料理教材における手順の構造化

1F-05

浜田 玲子, 井手 一郎, 坂井 修一, 田中 英彦
freiko,ide,sakai,tanakag@mtl.t.u-tokyo.ac.jp

東京大学大学院 工学系研究科 3

1 はじめに近年、テレビや WWW などを通して発信される膨大

1: 名詞・動詞の分類(a) 名詞(b) 動詞
表なマルチメディアデータを整理し 、効率の良い利用法を属性
例
属性 例模索する研究が進められている 。我々はメディアの素材
にんじん 鶏肉
単一 焼く 切る
中でも比較的意味情報を抽出しやすいテキストに着目、調味料 塩 こしょう
混合 加える ふる
料理映像とテキスト教材の対応づけを目指している 。
容器
器鍋
分離 分ける むく
本稿は 、このようなシステムにおけるテキスト教材
道具オーブン 包丁
設置 置く 入れるの解析のため、扱う対象の特徴を利用した文脈理解手法
代名詞 ここ 全体
使役 させるを提案する。具体的には、調理方法などの説明文書を対動作
角切り
油通し
両方 のばす もどす象に、データフローグラフの作成を通じて手順の流れの構造を明らかにする。最終目標は複数メディアからの情手順の構造解析報統合であるが、本稿で提案する手法は対応する映像の存在しない場合にも適用可能である。これらの説明文書
図 に示すように、料理のテキスト教材は素材の一覧、など 様々なメ と分量からなる「材料」部、何段階かの調理手順からなは 、テキスト教材やディアから大量に入手可能であるが、互いに独立に存在 る「手順」部からなる。ここで、「材料」部に出現する語している。本手法では、従来は難しかったこれらの膨大 はキーワードとして「手順」部の解析に利用することがな情報の活用を目標とする。
できる。本稿では「手順」部の構造解析を行ない、最終

[1]

[2]

2

CD-ROM WWW

12

的には図 に示すようなフローグラフの作成を目指す。

用語の分類

2.1

図1: 料理番組におけるテキスト教材の例

z· Ê3+C±)

tz]t¤gt



I*N NÎÙN N

N~k¤z®

図1(a), (b)
1(b)

1--

1(b)

2

1ON

:ÚN

本手法では 、名詞と動詞及びその他に解析のヒントとなり得る語から辞書を作成して利用する。その際、名に示すような属性に詞と動詞を、それぞれ表において、使役の助動詞従って分類した。なお表「させる」は様々な語と結合して調理動作を示す（「沸騰させる」など ）ため、特別に動詞として分類した。ま「電子レンジ かける」など 、共起た、「角切り する」、と同様に分して つの調理動作を示す語の組も表類して登録し 、共起が確認されれば動詞として扱った。
さらに、名詞・動詞以外で解析に利用する語を表 のように用法別に分類して登録した。

:C±

2: 名詞・動詞以外の語の分類:

表:Ù属性:3Î

添加さらに・ともに条件

たら・ように・場合は・ば

時相直前・直後・まえ・あと

否定ない助詞の・を・に・から・で・は・も接続

た・だ・て・で（ 動詞の直後）

2: 手順より抽出されるデータフローグラフの例

3 \Structural Analysis of Preparation Steps on CookBook"

Reiko Hamada, Ichiro Ide, Shuichi Sakai, Hidehiko Tanaka
Graduate School of Engineering, The University of Tokyo
7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8656, Japan

例

2.2

構造解析手法

3:1, 2, 4

表
評価実験の結果（ ステップ）
本手法における構造解析手順を次に示す。
評価方法
再現率 適合率
ステップ 1: 辞書中に含まれる語の抽出
文書中から辞書に含まれる語と手順参照番号を抽出し 、単語の抽出（ ステップ ）各単語の辞書中の属性を参照する。
名詞 動詞セット抽出（ ステップ ）ステップ 2: 名詞-動詞セット の抽出
ブロック接続（ ステップ ）を満たす
動詞が最も近い名詞に係り、非交差条件1として 名詞 動詞 のセットを作る。次に格助詞と動詞
表評価実験の結果（ ステップ 総合）の属性によって、素材の加除を判断する。
「だし汁（ 素評価方法
成功率材）を捨てる（分離）」では除かれ、「だし汁（素材）をブロック解析（ ステップ ）かける（混合）」では加えられる。単一動詞でも、「だし総合解析結果汁（素材）で煮詰める（単一）」のように、助詞が「で」や「と」をとる場合は加えられる。
す。なお、人手による結果を
H 、自動解析による結
また、表 における「条件」または「時相」を示す語 果をM 、両者が一致した答をC とすると、再現の直前の文章は条件文または時間関係を示す文として抽 率は、適合率はC
HCM である。こ出し 、構造解析には加えない。の結果から 、単語およびセットの抽出率は再現率・適ステップ 3: ブロックの決定近い高精度であり、またブロック接続も合率共に各セットのうち、混合・設置・分離動詞を含み、かつ素近い精度で成功していることがわかる。
材・調味料・指示代名詞・容器・手順番号の名詞を つ以
手順において正し くブロック構造を解
次に、全上含まないセットを直前のセットに接続する。ここで、 析できたもの、及び接続関係も含めて正しく解析された同じ 手順に含まれるセット同士で接続し 、接続された ものの成功率を表 に示す。この結果により、本手法にセット群を新たにブロックとする。
よって、各手順の構造は約 割、互いの接続関係を含めステップ 4: ブロックの接続
ると約 割の構造解析が可能であることがわかる。
各ブロックを、自分の手順番号または共通の素材を含むまとめと今後の方針最も近いブロックへ接続する。この際、直後のブロックの先頭が、添加を示す語や指示代名詞を含むか、素材名
本稿では、調理手順の説明書に対する構造解析および詞が存在せず動詞から始まっている場合は、無条件にそ そのフローグラフの自動作成手法を提案し 、評価実験をのブロックへ接続する。
通してその有効性を示した。

1--<4[3]>

4:

Ans
Ans =Ans

100%

90%

135

4479%
71%

Ans

Ans
Ans =Ans

298%
96%
88%

3,3299%
98%
87%

2

78

現在、対象に固有の辞書は統計的に収集した語を人
3 評価実験
手で訂正・分類しているが、今後はより自動的な辞書のWWW 上からダウンロードし 、ランダムに選んだ同 作成手法を検討する。また、今回構造解析に失敗した部
一番組の 22 件のレシピ（料理数 32 件、手順数 135 件） 分の対処法として、グラフが枝分かれする構造への対処に対し 、前章で述べた自動構造解析手法を適用し 評価上の約実験を行なった。実験で用いた辞書は、のレシピから統計的に抽出した語を人手で訂正・分類して作成した。
評価においては、単語（ ステップ ）、名詞と動詞のセット（ ステップ ）、各手順ごとのブロック構造（ ステップ ）、各ブロックの接続関係（ ステップ ）の各々の抽出精度、各手順ごとのブロック構造と接続関係を合わせた総合評価を、それぞれ人手による抽出結果と比較して評価した。構造解析においては、調理の対象となる素材・調味料・指示代名詞、及び調理動作の相互関係が正しく抽出されていることを評価し 、容器、道具、その他辞書に登録されていない単語の相互関係は評価に含めていない。の再現率と適合率を表 に示
まず、ステップ

WWW

880

321, 2, 4

1 係り受けは交差しないという条件。

143や、素材に対する階層的知識が必要であることがわかった。今後は、これらを踏まえた上で構造解析精度のさらなる向上を目指す。
さらにフローグラフからは 、文書の再構築、データベース作成、手順の最適化などの応用が考えられる。

参考文献[1] 金出 武雄, 佐藤 真一: \Informedia: CMU デジタルビデ
オライブラリプロジェクト ", 情処論文誌, Vol.37, No.9,
Sep. 1996.
[2] 浜田 玲子, 井手 一郎, 坂井 修一, 田中 英彦: \料理映像とテキスト教材の対応づけ", 第 5 回知能情報メディア進歩（ IIM'99 ）, pp.69-74, Dec. 1999.
[3] 黒橋 禎夫, 長尾 眞: \並列構造の検出に基づく長い日本語文の構文解析", 自然言語処理, Vol.1, No.1, 1994.