品編碼和樣品呈送。一致的樣品制備和呈送能最大限度地減少評(píng)估過程中的潛在偏差。良好的實(shí)驗(yàn)方案需保證樣品的外觀和呈送溫度保持標(biāo)準(zhǔn)化處理。樣品的制備要求控制樣品均一性、樣品量、樣品的溫度和器皿。為了更直觀地觀察樣品的外觀、顏色等，研究人員常將固體樣品外形處理為相同大小、相同形狀，液體樣品通常用相同的透明容器盛裝相同體積的樣品。
03小組成員
很多詞典在開發(fā)時(shí)并不需要很多成員，10人以下的小組居多，但對(duì)成員的感官評(píng)價(jià)經(jīng)驗(yàn)有很高的要求，如經(jīng)過120h的描述性感官訓(xùn)練，并擁有1000或2000h感官描述經(jīng)驗(yàn)。
如果沒有一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的品評(píng)小組，需要從頭開始建立一個(gè)小組。這方面工作包括成員的招募、篩選和培訓(xùn)等。小組成員的選擇在所有描述性分析中都很重要，尤其是在詞典開發(fā)中。小組成員應(yīng)該具有高度的感官敏感性、成熟的抽象思維能力（以便執(zhí)行適當(dāng)?shù)脑~匯合并）和積極的態(tài)度。人員篩選可以通過問卷調(diào)查、敏感度測(cè)試、排名或評(píng)分測(cè)試和面試來實(shí)現(xiàn)。
通過篩選的小組成員還需要根據(jù)不同食物的要求進(jìn)行特定的培訓(xùn)，來保證他們能夠發(fā)掘足夠的感官特性并準(zhǔn)確地描述它們。
三、生成初始詞匯
在生成初始詞匯階段，考慮到同種食物的相似性，有時(shí)并不需要樣品空間中的全部樣品，只需要能夠代表總體的部分樣品即可。
三、生成初始詞匯
在生成初始詞匯階段，考慮到同種食物的相似性，有時(shí)并不需要樣品空間中的全部樣品，只需要能夠代表總體的部分樣品即可。
大多數(shù)研究者選用的生成初始詞匯的方法為:讓品評(píng)小組成員盡可能多地寫下他們感知到的感官特性，以供后續(xù)討論。針對(duì)不同的研究目的，研究者們也會(huì)采用不同的詞匯開發(fā)方式。有研究表明，受過訓(xùn)練的小組成員會(huì)使用更為精確的感官屬性詞，而未受過訓(xùn)練的小組成員更多的采用一般的表達(dá)方式。
四、詞匯刪減與定義
01詞匯的刪減、增添與合并
初始詞匯階段得到的描述詞常常是冗雜、重復(fù)、帶有個(gè)人色彩的，偶爾還會(huì)出現(xiàn)疏漏，因此需要?jiǎng)h減不必要的描述詞、增加之前被忽略的描述詞并且合并具有相似含義或是代表同一屬性的詞匯。
四、詞匯刪減與定義
01詞匯的刪減、增添與合并
初始詞匯階段得到的描述詞常常是冗雜、重復(fù)、帶有個(gè)人色彩的，偶爾還會(huì)出現(xiàn)疏漏，因此需要?jiǎng)h減不必要的描述詞、增加之前被忽略的描述詞并且合并具有相似含義或是代表同一屬性的詞匯。
在藍(lán)莓汁詞典的開發(fā)過程中，初始詞匯在7次會(huì)議中進(jìn)行了測(cè)試，并進(jìn)行了調(diào)整，如刪除、合并或重新安排屬性。例如:覆盆子、櫻桃和黑漿果的味道被組合成“漿果”;梨皮、西瓜皮、莖和綠色/青草被合并為“綠色/莖”;面團(tuán)味因缺乏使用而被完全刪除;黑木頭被列入“糖蜜/黑玉米糖漿”中。這個(gè)過程是需要大量討論的，當(dāng)小組成員都認(rèn)為保留下來的詞是有意義的，才能證明詞典的客觀性和科學(xué)性。
另一種決定描述詞是否需要保留的方法是:在詞匯開發(fā)的初始階段，寫出描述詞的同時(shí)在五點(diǎn)強(qiáng)度標(biāo)度中為此特性標(biāo)定強(qiáng)度，之后在保留詞匯階段通過M值計(jì)算。
02詞匯強(qiáng)度、定義及參比樣描述詞定義
對(duì)于任何一個(gè)感官詞典來說都是必不可少的，有明確的定義才能保證其他研究者、生產(chǎn)商和消費(fèi)者都能夠直觀地感受到每個(gè)詞匯所表達(dá)的含義和它們表征的感官特性。有些詞匯的定義也可以在有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)中直接查找，我國(guó)現(xiàn)行感官分析術(shù)語標(biāo)準(zhǔn)為GB/T10221-2012。而且，某一特性描述詞在被確定之后，由于樣品之間存在差異，一種特性在所有樣品中的不同強(qiáng)度需要被確定。
02詞匯強(qiáng)度、定義及參比樣描述詞定義
對(duì)于任何一個(gè)感官詞典來說都是必不可少的，有明確的定義才能保證其他研究者、生產(chǎn)商和消費(fèi)者都能夠直觀地感受到每個(gè)詞匯所表達(dá)的含義和它們表征的感官特性。有些詞匯的定義也可以在有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)中直接查找，我國(guó)現(xiàn)行感官分析術(shù)語標(biāo)準(zhǔn)為GB/T10221-2012。而且，某一特性描述詞在被確定之后，由于樣品之間存在差異，一種特性在所有樣品中的不同強(qiáng)度需要被確定。
詞匯的參考即為表征某種感官特性的參比樣品，在GB/T29604-2013中將參比樣（referencesample）定義為：用于定義或闡明一個(gè)特性或一個(gè)給定特性的某一特定水平的物質(zhì)�？傮w分為配制型參比樣和實(shí)物型參比樣。同時(shí)，參比樣表征的香氣強(qiáng)度也需要小組成員討論后達(dá)成共識(shí)。
五、詞匯測(cè)試及數(shù)據(jù)分析
01驗(yàn)證及測(cè)試
詞典的驗(yàn)證環(huán)節(jié)是為了檢驗(yàn)詞典能否有效地區(qū)分樣品，確保詞匯和強(qiáng)度量表能有效區(qū)分樣本間的感官特性和差異。
五、詞匯測(cè)試及數(shù)據(jù)分析
01驗(yàn)證及測(cè)試
詞典的驗(yàn)證環(huán)節(jié)是為了檢驗(yàn)詞典能否有效地區(qū)分樣品，確保詞匯和強(qiáng)度量表能有效區(qū)分樣本間的感官特性和差異。
測(cè)試環(huán)節(jié)常借助量表來標(biāo)定強(qiáng)度，常用的強(qiáng)度量表是0~15點(diǎn)強(qiáng)度量表（以0.5為增量或以1.5為增量），研究者選用五分制量表、十分制量表和全量表（考慮到適用于不同類型的量表，每個(gè)參考物的強(qiáng)度被設(shè)定為滿分量表的百分比，以便將來進(jìn)行評(píng)價(jià)）。除量表外，還有線尺度評(píng)分等。
02數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析的方法主要包括主成分分析（PCA）、聚類分析、對(duì)應(yīng)分析等。主成分分析是大多數(shù)感官詞典建立者都會(huì)選擇的數(shù)據(jù)處理方法，它的目的是“降維”。完成詞匯的收集與整理之后，我們會(huì)得到數(shù)量較多的詞匯，如果想要了解哪些屬性在樣品之間差異最大，或是利用哪些重要屬性就能很好地區(qū)分樣品，這時(shí)就要用到主成分分析。
02數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析的方法主要包括主成分分析（PCA）、聚類分析、對(duì)應(yīng)分析等。主成分分析是大多數(shù)感官詞典建立者都會(huì)選擇的數(shù)據(jù)處理方法，它的目的是“降維”。完成詞匯的收集與整理之后，我們會(huì)得到數(shù)量較多的詞匯，如果想要了解哪些屬性在樣品之間差異最大，或是利用哪些重要屬性就能很好地區(qū)分樣品，這時(shí)就要用到主成分分析。
當(dāng)重要屬性的數(shù)量很多時(shí)，可以采用層次聚類分析（AHC）將其進(jìn)行合并處理，層次聚類分析生成的樹狀圖簡(jiǎn)單易懂，容易理解各個(gè)屬性的特點(diǎn)和關(guān)系。對(duì)應(yīng)分析（CA）可以用于分析描述性數(shù)據(jù)之間的特性，例如GONZAGA等利用該方法分析了葡萄產(chǎn)區(qū)與葡萄酒感官特性之間的關(guān)系。
除本文介紹的方法之外，還有許多數(shù)據(jù)處理方法可供選擇，例如方差分析、Fisher最小顯著性差異檢驗(yàn)、Tukey's檢驗(yàn)等，這取決于研究目的和樣品的不同特性，研究者可以根據(jù)實(shí)際情況自由選擇、自由組合不同的數(shù)據(jù)處理方法。 
