DEIM Forum 2023 5b-8-4化合物情報に基づく食材の表現学習
吉丸 直希†

楠和馬†

波多野賢治††† 同志社大学大学院文化情報学研究科 〒 610–0394 京都府京田辺市多々羅都谷 1–3†† 同志社大学文化情報学部 〒 610–0394 京都府京田辺市多々羅都谷 1–3
E-mail: †{yoshimaru,kusu}@mil.doshisha.ac.jp, ††khatano@mail.doshisha.ac.jp
あらまし

人間の基本的な活動である食事を支援するために，レシピを活用した研究が盛んに行われている．特に食材をベクトルで表す食材分散表現を構築することができれば，食にまつわるさまざまな応用先での活用が期待できる．
多くの既存手法では応用先に特化するために，レシピ集合から得られる情報をもとに食材の表現学習を行っている．
しかし食材分散表現の汎用性を高めるためには，食材を構成する情報のみを用いた表現学習が望まれる．そこで本研
究では，食材に含まれる化合物情報に基づき食材の表現学習手法を提案する．食材と化合物から成る異種グラフを構築しグラフ学習を行うことで，化合物の性質を保持した食材分散表現を獲得することが可能になる．提案手法により得られた食材表現の性能が既存手法と比べ向上した．このことから，食材・化合物の関係性を考慮した提案手法が精緻化に起因することが明らかになった．
キーワード 食とレシピ，レシピ・料理，食材表現学習，グラフニューラルネットワーク，ケモインフォマティクス
表現を構築することは容易ではない．例えば「リンゴ」という

1 はじめに
食は人間にとって最も基本的な活動の一つであり，食にまつわる知識は生活する上では無くてはならない重要なものである．
そのため食に関する研究は，人間の基本的な生活の支援するために伝統的に行われてきており，栄養学の分野に限らず，医学や情報学など幅広い分野で扱われている．特に情報学においては，これまで書籍やアンケート等の古典的な方法でレシピデー
タの収集を行い，それを活用する研究が行われてきた [1, 2]．近年ではレシピ提供サイトの充実化が図られ，さまざまなレシピが日々生成・蓄積され，これまで以上に容易にレシピデータを用いた研究が行える環境が整ってきている [3]．
レシピデータはマルチメディアデータであり，文字列により表現される食材や使用器具といったテキストデータ [4] に始まり，レシピで使用される食材の使用量や含有栄養素量などの数
値データ 1 ，完成画像や調理手順を示すための画像 [5] や調理の様子を表した動画 [6] など多岐にわたる．こうしたデータを活用すれば，食文化の把握や調理技術の習得・伝達・継承，そして，食事に基づく健康管理などの分野において応用研究が可能となっており，こうした研究は Food Computing （食メディア）としてさまざまな研究が行われている [3]．
食メディアにおける課題の一つに，食材を計算機で扱える形式変換する食材表現の構築に関する研究がある．特に自然言語処理分野や画像処理分野において，各ドメインデータから抽象表現の構築することによる概念獲得が流れを受けたものである．食材とは何かを表す抽象的な表現を構築することによりレ
シピ推薦や健康支援，食材分類などさまざまな応用先が考えられる [7]．しかし，計算機上で食材を正しく区別できるような
1：U.S. DEPARTMENT OF AGRICULTURE, “USDA”, https://www.usda.gov/，2023 年 3 月 22 日閲覧.

食材をりんごに関する文献や辞書にあるりんごの説明から構築
することは，本質的な食材の理解にはつながらない．なぜなら，
食材には化学的な性質や料理での使われ方など様々な側面が存在するため，人による知識だけでは構築することができないためである．そのため，健康維持を目的とした食材推薦や相性の良い組合せを推薦などのさまざまな食タスクを正確に解くことができる高精度な表現を獲得することが必要になる．
食材の分散表現を構築した既存手法では，レシピの共起グラフを構築し，各食材に対して分散表現を得ていた．しかし，構築したグラフにはレシピから得られるユーザによる表記揺れの激しい食材データが多く含まれており，精緻な食材表現を構築する上で負の影響を及ぼしていることが考えられる．これは例
えば “tomato”（トマト）と “mini-tomato”（ミニトマト）といった食材があった場合，含まれる化合物を考えるとそれらには大きな違いはない．しかし，文献 [7] のようにレシピにおける食材の共起情報など，レシピから得られる食材情報を元に構築すると，人間由来の情報が入ってしまい，これらの食材をベ
クトル空間上で近くに位置させることが難しくなる．これは，前述の “tomato”（トマト）と “mini-tomato”（ミニトマト）を例に挙げれば，同じレシピ内で同時に登場する頻度は少ないからである．そのため，まずは化合物との関連性が明らかになっている食材のみで分散表現を構築して，その表現を利用してレシピ内の食材に適用する必要がある．
そこで本研究では，正確な食材表現を構築する上で生じる問題を解決するために，食材分散表現の構築を行う．具体的には
レシピデータを用いることなく食材・化合物グラフを構築し，グラフ学習を適応することでより精緻な食材表現の獲得を目指す．

える影響が大きく変わること 2 を考えると，化合物は食材表現

2 関連研究
本節では食材と化合物の関連性を考慮した食材分散表現を構築する研究を述べる．食材の埋め込み表現を構築した研究として FlavorGraph を構築した研究がある [7]．背景として，食材ペアの相性問題について着目しており，全ての組合せを把握することができないという問題が存在していた．これは，逐次的に取り込むべき情報であるといえる．
そこで本研究では食材に関連する化合物を扱うとともに，化合物間の関係も保持した関係性が密なグラフを構築しグラフ表
現学習を行うことで，食材表現の精緻化を測る．

3 基礎分析

に食材ペアの相性を把握することが難しいことに起因している

本研究が構築するグラフは，食材と化合物が混在した異種グ

この問題を解決する方法の一つとして，この研究ではレシピとラフであるため，食材同士や食材ー化合物，化合物同士のエッ

化合物のデータベースから異種グラフを構築した．このグラフ

ジを張る必要がある．食材に関連するエッジ情報は既存の食材は食材と化合物がノードになっているものであり，グラフ学習

化合物データベース FlavorDB [10] を用いることで得ることがを適応することで各食材ノードの固定長ベクトルを算出していできるが，化合物同士のエッジはグラフ上に化合物の類似性をる．食材間のエッジには，レシピ内の共起確率が高い食材同士表現する必要があるため，化学情報学分野で頻繁に行われる化にエッジを構築しており，これは組合せ相性が良いものにエッ合物類似性の演算手法を用いることが必要である．

ジが張られることを意味している．

そこで本節では，提案する異種グラフにおいて，化合物同士

固定長ベクトルの算出には異種グラフに対応したグラフ埋のエッジを構築する際に判断基準となった基礎分析について述

め込み手法である Metapath2vec [8] を採用している．グラ

べる．情報学と化学を融合した化学情報学（ケモインフォマティ

フを構築したデータソースとして，大規模レシピデータセックス）における重要なタスクとして化合物類似度の計算がある．

トである Recipe1M [9] と食材に含まれる化合物を収集した

これは，“Similar property principle” という考え方 [13] に基FlavorDB [10]，HyperFoods [11] を用いている．これらのデー

づいており，構造的に似た化合物は性質も似るというものであタから構築されるグラフを用いて，各食材に対してベクトル表る．この考え方は今回扱う食ドメインでも例外ではなく，化合現を得ることで，食材ペアの相性を計算可能にしている．これ

物の類似度が高ければ人体に及ぼす影響も類似すると考えられは，グラフの構築上，関係が強いものほどグラフ上で近くに位る．そのため食材に関連する化合物を考える場合，その化合物置するように設計しているため，グラフ学習により関係が強いに関連する化合物の情報も考慮して埋め込む必要がある．

ものがベクトル空間上で近くに位置している．そのため単純な化合物の類似度を計算するためには，それぞれの化合物を計

食材同士のベクトル演算によりペア相性の把握を可能にして算機で扱える形式で表す必要があるが，その主要な方法としいる．

て Fingerprint（FP）というものがある．これは化合物をビッ

しかし FlavorGraph における課題点として以下の二点が挙げられる．

ト配列で表すもので，具体的な様子を図 2 に示す． 図 2 の通り，ある化合物に対して固定長のビット配列で表現する．化合•

レシピ情報を使った食材組合せ特化の食材表現

物を FP に変換した後，そのビット配列を化合物の特徴量と•化合物情報の欠如

して類似度を計算する．FP で表された化合物の類似度を計算

一つ目は，レシピ情報が入ったグラフを構築している点である．

する指標として主要なものに，式 (1) で定義される Tanimoto

Park らの研究では，背景として抽象的な食材表現の構築によ

係数 (ST ) と式 (2) で定義される Dice 距離 (SD ) がある．両りペア相性を把握するとしているものの，グラフの構造上組合者とも化合物の類似度を計算方法として用いられており，0 か

せが良いものほどグラフ上で近くに位置するようになっている．

ら 1 の範囲の値を取り，1 に近いほど類似性が高いことを示す．

つまり，レシピにおける食材に使われ方を反映した食材表現を

Tanimoto 係数は簡単で直感的な計算を行うことができる一方，持つことを意味している．しかし食材は本来，人の手が加わっ

Dice 距離は共通の要素が多い場合により高い類似度を示すたておらず，自然から得られる物質であることを考えると，レシ

め，似た化合物同士を見つけるのに適している．使うデータにピの情報から食材表現を得ることは応用先に特化する形になる

よって適する手法が異なるため基礎分析を行う必要がある．

ため適切ではない．
そのため，食材そのものを表すために用いることが可能な情

c
a+b−c
2c
SD =
a+b
ST =

報として化合物が挙げられるが，化合物を扱う際にも Flavor-

Graph には課題点が残されている．この点が二つ目の項目であり，化合物の観点から見ると，FlavorGraph のグラフ構造は不

(1)
(2)

完全である．具体的には化合物間のエッジが貼られておらず，

ここで，a, b はそれぞれの化合物 A，B から得られるビット

化合物同士の関係性を考慮することができていない．食材に含配列で 1 である要素で，c は化合物 A，B の中で共通して 1 でまれる化合物は多種多様で，複雑に絡み合って混在していること [12] を考えると，化合物の関係性を考慮した状態で食材表現に埋め込むべきである．化合物の僅かな違いによって人体へ与2：農 林 水 産 省,“ト ラ ン ス 脂 肪 酸”,https://www.maff.go.jp/j/syouan/seisaku/trans_fat/t_kihon/trans_fat.html,2023 年 3月 22 日閲覧.

図 1: 各種 FP による類似度の統計

4 提案手法
本研究では化合物情報を加味した食材分散表現を構築するために，先行研究では考慮できていなかった化合物間の関係を加えた異種グラフを提案する．食材と食材に含まれる化合物に重視したグラフ構造を構築することでより精緻な食材分散表現の
図 2: Fingerprint の概要

構築を目指す．
提案手法の流れを図 3 に示す．提案するグラフは全て Fla-ある要素を数えたものである．これらの手法により，FP に変換された化合物の類似度を計算することができる．
化合物を扱う際に有用な Python のオープンソースライブラ
リである RDKit の中で用いることができる以下の表 1 に示
3す FP を試した．

vorDB2 から構築されており，4. 1 で FlavorDB2 を，4. 2 でグラフの構築方法，，4. 3 でノード埋め込みについて説明を行う．

4. 1 データセット
本研究を遂行するにあたり用いた食材と化合物のデータについて記述する．本研究では食材情報とその食材関連した化合表 1: 本手法で扱った FP の種類物を数多く収集しているデータベースである，FlavorDB2 4 を使用した．FlavorDB2 は 2 の先行研究に当たる FlavorGraph

MACCS Keys

TopologicalFP

MinHashFP

AvalonFP

AtomPairFP

TopologicalTorsionFP

FlavorDB2 に移行するにあたり特に化合物に関するデータの

DPFP

Fraggle充実化が図られている．FlavorDB2 の Web ページに対してスで用いられていた FlavorDB [10] の後継となる研究であり，

クレイピングを行い，4. 2 で説明を行うカテゴリデータを含む
各種 FP に対する Tanimoto 係数， Dice 距離のそれぞれ

食材データと化合物データを取得した．ここでの食材データはと，Fraggle という距離の測る方法と FP が融合した手法で化“apple” や “orange” といった表記が整っている食材データであ合物同士の類似度を計算した．Fraggle は， Tanimoto 係数やり，化合物データは “decanal”（デカノール：分子式 C10 H22 O）

Dice 距離などの既存の類似度計算手法と比べ，化合物の構造をや “pentanal”（ペンタノール：分子式 C5 H12 O）といった分子重視した計算方法であり，分子構造全体を見た時に影響が少な式で表すことができる粒度のデータである．

いと考えられる部分構造の影響を受けにくいアルゴリズムであ4. 2 異種グラフの構築

る．対象とした化合物は FlavorDB2 に収集されている化合物

1,784 個で，その組合せである 1,583,310 ペアの類似度を計算
し統計を取った．その結果が図 1 であり，図中のそれぞれの箱
ひげ図の下にある表の (T) が Tanimoto 係数で，(D) が Dice
距離に対応している．
図中の箱ひげ図を見ると，一番右に位置する Fraggle により計算された類似度の四分位範囲が最も大きく，それぞれの類似度に差が出る類似度計算手法であることがわかる．これらの結果から，グラフを構築した場合エッジの重みとしてそれぞれで差異が出やすいと考えられる Fraggle を採用して化合物間の本研究で提案する異種グラフの構築方法について述べる．提案するグラフは食材と化合物のノードが混在した異種グラフであり，食材–食材，食材–化合物，化合物–化合物の全てにエッジが貼られている．
ノード : 食材
食材ノードは FlavorDB2 に登場する食材であり，合計 936 種
類を収集しており，“apple” や “orange” などのデータである．
ノード : 化合物
同じく化合物ノードについても FlavorDB2 に掲載されていエッジを構築する．
4：“FlavorDB2”，https://cosylab.iiitd.edu.in/flavordb2/,2023
3：“RDKit”，https://www.rdkit.org/，2023 年 3 月 22 日 閲覧.

年 3 月 22 日閲覧．

図 3: 本研究の概要図る化合物を採用しており，各食材で関連付けされている化合物

カテゴリデータである．そのため，食材に紐付いているカテゴを収集した．その結果合計 1,779 件の化合物をノードとしてリデータは “apple” であれば “fruit” であり， “onion” であ扱った．

れば “vegetable” である．また化合物に紐付いているラベルは

エッジ : 食材–食材“Flavor Proﬁle” と呼ばれるものである．これは化合物に対し食材同士の関係性について，2 節で説明した既存手法ではレて食材に影響を及ぼす属性が付与されたデータであり，“bitter”

シピを元に構築していたが，本研究では FlavorDB2 に存在す

（苦い）や “sweet” (甘い) などのデータである．以上の手法でるデータから構築した．具体的には食材に含まれる化合物を用得られたラベルの数とラベルの例を表 3 に示す．

いて計算を行っており，各化合物に対して含まれるかどうかの0/1 ベクトルを特徴量として式 (3) で表すコサイン類似度を用

表 2: 構築した異種グラフの構造

いて計算した．

要素∑nAi · BiId = √∑n i=12 √∑n
2i=1 Ai ·i=1 Bi

カテゴリ
食材

936

化合物

1,779

食材 - 食材

356,872

ノード

(3)

エッジ

ここで，A, B はそれぞれ食材であり，Ai , Bi は各食材の i 次元目の化合物が存在するかどうかの値である．n の値は今回

数

食材 - 化合物

60,261化合物 - 化合物

1,388,919

扱った FlavorDB2 の化合物数と一致するため，1,784 である．
そして，食材間のスコア Id が 0 より大きいものに対してエッジを構築した．
エッジ : 食材–化合物

FlavorDB2 が提供しているサイトには各食材のページが存在し，各食材に対して化合物の一覧が列挙されている．4. 1 で行ったスクレイピングからそれらのページを収集し，食材と化合物にエッジを構築した．つまり食材 A のページに化合物

B,C,D が掲載されていれば，エッジは A–B, A–C, A–D のよ
うに貼られる．
エッジ : 化合物–化合物
化合物間のエッジは 3 にある通り，Fraggle を用いて構築した．
それぞれの化合物の組合せ全てで類似度を計算し，0 より大きいものに対してエッジを構築した．また得られた類似度の値を
そのエッジの重みとしている．

4. 3 ノード埋め込み
4. 2 で得られたグラフをもとにグラフ学習を行うことで食材表現を得る．4. 2 で構築したグラフを既存のグラフ学習手法に適応することも可能である．しかし，本手法で扱うグラフは食材化合物が混在したグラフであり，なおかつ，階層的な意味関係を持つ特殊なグラフであるため，通常のグラフ学習で関係を埋め込み表現に表すことができない可能性がある．そのため，本研究ではグラフ学習手法の一種である Graph Attention

Networks (GAT) [14] を段階的に扱い，学習を進めることでこれらの問題に対処した．

GAT はグラフ構造からノードの表現学習を行うグラフニュー
ラルネットワーク（GNN）の一種である．GNN では通常各ノードに対して表現を保持している状態を想定しており，その最終的に構築された異種グラフの構成を表 2 に示す．構築されたグラフは，ノード数に対してエッジの数が多い密なグラフ構造である．
食材ノードの表現学習を行うにあたって必要となる食材と化

表 3: ノードラベルの集計
カテゴリ

ラベル数

食材

35

化合物

598

合物のラベルを収集した．表現学習ではこれらのラベルの違いを表現できるようにパラメータが精緻化される．
食材に関するラベルはその食材がどのような分類を持つかのラベルの例

ﬁsh, fruit, meat, vegetable, berry
plant, seafood, spice, · · ·bitter, fatty, ﬂoral, fresh
fruity, green, sweet, waxy, · · ·表 4: 食材分類の結果
手法

次元数

FlavorGraph(既存手法)
GAT(提案手法)

MLP

XGBoostmacro F1

micro F1

macro F1300

0.13250.28750.2044

micro F1
0.3402350.3152

0.46370.31590.4579集約を行い，ノード表現を得る．その中でも GAT は集約するて集約された最終的な表現を正解ラベルとして 4. 2 で述べた際に，ノード同士の重要度（Attention）を考慮しつつノード“Flavor Proﬁle” を正解とする．通常の GAT では単一のラベ集約を行う手法であり，通常の GNN [15] や GCN [16] などのルを想定しているが，“Flavor Proﬁle” はある化合物に対して，手法と比べ精度が高い．

複数のラベルが付与されているデータであるため，そのままで学習の手順は以下の手順で構成され，その流れを図 3 に表す．

は適応することができない．そのため，GAT の最終層で得ら（ 1 ） Mol2vec [17] により化合物表現を取得．得られた化合

れるベクトルを Sigmoid 関数（式 (4)）を適応することで，各物表現を初期ベクトルとして，化合物グラフに対して GAT [14]ラベルに該当する確率とし，その確率と正解ラベルとの損失をを適応

Binary Cross Entropy Loss(二値交差エントロピー: 式 (5)) を（ 2 ） 前項で得られた化合物表現を食材ベクトルに集約

計算し，その損失が小さくなるように学習を進めた．

（ 3 ） 食材グラフに対して GAT [14] を適応

f (x) =

これらの手順を踏まえることで食材ベクトルを得る．各手順

1
1 + exp(−x)(4)

最初のステップでは，グラフ学習を行う際に扱う初期ベクト

1∑{yn · log xn + (1 − yn ) · log(1 − xn )}(5)n
これらの手順で得られた化合物表現を食材表現に集約する．

ルとして化合物に関する埋め込み表現を用いる．これは各ノー

その際，ある食材についてエッジが貼られている化合物の埋めドに特徴を持つグラフ学習の場合，初期ベクトルとしてラン込み表現についての平均を計算する．

について以下で詳細に述べる．

(1) Mol2vec により化合物表現を取得

ln =ダムな値よりも，そのノードが持つ性質や意味といった情報を用いる方が性能が向上する [18] ことに起因しており，今回の(3) GAT（食材グラフ）を学習

場合は化合物の表現学習の一つである Mol2vec [17] を用いた．

最後のステップでは前項で平均して集約された食材表現を初期

Mol2vec は大規模な化学データから教師なしで化合物表現を得ベクトルとしてさらに GAT を適応する．その際のグラフ学習のる方法であり，言語リソースから単語表現を得る Word2vec [19]

設計は 4 層の GAT 層であり，埋め込み表現は 598,256,128,64,35に類似した手法である．Word2vec における「文」を化合物，と段階的に減るように推移し，35 個の食材の複数ラベルを予「単語」をその化合物の部分構造として扱い，skip-gram 方式

測する．
．最終的に得られたベクトルを 4. 2 節で述べた食材カで学習する．今回は化合物データとして，化学や生理活性，ゲ

テゴリの予測を行う．その際，最終的に得られたベクトルを

ノムデータなどを大規模に収集した化合物データベースである

softmax 関数を適応することでカテゴリの確率を計算する．そChEMBL version31 を使用し，Mol2vec を学習した．学習にして式 (7) に示している，softmax 関数で算出された確率と正使用した化合物の数は 2,304,875 であり，その結果 600 次元の解ラベルとの交差エントロピー損失を計算し，その損失が小さ

化合物埋め込み表現を得た．これにより大規模な化合物デー

くなるように学習を行った．

5

タから今回扱う化合物の汎用的な意味を持った埋め込み表現をexp(xi )f (x) = ∑j (xj )

得た．

(2) GAT（化合物グラフ）を学習し化合物表現を食材ベクトルに集約

ln = −∑{−x · log y + (1 − x) · log(1 − y)}

(6)
(7)

前項で得られた化合物埋め込み表現を初期ベクトルして GAT

以上の工程で食材の埋め込み表現を得た．また通常の GATによりグラフ学習を行う．この GAT を用いて化合物表現を得の学習では，エッジにおける重みを考慮することができたない

るが，このステップで対象とするものは提案グラフの化合物

ため，ノード特徴量を更新する際に以下のような変更を加えた．

ノードのみで構成されたグラフであり，Mol2vec により得られ

GAT ではアテンション行列 (αij ) を元に特徴量を更新するが，た埋め込み表現を学習していく．その際のグラフ学習の設計はその際ノード間の重要度である eij (式 (8)) を元に作成する．

2 層の GAT 層を経ており，埋め込み次元はそれぞれ 600 次元
から 300 次元へ圧縮し 598 次元へ推移し，598 個の化合物のeij = a(Ehi , W hj )(8)′

複数ラベルを予測する．入力された表現を緻密な潜在表現を得

ここで，W (RF ×F ) は F 次元から F ′ 次元に線形変換する際て学習することで，得られる化合物表現の精緻化を図る．そしの重みパラメータであり，hi , hj はそれぞれノード ni , nj の特徴量，a は GAT における attention 関数である．

5：ChEMBL，https://www.ebi.ac.uk/chembl/，2023 年 3 月 21
日閲覧．

通常 eij に softmax 関数をかけてアテンション行列 aij を作成するが，その計算の時に，エッジの重みを考慮した (式 9)．

表 5: カテゴリごとの正解数
カテゴリ

データ数

カテゴリ

データ数

既存手法

提案手法

additive17

既存手法 提案手法 増加率 (%)

1

4+17.68

legume710

増加率 (%)-14.29bakery20

38+25.00

herb

26

8

16

+30.77

berry

17

2

10

+47.06

maize

5

0

3

+60.00beverage alcoholic

23

14

20

+26.09

meat

16

2

4

+12.50beverage caﬀeinated

3

0

3

+100.00

nut

11

1

4

+27.27cabbage1023+10.00

plant

6

0

41

+16.67cereal1301+7.69 plant derivative

13

1

2

+7.69

dish

28

18

9

-32.14seafood123

8+41.67

ﬁsh

20

8

9

+5.00

spice

22

7

17

+45.45

ﬂower

2

0

2

+100.00

vegetable

11

0

4

+36.36

fruit

32

12

25

+40.62vegetable root

7

0

1

+14.29fruit citrus

6

0

4

+66.67

vegetable tuber

6

0

2

+33.33αij = softmax(eij ∗ ω i j)(9)

価指標である．

ここで ωij はノード間に存在するエッジを表す．

1 ∑ 2Pk Rk
N
Pk + R k(10)

2P̄ R̄
P̄ + R̄

(11)

N

これらの GAT の改変をステップ (2)，(4) で行った食材，化macro F1 =合物の表現学習において適応した．

kmicro F1 =5 評価実験

ここで Pk , Rk はクラス k での適合率（Precison），再現率
本節では本研究で構築された食材表現の有効性を確かめる評
価実験について述べる．

（Recall）であり，P̄ , R̄ は全クラスで平均をとった Precison，Recall である．

本手法で得られる食材表現を先行研究 (2) である Flavor-

Graph から得られる食材表現との比較を行う．それぞれから

5. 2 結果・考察得られる食材分散表現の性能確かめる方法として，食材分類タ

多クラス分類で用いた特徴量の次元数と，分類した結果を表スクを行う．これは計算機により得られた食材表現が，実際の4 に示す．どちらの分類手法においても，提案手法による埋め食材分類の結果を再現できていればいるほど，食材の性質を正込み表現がカテゴリを分けることができる精緻な表現を得るこ

確に表すベクトル表現を得ることができたと判断できるからでとが可能になった．

ある．

分類結果について，具体的にどのような食材表現が新たに正解しており，精度向上に起因したかを考察する．具体的には，

5. 1 実 験 設 定
先行研究（2）と提案手法のグラフから得られるそれぞれ食正しく分類できた食材の数を集計しており，MLP，XGBoost
両方で正解することができた食材の数の集計を表 5 に示す．

材分散表現を特徴量として多クラス分類を行う．多クラス分類

結果より多くの項目で提案手法の方が正しく分類できた数

における正解データは 4. 2 で収集された食材カテゴリのデータが多くなっており，新たに正解することができるようになっであり，その中で FlavorGraph に存在する食材と共通する 382

たカテゴリも存在した．特に “vegetable”，“vegetable root”，

件，35 ラベルを対象とした．そして，分類手法について k = 5“vegetable tuber” といった野菜に関連する食材について，既存

で k 分割交差検証を行い，そのそれぞれの指標の平均を計算し手法は認識できなかったものの，提案手法では正しく分類できた．分類手法における訓練データは 306 件，テストデータはていることがわかる．一方，提案手法で正しく分類できなかっ76 件である．

たもので特に先行研究差があるものとしては，dish(小皿料理)

多クラス分類手法として，ニューラルネットワークベースのが挙げられた．これらのカテゴリに属する食材は，レシピなど

多層パーセプトロン（MLP）と決定木ベースの XGBoost を用の完成した料理とはならないものの，ある程度加工が入るよういて行った．これは分類手法による精度依存を解消するためにな食材であり，本手法がレシピの情報が欠損した学習を行った

複数の手法を用いており，異なるアルゴリズム系で代表的な 2ため，食材が組み合わされる情報を構築できなかった結果であ種の方法を取り入れている．

ると考察する．

また評価指標として，macro F1 と micro F1 を用いて評価をまた，表 5 において，特に精度向上に寄与したカテゴリにつ行った．式 (10) で表される macro F1 は各ラベルでの F1 を平いてさらなる考察を行った．対象としたカテゴリは “beverage

均した値であり，クラス全体から特徴量の評価を行う．式 (10)caﬀeinated” と “ﬂower” でありこれらは増加率が 100%，つまで表される micro F1 は適合率と再現率の平均値を計算した後，り先行研究では一つも正しく分類できなかったが，提案手法でF1 を計算した値であり，特にラベルの不均衡性を考慮した評は全て正しく分類可能になったカテゴリを対象とする．そして(a) カテゴリ:beverage caﬀeinated(b) カテゴリ:ﬂower
図 4: 共通化合物の構造

そのカテゴリについて，グラフ上での化合物に関する食材の性はさらに大量にあることを考えると，考慮すべき課題である．

質を考察した．具体的には，同じカテゴリの食材について，そ

そのため，今後は食材に関連がまだ明らかになっていない化合

れぞれの食材とエッジが構築されている化合物をグラフから抽物（FlavorDB2 以外のデータ）を含めた表現学習の手法を模索

出し，共通する化合物の構造を図示した．その結果が，図 4 で

する．

ある．
図 4 より，同じカテゴリ内で構造が似ている化合物を見られた．カテゴリ “beverage caﬀeinated” では，ピラジン（六員環で窒素を含む複素環式化合物）を部分構造に持つ化合物 (“2,3,5-

trimethylpyrazine”，“propiophenone”) が共通している．一方，カテゴリ “ﬂower” では直鎖のアルキル基が共通している化合物 (“octanal”, “nonanal”, “heptanal”) やフェニル基（C6 H5 -）謝辞本研究の一部は日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(A) JP19H01138，および基盤研究 (B) JP19H04218，同志社大学大学院文化情報学研究科研究推進補助金の助成を受けたものである．

が共通する化合物 (“phenylacetaldehyde”, “2-phenylethanol”)が見られた．このことから，性質が似た食材について，提案手法で構築したグラフ上では構造が似た化合物を位置することが可能になった結果であると言える．

6 おわりに
本研究では食材と化合物を考慮したグラフ構築し食材分散表
現の構築方法を提案した．得られた食材表現をカテゴリに分類するタスクにおいて，既存手法と比べ性能向上が明らかになった．
今後の課題としては二つ存在する．一つ目はレシピデータを用いた食材データの拡張である．本研究では食材データに重きを置くため，食材と化合物データのみを収集した FlavorDB2を用いてグラフを構築した．しかし応用先での活用を考えると，レシピに登場する食材に対しても対応できる形が望まれる．そのため今後は表揺れの激しいレシピの食材データを扱うことが可能になるように本手法を改良してしていく．
二つ目については，化合物データの拡張である．本研究ではFlavorDB2 に存在する化合物，つまり食材との関連性が明らかになっている化合物のみを対象としてグラフを構築した．しかし，これらの化合物は実世界に存在する化合物のごく一部であるため，食材同士が使われた時に新たに作用する化合物など，今回のデータ以外の化合物の情報を考慮することができない．
食材は単体で使われることはなく，なおかつ実世界での化合物

文

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