2016 年度情報処理学会関西支部

支部大会

B-03

レビュー情報を用いた料理レシピカテゴリの構築
およびレシピの自動分類
Construction of a Cooking Recipe Category and Automatic Classification of Recipes
using Reviews
金内 萌†
難波 英嗣‡
角谷 和俊†
Moe Kanauchi Hidetsugu Nanba Kazutoshi Sumiya
1．はじめに2 ．関連研究

近年、Cookpad や楽天レシピなどのいわゆる投稿型レシ
ピサイトを用いて、日常的に料理をする人が増えてきている。これらの投稿型レシピサイトでは、膨大なレシピデー
タの中からユーザが目的のものを探すために、キーワード検索を行うか、階層的なカテゴリをたどる必要がある。このカテゴリは、材料(肉・野菜・魚介など)や料理の種類(和洋中)に基づいたものが中心的であるため、例えば「鉄分補給」や「子供の運動会」などの目的に応じたレシピを探すのに十分ではない。そこで、本研究では、目的別の料理レシピカテゴリを構築し、そのカテゴリへのレシピの自動分類を目指す。
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ーを投稿することができる。レビ
ュー情報には「おいしかった」や「簡単でした」などのレシピの感想だけではなく、例えば「運動会にぴったりの○○」というレシピに対してレビュー投稿者が「BBQ にもっていったら喜んでもらえました」や「家族でのお花見にもピッタリでした」という記述もある。こうしたレビューは、このレシピには運動会だけではなく BBQ やお花見などのシーンに相応しい、または家族で食べるのに相応しいものでもあると考えられる。そこで、本研究では目的別料理レシピカテゴリの構築にレビュー情報を用いる。
ここで、すべてのレシピにレビューが存在するわけではないため、レビューのないレシピは目的別料理レシピカテゴリの分類対象外になってしまう。そこで、本研究では、レビュー情報に基づいて目的別料理レシピカテゴリに分類されているレシピを分析し、各カテゴリの特徴を明らかにした上で、レビューの存在しないレシピの分類を試みる。
本論文の構成は以下のとおりである。2 節では情報推薦や特徴抽出に関する関連研究について述べる。3 節では目的別料理レシピカテゴリの構築手法について述べる。4 節
ではレビューのないレシピを分類する手法を実現するためのいくつかの分析について述べる。5 節では本研究のまとめと今後の課題を述べる。

2.1 レシピ推薦†関西学院大学, Kwansei Gakuin University‡ 広島市立大学, Hiroshima City University

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、ブログ型レシピを用いたレシピ推薦の研究を行った。ブログ型レシピには日記部分とレシピ部分が記載されている。門脇らの研究では日記部分にあるレシピを作った事由表現を含むキーワードを抽出し、ほかのユーザがレシピを推薦する手法を提案した。門脇らの研究では事由表現を抽出するために日記中の「から」「ので」「ために」「おかげ」「せい」というキーワードに着目して事由文を抽出している。本研究でも特徴や目的を抽出するため、目的を抽出するキーワードとしていくつか定義を行う。
また、池尻ら[2]の研究では意外性のあるレシピ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、レシピに意外性があるかを判定する。
このような意外性はレシピの特徴であるといえる。本研究ではレビュー情報からレシピの特徴である意外性をみつける。
2.2 レビュー情報を用いた文書のカテゴリ分類
石野ら[3]は商品レビューから語彙構文パターンを用いて購買意図抽出を行い、ユーザの目的に合わせた商品検索ができるシステムを提案している。本研究ではこのシステムのようにレシピを自動分類し、ユーザの意図によってレシピを検索できることを目的とする。
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。
レシピの特徴は手順や見た目、材料がある。このうち、材料では、もとから入っていて特徴のあるものだけではなく、代替することによって特徴のあるレシピといえるものもある。代替の例として、アレルギー食材である牛乳を投入に替えるレシピが挙げられる。花井ら[6]は、この代替食材抽出し、代替食材を提案するレシピ検索のシステムを構築している。花井らは健康向上の効果のある食材を抽出し、レシピ内の材料と代替を行ったが、本研究では健康向上に関わらず、カテゴリにあう代替レシピを抽出することを目的とする。

3．目的別料理レシピカテゴリの構築
レシピ分類システムの構築は、以下の 4 つの手順から構成される。
(1) レビューを解析し、目的等を抽出しカテゴリを構築(2) カテゴリごとのレシピの特徴の分析(3) 楽天商品レビューの分析(4) 2 と 3 を用いたレシピ分類システムの構築
これらのうち、本節では手順（1）について、次節では手順(2)と(3)について述べる。
著者ら[7]は、Cookpad 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：Cookpad 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！
 9/29 の <TIME> 夕 食 </TIME> と 9/30 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[7]。
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

TARGET

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。
表 3：タグごとの頻出文字列
下位カテゴリ
健康 (88)、ダイエット (69)、美容 (62)、
欲求あげる (18)、大根消費 (11)、かさ増し(PURPOSE)(10)、カロリーダウン (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)、ダ作成意図
イエット中 (117)、風邪っぴき (72)、風邪(REASON)をひいた (45)、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)、
イベント性あげる (18)、大根消費 (11)、かさ増し(TIME)(10)、カロリーダウン (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
対象者(246)、自分 (184)、家族 (153)、お友達(TARGET)(141)、友達 (122)、妹 (105)、母 (93)、パパ (93)
野菜嫌い (2524)、私も大好き (1745)、チ好みーズ好き (1653)、お好き (1384)、チョコ(LIKE)
好き (1322)、納豆好き (1105)、一番好き(1048)、私の大好き (926)、私の好き (810)

上位カテゴリ

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
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。

4．レシピ分類システムの構築に向けて
4.1 目的別料理レシピカテゴリを用いたレシピ検索プロ
トタイプシステム
本研究で開発中の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の動作例を示す。図 1 は、システムのトップ画面である。図では、階層的なカテゴリが表示されており、その中のひとつ「ダイエット」をクリックすると、「ダイエット」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、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。

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。
 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。
 美容全般のカテゴリ：人参ドレッシングやにんじんサラ
ダ、プルーンを使用したレシピ、豆乳スープや豆乳ドリンク、バナナブレッドやバナナヨーグルト、トマトを乗せた冷奴やトマトの甘酢漬けなどが分類されている。
 アレルギー関連の各カテゴリ：アレルギー食材を除き、別の食材で代用しているレシピが分類された。また、レビュアーが独自に代用した食材も含まれている。
その一例が小麦粉を米粉に代用、牛乳を豆乳に代用、エビを豆腐に代用している。
 運動会のカテゴリ：手羽元の照り焼き、春巻き、いなり寿司、スイートポテト、卵焼き、サンドイッチ、ミートボール、チャーハン、クッキー、大学芋などの幅広い料理のレシピが分類されていた。
4.3

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)

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)
4.2 カテゴリごとのレシピの特徴の分析
図 2 において、レビューに「ダイエット」という文字列が記載されていないダイエットに関するレシピもこのカテゴリに分類できるよう、カテゴリごとのレシピの特徴を分析した。その結果、各カテゴリ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

楽天商品レビューの分析

4.2 節では、各カテゴリに分類されているレシピを分析し、各カテゴリの特徴を明らかにしようとした。例えば、「鉄分補給」カテゴリでは、上述のとおり、レバーやひじきなどが有効な食材であることがわかったが、これら以外にも鉄分補給に有効な食材が存在する可能性がある。そこで、他の情報源として、楽天商品レビューデータの利用を検討した。楽天商品データは、各商品のデータがカテゴリごとに分類されており、さらに、一部の商品にはレビューが存在する。そこで本研究では、楽天商品レビューの中で、食品に関するものを取り上げ、そのレビューを解析することで、食材や料理の特徴を明らかにしようと試みた。
楽天商品カテゴリの中で、まず、「食品」カテゴリ(カテゴリ ID: 100227)から階層を下にたどり、食品に関する1,552 カテゴリを得た。次に、これらのカテゴリに属する商品のレビュー1,267,389 文を収集し、3 節で述べたレビ
ュー解析システムをこれらの文に適用することで、楽天商品カテゴリの特徴を明らかにした。楽天商品カテゴリの中には、例えば、「トップ >食品 >乾物・粉類 >乾物 >ひじき > 芽ひじき」のように、食材でまとめられているものも多いため、芽ひじきカテゴリのレビューを解析すれば、芽ひじきという食材の特徴が明らかになる。表 5 に、レビュー1,267,389 文にタグを付与した結果を示す。
表 5：楽天商品レビューに付与したタグの数
タグの種類

タグ数

TARGET

5,557

REASON

297

PURPOSE

1,714

LIKE

40,940TIME

4,156次に、3.1 で作成したカテゴリ名を用いて楽天商品レビ
ューを分析し、それぞれのカテゴリ名では、どのような楽天商品レビューが出現するのかを調査した。調査には、図3 に示すような分析システムを利用した。図 3 は、「ダイエット」でレビューを検索した時の結果を示しており、「黒豆」、「粉寒天」、「サツマイモ」がダイエット目的で頻繁に使われることがわかる。図の「黒豆」などのカテゴリ名をクリックすると、黒豆カテゴリの商品一覧が、また「(レビュー)」をクリックすると、レビュー一覧が表示され、実際にレビュー中でダイエットの記述があることが確認できる。

 便秘解消カテゴリに分類した Cookpad のレシピの特徴と楽天商品レビューから便秘解消について検索したときの楽天商品カテゴリ名を比較したところ、材料である寒天がどちらにもみられた。したがってレシピの材料に寒天を用いているレシピが便秘解消カテゴ
リに分類できると考えられる。
 鉄分補給のカテゴリに分類した Cookpad のレシピの特徴と楽天商品レビューから鉄分補給について検索した時の楽天商品カテゴリ名を比較した。その結果、ひじき、レバーを主に使用しているレシピは鉄分補給のカテゴリに分類できると考える。
以上の例ではレビューのついていないレシピの分類が可能であると考えられたが、その他に美容全般やアレルギーのカテゴリではレビューのないレシピを分類するための特徴などが見られなかった。例えば、アレルギーのカテゴリについて、Cookpad のレシピは代用したレシピが分類されていたが、楽天商品カテゴリでは小麦粉など代用した根拠となる食材がみられなかった。

5．まとめ

図 3: 楽天商品レビュー分析システム
分析結果の一部について述べる。上記のシステムを用い、「風邪予防」で検索をした結果、産地を問わず、はちみつの商品がみられた。また、温州みかんやハウスみかん、はっさくなどの柑橘類がみられ、生姜やジンジャーといった材料もみられた。「便秘解消」で検索した結果、シリアル、イチジク、寒天、麦、黒豆、サツマイモ、プルーンなどがみられた。「鉄分補給」ではプルーン、コンポート、芽ひじき、レバー、海藻などの商品がみられた。「美容」で検索した結果、油類、雑穀、米加工品、ドイツパン、イチジク、黒豆、麦などの商品がみられた。「アレルギー」で検索した結果、小麦粉、マーガリン、ササニシキ、なたね油などがみられた。
2.3 手順 2 と 3 の分析結果に基づいたレシピ分類システ
ムの構築
手順 2 と 3 の比較をし、3 節で作成したカテゴリにそれぞれどのような特徴があるのかを分析し、その特徴からレビューのついていないレシピを分類するためのシステムを構築する。まず、手順 2 と 3 からみられるカテゴリの特徴の例を以下に示す。
 風邪予防カテゴリに分類した Cookpad のレシピと風邪予防で楽天商品レビューを検索した楽天商品カテゴリ
名を比較したところ、Cookpad レシピで使用している特徴的な材料の生姜やはちみつ、柑橘類が楽天商
品カテゴリ名でもみられた。したがって生姜や柑橘類、はちみつを特徴的に使用しレシピは風邪予防のカテゴリに分類できるのではないかと考えられる。

本研究では著者ら[7]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、楽天商品レビューでも同様にタグの付与とカテゴリ分類を行った。そして、Cookpad で作成したディレク
トリの各カテゴリで使用されている食材と楽天商品レビューから検索できる食品の比較を行った。その結果、相互カテゴリで一致する食材がある場合と一致する食材がない場合があった。
今後の課題として、メイン食材をどのようにして定義するのか検討する。そのひとつの解決方法として、材料表記の上下関係を用いてレシピのメイン食材の定義を行うことが考えられる。また、アレルギー食材の代替を行っているレシピをどのようにして判別するのかも検討する必要がある。さらに、提案手法(4)に記したように自動カテゴリ分類システムの構築とその評価方法も検討する必要がある。

6．謝辞本研究を遂行するにあたり、Cookpad データと楽天市場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] 花井俊介, 難波英嗣, 灘本明代. (2015). 健康を意識した代
替食材の発見手法. DEIM Forum 2015.
[7]金内萌, 難波英嗣, 角谷和俊. (2016). 投稿型レシピサイト
におけるレビュー情報に基づく料理タイトル自動生成. DEIM Forum 2016.