DEIM Forum 2017 P8-2

レビュー情報を用いた料理レシピの特徴分析によるカテゴリ生成
およびレシピタイトルの自動生成
金内 萌† 難波 英嗣‡ 角谷 和俊††関西学院大学総合政策学部 〒669-1337 兵庫県三田市学園 2 丁目 1 番地
‡広島市立大学大学院情報科学研究科 〒731-3194 広島市安佐南区大塚東 3-4-1
E-mail: †{fgx42122,sumiya}@kwansei.ac.jp, ‡nanba@hiroshima-cu.ac.jp
あらまし近年 Cookpad や楽天レシピなどの投稿型レシピサイトが普及している．レシピの投稿者はレシピを投稿する際に独自のタイトルをレシピにつける．しかしこれらのタイトルは必ずしもレシピの特徴を捉えることができているとは限らない．そこで本研究ではレシピの特徴を捉えたタイトル生成システムの構築を目指す．その手段として投稿型レシピサイトにあるレビュー情報を用いる．また，タイトルの自動生成の第一歩として特徴別のカテゴリ生成を行う．
キーワード

レビュー分析, コンセプト生成, カテゴリ構築

1．はじめにイントを投稿者が自由に記載する．さらに，あるユーザが投稿したレシピに対し，別のユーザがレビュ近年，Cookpad や楽天レシピなどのいわゆる投稿ーを投稿することができる．レビュー情報には「お型レシピサイトを用いて，日常的に料理をする人がいしかった」や「簡単でした」などのレシピの感想増えてきている．また，それに伴い，自作のレシピだけではなく，例えば「運動会にぴったりの○○」を投稿し，多くの人に共有するユーザも増えてきてというレシピに対してレビュー投稿者が「 BBQ にいる．これらの投稿型レシピサイトでは，ユーザはもっていったら喜んでもらえました」や「家族での独自でレシピにタイトルを付与する．多くのレシピお花見にもピッタリでした」という記述もある．こ

タイトルがレシピの特徴を示している修飾語とレシうしたレビューは，このレシピには運動会だけではピのメニュー名を組み合わせたものであるが，そのなく BBQ やお花見などのシーンに相応しい，またタイトルが本当にレシピの特徴を示しているものでは家族で食べるのに相応しいものでもあるという新あるとは限らない．さらに初めてレシピ投稿する人たな特徴を示している．そこで，本研究では目的別にとって，レシピの特徴を捉え，タイトルに修飾語

料理レシピカテゴリの構築にレビュー情報を用いる．

を付与することは困難な場合もある．また，このよ

ここで，すべてのレシピにレビューが存在するわ

うな投稿型レシピサイトでは膨大なレシピデータのけではないため，レビューのないレシピは目的別料中からユーザが目的のものを探すために，キーワー

理レシピカテゴリの分類対象外になってしまう．そド検索を行うか，階層的なカテゴリをたどる必要がこで，本研究では，レビュー情報に基づいて目的別ある．このカテゴリは，材料(肉・野菜・魚介など)料理レシピカテゴリに分類されているレシピを分析や料理の種類(和洋中)に基づいたものが中心的であし，各カテゴリの特徴を明らかにした上で，レビュるため，例えば「鉄分補給」や「子供の運動会」なーの存在しないレシピの分類を試みる．

どの目的に応じたレシピを探すのに十分ではない．

本論文の構成は以下のとおりである．2 節では情

そこで，本研究では，目的別の料理レシピカテゴリ

報推薦や特徴抽出に関する関連研究について述べる．

を構築し，そのカテゴリへのレシピの自動分類を目

3 節では目的別料理レシピカテゴリの構築手法につ指す．そして分類したレシピの特徴を分析し，レシいて述べる．4 節ではレビューのないレシピを分類

ピを投稿した際に自動でタイトルを生成できるシスする手法を実現するためのいくつかの分析についてテムの構築を目指す．

述べる．5 節では本研究のまとめと今後の課題を述

目的別料理レシピカテゴリを構築する上で，本研
究ではレビュー情報に着目する．投稿型レシピサイ
トでは，タイトル，概要，材料，作り方，コツやポべる．

2．関連研究2.1

レシピ推薦

これまでもレシピ関連の研究は数多くされてきてい る ． レ シ ピ 推 薦 の 研 究 に お い て ， 門 脇 ら [1] は ，表現の意味を明らかにしている．調理器具と材料との比較はレシピ作成者の主観に基づくものである．
したがって本研究ではレビュー情報を用いて，レシピを利用した第三者の情報からレシピの利用目的や特徴を抽出する．

ブログ型レシピを用いたレシピ推薦の研究を行った．

レシピの特徴は手順や見た目，材料がある．この

ブログ型レシピには日記部分とレシピ部分が記載さうち，材料では，もとから入っていて特徴のあるもれている．門脇らの研究では日記部分にあるレシピのだけではなく，代替することによって特徴のあるを作った事由表現を含むキーワードを抽出し，ほかレシピといえるものもある．代替の例として，アレのユーザがレシピを推薦する手法を提案した．門脇

ルギー食材である牛乳を投入に替えるレシピが挙げらの研究では事由表現を抽出するために日記中のられる．花井ら[6]は，この代替食材抽出し，代替「から」「ので」「ために」「おかげ」「せい」と食材を提案するレシピ検索のシステムを構築していいうキーワードに着目して事由文を抽出している．

る．花井らは健康向上の効果のある食材を抽出し，本研究でも特徴や目的を抽出するため，目的を抽出

レシピ内の材料と代替を行ったが，本研究では健康するキーワードとしていくつか定義を行う．

向上に関わらず，カテゴリにあう代替レシピを抽出

ま た ， 池 尻 ら [2 ] の 研 究 で は 意 外 性 の あ る レ シ ピ

することを目的とする．に着目したレシピ検索システムを提案している．このシステムはレシピ中の材料から，レシピに意外性2.3

食材名の抽出があるかを判定する．このような意外性はレシピの森ら[7]は手続き文書のフローグラフ化を試み特徴であるといえる．本研究ではレビュー情報からるために，料理レシピに着目した．森らの作成するレシピの特徴である意外性をみつける．

フローグラフでは，食材や道具を頂点とし，食材や2.2

レビュー情報を用いた文書のカテゴリ分類

道具の関係性を偏として作成を行った．頂点となる
食材や道具に関しては野菜や調理器具といった通常

石 野 ら [3 ] は 商 品 レ ビ ュ ー か ら 語 彙 構 文 パ タ ー ン

用いられる固有表現だけではなく，食材や調理者のを用いて購買意図抽出を行い，ユーザの目的に合わ動作を表す用言も含まれている．関係性に該当するせた商品検索ができるシステムを提案している．本辺では頂点の述語項関係や参照関係などその他の関研究ではこのシステムのようにレシピを自動分類し，係をラベルとして示している．そして，この頂点やユーザの意図によってレシピを検索できることを目辺をそれぞれ基準化し，フローグラフに変換した．

的とする．
ま た ， 金 子 ら [4 ] は 石 野 ら の 研 究 を も と に ， 潜 在的意図から商品を絞り込むために，階層的知識の自本研究ではこのフローグラフを用いて文章中から食材名を抽出する．抽出した食材名からカテゴリ名の特徴の抽出を試みる．

動構築を行った．購買意図の分析からカテゴリの包含関係を構築した．本研究でも，レシピをカテゴリ分類するにあたり，カテゴリの階層化が必要となる．
2.3

レシピの特徴の抽出

Cookpad や楽天レシピなどの投稿型レシピサイ
トでは，ユーザが各料理タイトルを自由に決めることができる．そして，タイトルには「簡単」や「子供が喜ぶ」という表現がよく見られる．しかし，このような修飾表現は非常に曖昧なものであり，例えば「簡単」であれば，なぜ簡単なのかが一見してわからない．
橘ら[5]はこれらの修飾表現がどのような特徴に基づいてつけられたのかを明らかにする手法を提案した．提案手法として，調理器具と書くレシピの材料リストに着目し，ある一般的な手順と比べて修飾

3．目的別料理レシピカテゴリの構築
3.1 レビューの自動解析
著者ら [8]は， Cookp ad のレビューに，表 1 に示すタグを自動付与する手法を提案している．

表 1：Cookp ad のレビュー解析のためのタグ
TARGET

対象者（例：子供，友人，娘）REASON

作った意図（例：風邪気味だから）

PURPOSE欲求（例：ダイエット）

LIKE

好み（例：好き，嫌い，苦手）

TIME

イベント性（例：クリスマス）

表 1 の定義に基づいてレビューに人手でタグを付与した例を以下に示す．
 <PURPOSE>美肌</PURPOSE>のためにも毎日飲みます！
 9 /2 9 の < TIME>夕食 < /TIME>と 9 /3 0 の <TIME>
運動会</TIME>のために作りました♪
上記の例では，「美肌」という文字列に PURPOSE
タグが，「夕食」と「運動会」という文字列にTIME タ グ が 付 与 さ れ てい る ． 著 者 らは ， 条 件付確率 場 (CRF)に 基 づ く 手 法 で， こ のよ う なタ グを 自 動的に付与するシステムを構築している [8]．
こ の シ ス テ ム を 用 い て Cookpad デ ー タ ベ ー ス 中のすべてのレビューを解析した．その結果，全レビ
ューに付与されたタグは表 2 のとおりであった．
表 2：全レビューに付与したタグの数
タグの種類

タグ数

TA R G E T

21,973REASON

1,578

PURPOSE761

LIKE

159,639

TIME

10,685

各タグ内の文字列について頻度の高いものを表 3 に示す．表 3 の各文字列の後ろに記載されているカッコ内の数字は，レビュー中の出現頻度を示している．
表 3 の結果に基づき，表 4 に示すカテゴリを構築した．このカテゴリの構築は，例えば「母」と「お母さん」のような同義語は統合，低頻度語は削除し，また，カテゴリによって極端な偏りが生じないよう配慮した．
次節では，この目的別料理レシピカテゴリにレシピを分類するための基礎的調査の結果について報告する．

表 3：タグごとの頻出文字列
上位カテゴリ
下位カテゴリ
健康 (88)，ダイエット (69)，美容(62) ， あ げ る (18) ， 大 根 消 費
欲求(11) ， か さ 増 し (10) ， カ ロ リ ー ダ(PURPOSE)
ウ ン (10)， お 肌 (9)， 生 ク リ ー ム
消費 (8)，プレゼントする (8)風 邪 気 味 (411) ， 卵 ア レ ル ギ ー(207)， ダ イ エ ッ ト 中 (117)， 風 邪作成意図
っぴき (72)，風邪をひいた (45)，(REASON)
授乳中 (24)，風邪を引いた (21)，糖尿病 (19)，卵アレ (14)
健康 (88)，ダイエット (69)，美容(62) ， あ げ る (18) ， 大 根 消 費
イベント性(11) ， か さ 増 し (10) ， カ ロ リ ー ダ(TIME)
ウ ン (10)， お 肌 (9)， 生 ク リ ー ム
消費 (8)，プレゼントする (8)娘 (3999) ， 子 供 (3415) ， 息 子(2370) ， 彼 氏(440) ， 旦 那(387) ， 夫 (299) ， 彼 (246) ， 自 分
対象者(TARGET)(184) ， 家 族 (153) ， お 友 達(141) ， 友 達 (122) ， 妹 (105) ， 母(93)，パパ (93)野 菜 嫌 い (2524) ， 私 も 大 好 き(1745)，チーズ好き (1653)，お好き (1384) ， チ ョ コ 好 き (1322) ，好み(LIKE)
納 豆 好 き (1105) ， 一 番 好 き(1048) ， 私 の 大 好 き (926) ， 私 の好き (810)
表 4：目的別料理レシピカテゴリ
上位カテゴリ
下位カテゴリ健康
風邪予防，便秘解消，鉄分補給，疲労回復，健康美容
美容全般，肌目的
プレゼント
量増し
お弁当
病気
風邪，熱，お腹，体調不良，糖尿病，骨折，貧血，疲れ，入院，病後
アレルギー
卵，乳製品，小麦，エビ，トマ
ト，たまねぎ，筍，かに，貝，その他
イベント
誕生日（誕生日，はじめての，子供へ，娘へ，息子へ，きょうだいへ，親戚へ，友達へ，自分へ，彼氏へ，お世話になっている人へ
その他（母の日，父の日，バレンタイン，クリスマス，こどもの日，運動会，勝負の日，敬老の日，冬至，雛祭り，女子会，お月
見食べ手
こども，娘，息子，父，母，家族，彼氏，彼女，友達3.2

レビューの解析結果に基づいた目的別料理レシピカテゴリの構築
我々は，これまでに，レシピのレビューを解析し，4．レシピ分類システムの構築
料理レシピの目的別料理レシピカテゴリへの自動分類

料理を作成する目的を分類・整理し，カテゴリとし3 節で述べた手法で，目的別料理カテゴリにレシて ま と め て い る [8] ． 現 在 開 発 中 の 目 的 別 料 理 レ シ

ピが登録されているが，これらは Cookpad の全レピカテゴリを用いたレシピ検索システムの動作例をシピを登録することはできていない．そこで，本研示す．図 1 は，システムのトップ画面である．図で究では，この目的別料理カテゴリに，料理レシピをは，階層的なカテゴリが表示されており，その中の自動分類する 2 種類の手法を提案する．これらのひとつ「ダイエット」をクリックすると，「ダイエ手法について，4.1 節，4.2 節でそれぞれ述べる．

ット」カテゴリに分類されているレシピ一覧が表示される．なお，現在のプロトタイプシステムでは，4.1

各カテゴリの特徴に基づいた分類手法

4.1.1

カテゴリごとのレシピの特徴の分析

レビュー中に明示的に「ダイエット」と記載されたものだけが分類されている．

3 節で述べた目的別料理カテゴリの各カテゴリの特徴を明らかにするため，すでに分類済のレシピを分析した．分析の結果，4 つのカテゴリ「風邪予防」「便秘解消」「鉄分補給」「疲労回復」で以下のような特徴がみられた．
 風邪予防のカテゴリ：生姜入りの納豆，生姜の砂糖漬け，金柑マーマレード，ニラ入り冷奴，はちみつホットミルクなどのレシピが分類されていた．レシピの内容としては，生姜，金柑（柑橘類），ニラ，はちみつを用いたレシピがあった．
 便秘解消のカテゴリ：ツナひじきご飯，おからのパウンドケーキ，寒天と黒蜜きなこ，コーヒー寒天，牛蒡と蒟蒻と人参の煮物，おからバナナ，などのレシピが分類されていた．使用されている材料には寒天やおからが目立った．
図 1: 目的別料理レシピカテゴリを用いたレシピ検索システム(トップ画面)

 鉄分補給のカテゴリ：アサイーボウル，鶏レバー料理，ひじきを使用した料理が分類されている．特にタイトルに「ひじき」を含む料理が多く見られた．
 疲労回復のカテゴリ：酢や豚を用いたレシピが分類されていた．
これらのカテゴリでは，使われる食材に特徴がある
こ と が 分 か っ た ． そ こ で ， Yahoo ! 知 恵 袋 を 用 い て ，各カテゴリを特徴付けるより多くの食材の自動検出を行った．
4.1.2 Yahoo!知恵袋からのカテゴリを特徴付ける
食材の自動検出

図 2: 目的別料理レシピカテゴリを用いたレシピ検索システム(「ダイエット」カテゴリのレシピの一覧表示)

本研究では，知恵袋のデータの中でも，「暮らしと生活ガイド」カテゴリ中の「料理，レシピ」カテゴリを使用する．この知恵袋データには，多くの投カテゴリ名
風邪予防

稿者が様々な目的に対して効果のある食材やレシピを質問し，回答が行われている．
便秘解消

鉄分補給
疲労回復

図 3：知恵袋の質問と回答の例この例の回答にある生姜やねぎなどの食材が自動抽出できれば，風邪に効果的な食材が自動的に収集できることになる．
本研究では ，森ら [7]の レ シピを対象 にした 固有表現抽出器を知恵袋データに適用することで，各カテゴリに特徴的な食材を自動収集した．その結果の一部を表[6] に示す．な お ，森らのシステ ムは料理レシピを入力の前提としているため，知恵袋にそのまま適用すると食材以外のものも誤って抽出されてしまう．そこで森らのシステムで抽出された食材候補を，Cookpad データベースに含まれる全レシピの材料リストと比較し，材料リストに含まれないものは候補から除外した．また，例えば「鉄分」などのカテゴリ名の一部になっているような単語も排除した．

自動で抽出された食材名
からし,生姜,ネギ,ねぎ,マスタード,みかん, ジャガイモ, ご飯, 体, メロン, カロリー, キャベツ,ニラ, 湯 ,人参, ブロッコリー, 鶏肉, 梨, イチゴ, 大根, レモン, ニンニク, 皮ヨーグルト, 皮, バナナ, 水分, 寒天, 水, ペクチン, オールブラン, オ
リーブオイル, レタス, 納豆, 腸, さつまいも, 牛乳, 蕎麦, メロン, レ ーズン, 酢, 果物, ひじき, 小麦粉, 煮物, サツマイモ, 玄米, カ ス ピ 海 ヨ ー
グルト,プルーン, 大豆, 豚, コ ー ン フレーク, 体, コーヒー, リンゴ, お から,レバー, 茶, 豚, プルーン, 鶏, 牛肉, 鶏レバー, 湯, 牛乳, 食材,酢, 豚肉, にんにく, ニンニク, 梅干, カルシウム, 砂糖, 体, ク エ ン
酸,らっきょう, 黒酢, ネギ, バ ナ ナ ,ねぎ, タマネギ, うなぎ, 水分, 牛肉, 山芋, 糖分, 梅干し, た ま ね ぎ ,豆腐, タコ, 果糖, トマト, リンゴ, 梨, 玉ねぎ, 納豆, カロリー, レモン, 豚, イカ, 食材, B, ニラ, 乳酸, キムチ, Ｃ, 果物, ベーコン, エネルギー, ヨーグルト, 鶏肉, ナ ス ,味噌汁, 部分, 酢の物, C, 塩, 蜂蜜, ウナギ, 牛乳, コーヒー, 生 姜 ,Ｂ, 炭水化物, チョコレート, パ セリ, 麺, 種, 鳥, ひよこ豆, チ ョ コ ,オイル漬け, 酢漬け, 例えば, フ ルーツ, 玄米, ラーメン, ペクチン, しょうが, モロヘイヤ, 糠, パ イ ナ ッ プル, 昆布,焼き肉, ご飯, 酢豚, ラ ッ キ
ョウ, 梅酒, 味噌, 卵, カレー, 梅 ,オクラ, ほうれん草, ステーキ, グ
レープフルーツ, 実, 栄 養 ド リ ン ク ,豚キムチ, エビ, メロン, メ ー プ ル
シロップ, 柿, ごま, 材料, う ど ん ,オイル, ビール, グ リ ー ン ピ ー ス ,糖, 油,

上記の手法で知恵袋から抽出した食材名について，抽出した単語がカテゴリ名に関係のある単語であるのかを評価する．そのために，管理栄養士の有資格者にこれらの単語を評価してもらった．
評価方法として，食材名それぞれにカテゴリ名と関係がある 3 点，少し関係がある 2 点，関係がない1 点の点数を振ってもらった．
その結果，風邪予防の項目では ，44.93％の確率で，便秘解消の項目では 54.55％の確率で，鉄分補給の項 目 で は ， 60 ％ の 確 率 で ， 疲 労 回 復 の 項 目 で は50.16％の確率で項目に関係する食材が抽出された．
表 6：知恵袋から抽出したカテゴリ名ごとの食材名

5．まとめ
本研究では著者ら[8]のレビュー情報の特徴抽出を用いてカテゴリの分類を行った．タグの自動付与に基づいてカテゴリ分類を行った．そして，類似するカテゴリ名に関してグルーピングを行い，手作業でディレクトリの整理を行った．また，知恵袋によってカテゴリごとの食材名を抽出した結果，食材名以外の単語も抽出されたが，食材名に着目するとカテゴリ名と関係のある食材が抽出された．その結果をもとに，管理栄養士に抽出した食材を評価してもらった結果，約半分の確率で効果のある食材が抽出

and Web-based Applications & Services

されることが分かった．

(iiWAS2015) .

今後の課題として，抽出された特徴語の評価をど[7]前田宏邦, 山形洋子, 森信介. (2016). レシピテキのように行うかを考える必要がある．またタイトル

ストからのフローグラフコーパス作成. デ生成を行うためにタイトルの構造について検討する

ータ工学と食メディア.

ことが必要になる．そして，現在キュレーションメ[8]金内萌, 難波英嗣, 角谷和俊. (2016). 投稿型レディアの情報の不正確さが問題視されている．本研

シピサイトにおけるレビュー情報に基づく

究でもレビュー情報から特徴を抽出しているため，料理タイトル自動生成. DEIM Forum

それらのレビューの信憑性・信頼性の評価が必要に2016.

なるだろう．例えば鉄分補給のカテゴリについて，鉄分補給は適正な量の摂取は身体によい効果をもたらすが，過度な摂取は身体に胃腸障害などの悪影響を及ぼす場合もある．そのため専門的な補足情報も必要になる．

6．謝辞
本研究を遂行するにあたり，Cookpad データとYahoo!知恵袋データを利用させていただいた．ここに記して謹んで感謝の意を表する．

7．参考文献[1]門脇拓也, 山肩洋子, 森信介, 田中克己. (2014).
誕生・使用事由によるレシピ検索～生い立ちレシピサーチ～. DEIM Forum 2014.
[2]池尻恭介, 清雄一, 中川博之, 田原康之, 大須賀昭彦. (2013). 食材に基づいたレシピの以外度算出手法の提案. 電子情報通信学会技術研究報告.
[3]石野亜耶, 村上浩司, 関根聡. (2014). 商品レビ
ューからの購買意図の抽出とそれを用いた商品検索システムの構築. 言語処理学会
第 20 回次大会

発表論文集 pp.622-625.

[4]金子貴美, 村上浩司, 石野亜耶. (2016). 商品レビューからの購買意図の抽出と自動階層化.
第 30 回人工知能学会全国大会 .
[5]橘明穂, 若宮翔子, 難波英嗣, 角谷和俊. (2013).
料理名のネーミングコンセプト抽出によるレシピ推薦システム. ARG Web インテリジ
ェンスとインタラクション研究会, No.2.
[6] Hanai, S., Nanba, H., and Nadamoto, A.
(2015) “Clustering for Closely Similar
Recipes to Extract Spam Recipes inUser-generated Recipe Sites”. In
Proceedings of the 17th International
Conference on Information Integration