論文

料理テキスト教材における調理手順の構造化
浜田 玲子†

井手

一郎††

坂井

修一†††

田中 英彦†††

Structural Analysis of Cooking Preparation Steps
Reiko HAMADA† , Ichiro IDE†† , Shuichi SAKAI††† , and Hidehiko TANAKA†††

あらまし 筆者らは, マルチメディアの中でもテキストの付随するマルチメディアに注目し, テキストからの情報を画像・音声解析に反映させることで, 実用的な精度のマルチメディア統合技術の実現を目指している. 特に,
現在はテキスト教材の付随する料理番組に着目し, 料理映像とテキスト教材の対応づけシステムを開発している.
本論文では, このような対応づけシステムの一部分であるテキスト解析部に焦点を当て, 調理手順の構造解析手法を提案した. 本手法では, 解析対象の特徴を最大限に利用し, 実用的な処理を目指す. そのため, 対象に固有の辞書を構築し, これを利用した構造解析を行う. 本論文では, 評価実験とその結果から, 本手法により高精度で調理手順の構造解析が可能であることを示した. なお, 本手法は付随する映像の存在しない調理手順文書などにも適用可能である. 調理手順のような説明的文書は, 調理に留まらずテキスト教材やインターネット上など様々なメ
ディアから大量に入手可能であるが, それぞれが独自の書式で互いに独立に存在している. 本手法は, 従来は難しかったこれらの膨大な情報の活用にも役立つものと考えられる.
キーワード

1.

自然言語処理, 構造解析, 料理テキスト, 辞書, 統合メディア処理

するといった, 画像情報単体からの高度な構造化は必

まえがき

ずしも容易ではない. そこで, 画像とは別に研究され近年, 放送やインターネットなどを通して提供されてきた音声や自然言語の利用が注目され始め, 1990 年

るマルチメディアデータは増大の一途をたどっており,

代からは画像と音声, テキストを統合的に処理するこ

大量の未加工データが各所に整理されずに保存されてとにより, より高度なマルチメディアの解析を目指す

いるのが現状である. 一方で, MPEG に見られるよ研究が盛んに行なわれてきている [1]. 現在でも単独のうに, 映像の符号化や表現方法について標準化が進めメディアにおける要素技術は進歩し続けているが, 人られており, それにあわせて過去に蓄積された映像資間が映像を見る際には, 画像, 音声, 文字のすべてから源や新たに製作される映像に自動的にタグなどの情報情報を受け取っている. 従って, 人間の感覚に近いマを付加し, 分類やデータベース化を行なう必要性が高

ルチメディアデータの内容理解という観点からも統合

まっていくと考えられる.

技術は今後ますます発展していくことが期待される.

マルチメディアデータは大きく画像・音声・文字情

我々は, 複数のメディアを統合的に処理することに報に分けられ, 特に画像の解析を通じた映像のデータ

より, 既存の比較的簡単な要素技術を利用した, 実用

ベース化は比較的古くから研究されてきた. しかし, こ的なシステムの検討・構築を行なう [19]. そのため, 意のような画像解析技術は完全に成熟した技術ではなく,味の把握が比較的容易なテキストメディアに着目して映像中の人物の特定や映像を意味的なまとまりに分類いる. 本研究の扱う対象はテキスト教材が副読本として存在する映像であり, 教養番組の中でも最も親しま† 東京大学大学院 工学系研究科, 東京都
The University of Tokyo, 7–3–1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo,

れている番組の一つである料理番組を採用する. 映像

113–8656, Japanには教材では表現しきれない様々な情報が含まれてお†† 国立情報学研究所, 東京都
National

Institute ofInformatics,

2–1–2

Hitotsubashi,

Chiyoda-ku, Tokyo, 101–8430 Japan††† 東京大学大学院 情報理工学系研究科, 東京都
The University of Tokyo, 7–3–1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo,
113–8656, Japan

電子情報通信学会論文誌 X

り, テキストと映像の情報を統合的に利用することの効果は大きい. そこで, 我々は対象を料理番組に限定することで, 対象に関する知識を最大限に活かした実用的な統合システムの構築を目指している.

Vol. Jxx–X No. xx pp. 1–11 xxxx 年 xx 月

1

電子情報通信学会論文誌 ’xx/xx Vol. Jxx–X No. xx

本論文では特に, 上記システムにおけるテキスト教材の解析部における調理手順の構造解析について検討する. 我々は, 画像や音声を統合する際にテキストメディ
アの情報を最大限に利用する予定であるため, 本シス
テムにおいてテキスト解析部は重要な構成要素となる.
また, 本論文で提案する手順の構造解析手法は, 付随する映像の存在しない文書にも適用可能である. 調理手順などの説明的文書は, テキスト教材や CD-ROM, イ
ンターネット上など様々なメディアから大量に入手可

材料
アスパラガス 500g
ハム
8枚
手順
バターを溶かし, 小麦粉と調味料を加え, よくかき混ぜます. 牛乳を少しずつ加え, なめらかになるまで煮ます.
アスパラガスをゆで, ハムでアスパラガスを巻きます.
パスタ, ハムロールをグラタン皿にいれ, ソースをかけま
す. 180 ℃で 20 分焼きます.

小麦粉
牛乳
1.
2.
3.

50ml
400ml

図 1 料理番組におけるテキスト教材の例
Fig. 1 Example of a supplementary document of a
cooking program.

能であるが, それぞれが独自の書式で互いに独立に存在している. 本研究は従来は難しかったこれらの膨大な情報の活用にも役立つものと考えられる.
本論文では, 2 章で提案手法の概要を紹介し, 関連研
究との比較を行なう. 3 章では, 対象領域に固有の辞書の構築手法を検討し, その構成と内容を述べる. 4 章
で料理手順の構造解析手法の詳細を述べ, 5 章で評価
実験とその結果を示し, 考察を加える. 最後に 6 章でまとめとする.

2.

テキスト構造解析手法の概要

2. 1 提案手法の概要
料理番組においては, 映像とテキスト教材の「手順」の順序は入れ替わることがあり, 時系列にそって必ずしも一致するわけではない. 一方で, 順序が決して入れ替わることのない制約も存在する (材料の加工の流図 2 図 1 の手順より生成されるデータフローグラフの例
Fig. 2 Example of a data ﬂow graph created from
Fig. 1.

れの不可逆性など). このような制約条件を明らかにするために調理手順の構造を調べ, その結果から素材に性および動詞の属性, さらには名詞・動詞以外の格助

対する加工の流れを有向グラフで表示することで, 制

詞や手がかり語 [7] などを利用して, 構造を解析する.

約条件および入れ代わり可能な部分を明確にする.

2. 2 関 連 研 究

図 1に示すように, 料理のテキスト教材は素材の一覧

多くの場合, 文章の構造を解析する際にはその文章と分量からなる「材料」部, 何段階かの調理手順からに関する背景知識や特徴を利用する必要があり, 従来かなる「手順」部からなる. 本論文では「手順」部の構ら, 対象を限定してその特徴を利用した研究が多くなさ

造解析を行ない, 最終的には図 2に示すようなフローグ

れている. 特に社説など論説文に着目した研究 [9], [11]ラフの作成を目指す. なお, 図 2におけるノードの種類

や, 物語文やアニメシナリオなどの特徴を利用して場

は, 本手法で定義する調理用語の属性の一部を示した

面や事象のつながりを解析する研究 [8], [12] 〜[14], 談ものである. 語の属性に関する詳細は次章で説明する.

話文の情報伝達などを利用した研究 [15], マニュアル

本手法の流れとしては, まず, 大量の料理手順文章に文を対象とした構造解析 [10] などがある.

おける「材料」部および「手順」部からキーワードを

料理手順文章は一種のマニュアル文であり, 論説文

統計的に収集, 人手によって分類・修正を行ない, 対象

や物語文のような文脈や場面を想定することは困難で領域（料理）に固有の辞書を構築する. 次に, 「手順」

ある. 文章の特徴によって抽出すべき内容も異なるた

部の各単語の辞書における属性を利用して, 調理手順

め, 他領域の文章に対する構造解析研究を料理手順文の構造解析を行なう. 解析においては, まず自作の辞章に適用しても有効な結果は期待できない.

書を利用してマッチングにより単語とその意味属性を上記に挙げた構造解析研究のうち, 対象が最も料理抽出する. 次に, 名詞-動詞のセットを作り, 名詞の属手順文章と近いと考えられるのは, ソフトウェアのマ2

論文／料理テキスト教材における調理手順の構造化

ニュアル文に対する構造解析 [10] である. この研究では, 「ユーザ操作」「システム動作」などの文タイプの連接パターンによって構造の解析を行なっている. しかし, 料理手順においては文タイプの種類が非常に少なく, この手法を適用することはできない. そのため,
料理手順独自の規則をふまえたより詳しい解析が必要となる.
これまでのところ, 調理手順文章を対象とした研究

表 1 名詞辞書における語の分類
Table 1 Categorization of nouns.
属性
素材
調味料
容器
道具
代名詞的

例
にんじん, 鶏肉
塩, こしょう器, 鍋
オーブン, 包丁
ここ, 全体動作

角切り, 油通し

利用方法
構造解析の対象
解析の際に状況を示すため,
補助的情報として利用
素材や料理を示す可能性のあるものをすべて含む
調理動作の名詞化したもの,
あるいは料理名そのものを指す.

としては, 助詞「は」に着目し, 料理の文章における提題化の役割について論じた文章 [16] や, 調理手順から料理の定義を抽出する研究 [17] がある. しかし, いず
れも料理手順文章の文脈・構造解析を扱った研究ではない.
料理手順の解析のためには, 料理手順文章に独特の規則と, 素材や動作（すなわち名詞・動詞）に関する知識が不可欠であり, 本手法ではこれらの知識を辞書の形で表現した上で高精度の解析を目指す. そのため,辞書の作成に人手がかかる, 領域が限定されるなどの欠点がある. しかし, ひとたび辞書を構築した領域に関しては, 実用的な精度での構造解析が可能である.

3.

表 2 「材料」部及び「手順」部から抽出された素材名詞の一覧（頻度順）
Table 2 Nouns extracted from “Ingredients” and“Preparation Steps”.
順位
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

名詞
塩
油
こしょう
しょうゆ
砂糖
酒
しょうが
バター
にんにく
玉ねぎ
にんじん

頻度
864
437
361
345
339
287
212
199
164
164
155

順位
12
13
14
15
16
17
18
19
···

名詞
片栗粉
だし汁
長ねぎ
卵
みりん
酢
ごま油
白ワイン
···
合計
異なり数

頻度
148
147
144
144
139
132
105
97
···
11,7001,641

解析対象に固有の辞書の構築

3. 1 辞書構築の概要
辞書を構築する際には, まず辞書の目的, 種類, 規模

また, 料理手順中には, 表記の違いなどのために「材料」部には現れない語もある. このような素材名詞もなどを明確にする必要がある [6]. 本研究の目的は調理収集するため, 「手順」部に対して形態素解析システ

動作の構造解析であるため, 辞書の目的は料理という

ム JUMAN [3] を利用して形態素解析を行ない, 名詞

特殊な分野における専門知識, および解析に必要となおよびカタカナ語を抽出した. その中で, 「材料」部

る常識的知識の記述である. 本研究では専門知識としから抽出した素材名詞と互いに一部が一致する語を抽て料理に関する名詞辞書と動詞辞書, また常識的知識

出し, この結果を人手で修正して素材名と素材以外のとして解析の手がかりとなり得る語を集めた手がかり

単語に分類した. また, 素材以外の名詞には「道具」,

語の辞書を構築する.

「容器」などの名詞が含まれる可能性が高いため, さら辞書の構築に際しては, 名詞・動詞・手がかり語のに人手で分類した.

各々をいくつかの属性に分類する. 構造解析の際など

また, 本研究では, 常に調味料として利用される素材に, 単語ごとの格構造など詳しい情報が必要な場合は,は様々な料理に何度も登場するため, 出現頻度が高く単語の品詞と属性を利用して推測する.

なるという考え方から, 表 2の上位 8 位（バター）ま3. 2 名詞辞書の構築
名詞辞書の内容を表 1に示す 6 つの属性に分類する.
また, それぞれの属性の用法や説明も表 1に示す.

でを調味料として分類した.
次に, 調理動作として分類される語は, 「する」な
どの動詞と共起して特定の調理動作としての意味をもまず, 調味料を含む素材名詞をテキスト教材から抽つものが多い. そこで, このような単語対は同一文章出する. インターネット上における特定の料理番組の中で共起することが多いと考え, 形態素解析された約

WWW ページから約 880 件のレシピを取得し, HTML880 件のレシピの「手順」部において 1 文中に共起した名詞と動詞の対を抽出した. その結果を頻度順に表3に示す. この中から「する」と頻度 2 以上で組になる名詞を抽出した. そして, すでに作成した名詞辞書にのタグ形式を利用してテキスト教材の「材料」部分と「手順」部分を切り出す. そして, まず「材料」部分から「素材」に相当する部分を抽出, 収集した.

3電子情報通信学会論文誌 ’xx/xx Vol. Jxx–X No. xx
表 3 「手順」部において 1 文章中に共起する名詞・動詞の単語対
Table 3 Result of extracted noun-verb sets by coocurrence frequency.
名詞
器
皮
水気
せん切り
大さじ
塩

動詞
盛る
むく
きる
する
熱する
ふる

頻度
名詞
480
塩
377
薄切り
315 みじん切り
298
油
278
長さ
274
···
単語対数

動詞
する
する
する
熱する
切る
···

頻度
274
265
262
251
242
···
6,776

表 4 各辞書の最終的な語彙
Table 4 Final vocabulary of noun and verb dictionaries.
(a) 名詞辞書
Nouns.
属性
語彙
素材
1,636
調味料
7
容器
56
道具
132
代名詞
10
動作
89
合計
1,930

(b) 動詞辞書
Verbs.
属性 語彙
単一
231
混合
70
分離
44
設置
36
多義
6
使役
2
合計
389

おける素材・容器・道具の名詞と照合し, それ以外の名詞を抽出した.
この中から, 調理動作としてふさわしい単語を人手

表 5 動詞辞書における語の分類
Table 5 Categories of verbs.
属性
単一
混合
分離

例
焼く, 切る加える, ふる分ける, むく設置

置く, 入れる

多義

のばす, もどす

使役

させる

表 6 手順部分からの動詞抽出結果
Table 6 Verbs extracted from “Preparation Steps”.
分類
調理動作
自動詞
一般
誤り
合計

例
切る, 焼く, 混ぜる
ちぎれる, 崩れる, 漬かる
きめる, 知る, 好むに込む, 妬く

単語数
379
125
35
78
617

表 7 名詞・動詞以外の語の分類
Table 7 Categories of general keywords.
属性
添加
条件
時相
否定
助詞

で分類し, ここまでに 80 語の調理動作を抽出した.
以上の結果に, 手動で単語の追加・訂正を行い, 名詞

説明
単一の素材を調理・加工する動作
複数の素材を混合する可能性のある動作
素材を分割したり,余分な部分を分離する可能性のある語
容器などの場所や他の食材の上に食材を置く動作
同音異義語などのため,複数の属性にわたる意味をもつ語
様々な語と結合し調理動作を表す

接続

例
さらに・ともにたら・だら・きたら・まで・ように・ところ
みて・場合は・ば・やすい・やすく
直前・直後・まえ・あと・最初・最後・時・ときない
が・の・を・に・へ・と・より・から・でたり・ても・でも・だけ・ずつ・でもこそ・さえ・しか・ごと
た・だ・て・で（動詞の直後）

辞書の最終的な語彙は表 4 (a) に示す通りとなった.

3. 3 動詞辞書の構築において新たな誤りや語彙を発見し, 修正を行なった.

次に, 動詞辞書の構築について述べる.

この作業の結果, 最終的な動詞辞書の語彙は表 4 (b)本研究では, 動詞を表 5に示す通りに分類する. まに示す通りになった.

た, 表 5にそれぞれの属性の語の説明を示す. なお, 使

次に, 3.2 節で抽出した表 3の名詞と動詞の対を利用

役の助動詞「させる」は様々な語と結合して調理動作

して, 共起表現による動詞辞書を生成する. 具体的にを示す（「沸騰させる」など）ため, 特別に動詞としては, 表 3から, 3.2 節で抽出した「動作」名詞を含め, 名分類した.

詞の存在によって動詞の意味が決定されると考えられ

まず, 前節と同様に形態素解析された「手順」部かる名詞・動詞対を人手で選択した. この結果, 79 の単ら動詞を抽出する. 収集した動詞を人手で分類した結語対を収集した. これらの単語は対で共起用の辞書に果を表 6に示す. 表 6における「自動詞」は素材の状態登録し, 用法に従って, 表 5 の動詞と同様に分類した.

を示すためによく用いられる自動詞である. これらは,

3. 4 名詞・動詞以外のキーワード
構造解析の際には, 名詞・動詞以外にも, 助詞や助動詞を含め手がかりとなる様々な語がある. 本研究では,
文献 [18] を参考に, これらの語を表 7に示すように用法別に分類した.
3. 5 辞書構築手法のまとめ
本章では, 既存の形態素解析ツールを利用して大量使役の助動詞「させる」と結合すると調理動作を示すことが多いため, そのうちのいくつかは調理動作として収集した. また, 「一般」は一般的な動詞, 「誤り」
は誤字・脱字, 形態素解析の失敗などで生じたと考えられる語で, いずれも調理動作に含めない.
名詞と同様に, 4 章の構造解析手法を開発する過程
4論文／料理テキスト教材における調理手順の構造化の調理手順から統計的に名詞・動詞などを集め, これを元に人手で語の分類・訂正を行なって独自の辞書の構築を行なった. なお, 構築の際にかけた人手は, 1 人
で 2〜3 日程度であった.
統計的手法などを利用した自動的な単語の意味属性の推測や分類については様々な研究がなされているが,辞書という, より正確さを要求される情報源の性質上,最終的な辞書の内容は人手で修正する必要がある. しかし, コンピュータの性能が向上した現在, 辞書の構築のすべての段階を人手で行なうのは現実的ではない.
本研究で構築した辞書などは特に語彙も限定されているため, 将来的には人手による構築の手間をより削減することが可能であると考えられる. 今後はより自動

図 3 テキスト解析手法の概要
Fig. 3 Outline of structural analysis.

的な辞書構築手法を検討していく方針である.

4.

料理手順の構造解析手法

始めに, 本手法の概要を図 3に示す. 本研究では, 3章で構築した辞書を利用して調理手順の構造解析を行ない, 最終的には図 2 に示したような調理手順構造の表 8 単語抽出の際に照合の誤りを起こしやすいパターン
Table 8 Patterns apt to cause mismatch while extracting words.
単語
うに (素材名詞)
切れ (動詞「切る」活用形)
かけ (動詞「かける」活用形)

パターン
ように
切れ（助数詞）かけ（助数詞）パターン例
焦げないよ うに
魚 1切れ
にんにく 1かけ

フローグラフ作成を目指す. ただし最終的なフローグ
ラフへの可視化の部分は他の研究に譲り, 本論文では構造解析手法について議論するものとする.
調理手順の構造解析結果は, 本論文においては図 5

語の辞書中の属性を参照する. どの属性にも該当しない部分は, 「その他」とする.

に示すオペレーショングラフで示す. 図 5では, 中央に単語の抽出はマッチングで行なう. 辞書中のすべて

オペレーション, すなわち調理動作が時系列で示され,の単語とその活用形について, 単語長の長い語から順

左右にはデータである素材や調味料の入出力が示されに照合を行ない, 調理手順の文章中のパターンと一致

る. オペレーションに入る矢印で表示される素材が入すれば単語として抽出する. この際, 表 8中の「単語」

力, オペレーションから出る矢印で表示される素材がで示した語が「パターン」で示した語の一部と一致す

出力である. 本研究ではこのグラフに表示する素材・る誤検出が目立ったため, 例外的にこれを回避するよ

調味料と調理動作の構造のみを解析対象とする. ただうにした. また, 表 7において「接続」に分類される語

し, 解析の過程で抽出される条件文や容器・道具など

は助動詞であるため, これらの語は動詞の直後に出現に関係する様々な情報は, 調理の上では重要な情報でした場合のみ抽出した.

あるため, 備考としてグラフに添えておく.
本論文において提案する構造解析手法は, 次の 4 ス

次に, 共起辞書中に登録された名詞・動詞対が同一
文章中に共起していた場合, 動詞を共起辞書で定義さテップからなる.

れた属性に書き換える. これにより, 共起する名詞をStep 1: 辞書との照合による語の属性解析
Step 2: 名詞・動詞セットの形成
Step 3: セットの接続によるブロックの形成
Step 4: ブロックの接続
次節以降で, それぞれのステップにおける処理について説明する.

利用することで多様な用法をもつ動詞の属性を決定す4. 1 Step 1: 辞書との照合による語の属性解析
始めに, 図 4に示す通り, 調理手順から辞書に含まれる語と手順参照番号（「手順 2」など）を抽出し, 各単ることができる.

4. 2 Step 2: 名詞・動詞セットの作成
次のステップでは, 動詞が最も近い名詞に係り, 非交
差条件 [2] を満たすとして名詞・動詞のセットを形成
する. セットの中には名詞または動詞が複数含まれることもある. 以下で具体的な手法を説明する.
セット形成の前処理セットを形成する前に, 以下に示す条件の語を互い
5電子情報通信学会論文誌 ’xx/xx Vol. Jxx–X No. xx

うち, 最も節が短くなる区間をそれぞれ「条件節」「時相節」「宣言節」として定義し, これらはセットから除外する. またセットからは句読点, および図 4 における「その他の凡例」中の「その他」の語のうち句点直前のもの（「です」「ます」など）を除く.
以上の方法によるセット形成の例を次に示す.
セット形成の例
えびは殻, 背ワタを除き, 塩, こしょう, レモン汁
少々をふります. 焦げないようにバターで小麦粉を炒め, 白ワインを加えて塩, こしょうで調味します.
↓

set 1: えびは殻 背ワタを除き
set 2: 塩 こしょう レモン汁少々をふる
図 4 Step 1: マッチングによる単語の切りだし
Fig. 4 Step 1: Extract words by matching with thedictionary.

に接続し, 構造解析の際には１つの属性をもつ１単語として扱う.
（ 1 ） 複合動詞などにより 2 つの動詞が連続で抽出された場合, １つの動詞に修正する（ 2 ） サ変動詞が「動作名詞＋する」として抽出された場合, サ変動詞の形に修正する（ 3 ） 「A の B」の形の名詞句をまとめて扱う（ 4 ） 素材などの名詞に動詞が係る形の名詞句をま「ゆでた卵」など)
とめて扱う (例：（ 5 ） 「食べる」という動詞と「食べやすい」という形容詞を区別するため, 「食べやすい＋名詞」をまとめて扱う
上記 (4) の処置は, 最終的に図示する場合は接続を再び分解し, 小さなセットを形成することで, もとの文章の正確な構造を示すことができる.
セット形成
次に, 手順番号を含む「動作」以外の名詞群と, それに最も近い動詞群, そしてそれらにはさまれる単語を「セット」として抽出する. 調理手順文書では動詞が遠くの名詞に係ることは少なく, 「セット」は動詞とその格フレームや修飾語を一組としてまとめたもの（条件節：焦げない ように）

set 3: バターで小麦粉を炒め
set 4: 白ワインを加えて
set 5: 塩 こしょうで調味する
素材・調味料の加除の決定
次に, それぞれの素材名詞が接続する助詞と動詞の属性によって素材の加除を判断する. ここで, 考慮す
る助詞について以下の通りの考察を行なった.
本研究では調理手順に対象を限定しているため, 格
フレームも限定されると考えられる. そこで, 第 3 章
で辞書の抽出に利用した約 880 件の調理手順に形態素解析を行なった結果から, 素材・調味料・代名詞的名
詞に接続する助詞の集計をとった. その結果を表 9に示す. またこの結果, 以下のことがわかった.

• 目的格を示す「を」が最も多く使われている.
• 上位 6 位までが全体の 96%を占める.
• 7 位の「が」は主格の助詞であるが, 料理文章
では主語が省略されるため約 2%を占めるのみである.

• 「が」はほとんどの場合, 表 9中の例に示した通り条件節中に現れる.
以上の所見を考慮し, 本研究では表 9における上位 6位までの助詞を解析の際に考慮する. ただし, 8 位の「も」は「を」と同格に扱う.
以上のことをふまえ, 接続する助詞と動詞の属性かとなる. また, セット中に動詞が 2 つ以上ある場合は,ら, それぞれの素材の加除を表 10に示す通りに判断す

後続する動詞が先行する動詞と同じ目的語をとるためる. これはオペレーションフローにおける, 操作に対すに, 名詞が省略されている場合である. なお, セットの先頭や読点などの特定の始点と, 表 7の「条件語」
・「時
相語」および動詞「作る」の終点にはさまれる区間の6

る入出力の決定に相当する. この際, 入出力するデー
タは素材・調味料・代名詞的名詞・手順番号のみ, オペ

論文／料理テキスト教材における調理手順の構造化
表 9 調理手順における素材・調味料・代名詞に接続する
助詞の割合
Table 9 Ratio of particles connected to Ingredients,
Seasonings and Pronominals.
順位
1
2
3
4
5
6
7
8
合計

助詞
を
は
の
に
と
で
が
も

割合
47%
23%
9%
7%
6%
5%
2%
1%
99%

例
うどん を 煮る.
豚肉 は 焼く.
白菜 の 漬物を切る.
お茶をごはん に かける.
にんじん と ごぼうを炒める.
いんげんをバター で 炒める.
小麦粉 が 焦げないように
にんじん も 切る.

表 11 各属性の動詞の格フレーム充足条件（セット接続を行なわない条件）
Table 11 Case-frame suﬃciency conditions of verbs.
動詞
属性
単一
混合
設置
分離
多義

格の種類

充足に必要
格を充足する
な名詞の数
名詞の種類
は・を・も
1
素材・調味料・は・を・と・に・も2
容器・手順・
は・を・に・も2
代名詞的名詞は
1
属性が不明確な場合, 「単一」と同様に扱う

ため, 基本的には混合する対象となる 2 つ以上の素材,
または場所を必要とする. 従って混合動詞の充足条件
は表 11に示す通りとなり, 格フレームが 2 つ以上充足

表 10 素材・調味料の入出力判断基準
Table 10 Input or output condition of ingredientsand seasonings.
動詞の属性
単一
混合
設置
分離

多義

助詞
は・を・
に・と・
で・も
を・も
は

入出力の判断入力

例
だし汁で煮る
だし汁をかける
だし汁も入れる
だし汁を捨てる
だし汁はアクを除く

出力
入力「( を格」と共起)
出力 (単独)だし汁は捨てる
属性が不明確な場合, 「単一」と同様に扱う

レーションは共起表現を含む動詞のみとする. また条件節・時相節・宣言節や, 容器・道具・その他の語など
は, 備考としてグラフ内の対応する位置に置く.
なお, 助詞「と」は, ほとんどの場合, 表 9中の例でされている場合は直前のセットから独立していると考
えて接続は行なわない. 接続例を次に示す.

Set 1 と Set 2 が接続する例
Set 1: 肉を焼く.
Set 2: にんじん を 加える.
Set 1 と Set 2 が接続しない例
Set 1: 肉を焼く.
Set 2: にんじん を サラダ に 加える.
設置動詞の格フレーム充足条件
設置動詞も「A を B に置く」という 2 つの名詞を必要とすることから, 2 つの格を充足する必要がある. 充足条件は表 11に示す. 次に接続の例を示す.

示したような羅列に使われており, 本研究でも「と」でつながれた素材は並列に扱う. 従って, 助詞「と」にSet 1 と Set 2 が接続する例

接続する名詞の加除の判断は, 後続の名詞に従うこととする. ただし, 「A と B する…」という文型の場合

Set 1: 小麦粉をふるう.
Set 2: はちみつ を 入れる.

は A は添加されると考える.

Set 1 と Set 2 が接続しない例

4. 3 Step 3: ブロックの形成
Step3 では, 同一手順に含まれるセットのうち前後で連続していると考えられるセット同士を接続し, ブ
ロックを形成して新たに番号を与える.

Set 1: 小麦粉をふるう.
Set 2: はちみつ を 牛乳 に 入れる.
分離動詞の格フレーム充足条件

セットの接続条件としては, 「セットの最初の動詞

分離動詞も「A から B を除く」という 2 つの名詞がが格フレームを充足していない場合, 直前のセットの必要であるが, 除く対象が不要なものであるためか, し

結果が省略されている」と考え, 直前のセットに接続

ばしば省略されることがある. 例えば, 「りんごをむする.
そこで, 各々の属性の動詞の格フレーム充足条件をく」では「皮を」が省略される. また, 除かれる対象が「葉」のように素材のこともあれば, 「うろこ」のよう考える. なお, 本研究で対象としている調理手順文章でに素材ではないこともある. このように分離動詞の充は主格は原則として省略されているため, 考慮しない.

足条件を明確に定めることは困難であったので, 本手

混合動詞の格フレーム充足条件

法では経験的に, 「は格」が充足されていなければ常混合動詞は, 「A を B に混合する」という形となるに直前に接続するとした. 接続例を以下に示す.
7電子情報通信学会論文誌 ’xx/xx Vol. Jxx–X No. xx

な中間生成物になると考えられる.

Set 1 と Set 2 が接続する例
Set 1: いちごは洗う.
Set 2: ヘタ を 取る.
Set 1 と Set 2 が接続しない例
Set 1: いちごは洗う.
Set 2: かき は ヘタ を 取る.
単一動詞の格フレーム充足条件
単一動詞は, 「A を焼く」のように 1 つの対象があればよいため, 格が１つ充足されていればよい. した

4. 4 Step 4: ブロックの接続
最後に, 各ブロックを共通の手順番号または素材を含む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に, 後に示す接続キーワードを含むか素材名詞が存在しない場合は, 無条件にそのブロックへ接続する. 次から具体的に説明する.
接続キーワードによるブロック接続先の探索
まず, 次ブロックの先頭セットが以下の条件をみたす場合は, 前後のブロックで接続する.

• 「代名詞的名詞」に属する名詞の存在:がって充足条件は表 11に示す通りとなる. 接続例を次

調理手順においては, 「ここ」「全体」などの代名詞に示す.

的名詞は直前の手順や素材を指すことが多く, 特にブロックの先頭セットの代名詞的名詞は, ほとんどの場

Set 1 と Set 2 が接続する例
Set 1: 肉を切る.
Set 2: バター で 焼く.
Set 1 と Set 2 が接続しない例
Set 1: 肉を切る.
Set 2: ニンニク を バター で 焼く.
いずれの動詞の場合でも, 「は格」が充足されている場合は新しい素材についての新しい操作が始まっていることが多い. 従って「は格」が充足された場合は優先的に直前のセットとの接続は切ることとした.
セット接続の際の例外処理
次に, セット接続規則における例外的処理について述べる. 「水・湯・油・バター」の 4 種の名詞は様々
な調理動作で用いられるが, 暗黙のうちに他の素材と混合されることが多い. 特に「鍋に湯を沸かす. 麺をゆでる. 」のような形の文章の場合, ここまでの規則
では 2 つの文章は別々のブロックを形成してしまうが,実際には連続していると考えられる. そこで, 「水・湯・油・バターのいずれかを容器で操作するセットは直後のセットに接続する」という例外的規則を追加した. 次に例を示す.
例外規則のため, Set 1 と Set 2 が接続される例

Set 1: バター をフライパンに熱する.
Set 2: にんじん を 炒める.

合直前のブロック全体を指すと考えられる.

• 「添加」に属する語の存在:「さらに」など添加の語は, 直前のブロックに続けて操作を行なうことを示す.
• 素材名が存在しない:
ブロックの先頭セットに素材名が存在しない場合は,直前のブロックから調理動作が続いているために素材名が省略されていると考えられる.
手順番号によるブロック接続先の探索
接続キーワードによる接続に失敗した場合は, 次ブロックから後方へ順に自ブロックの手順番号を探索し,これを含むブロックがあれば接続する.
素材名の一致によるブロック接続先探索
手順番号を利用した接続にも失敗した場合は, 次ブロックから後方のブロックへと順に, それぞれのブロックが含む素材名を確認する. この場合には, 次の条件で接続する.

• 自ブロックの素材名と互いに一部マッチする素材名を含むブロックへ接続:
互いに一部マッチとするのは, セット形成の前処理によって「炒めたにんじん」など素材名が変形している可能性があるため.

• 概念辞書（注 1） を参照し, 上位概念の語との一致も考慮する:
例：「にんじん」の上位概念は「野菜」であるため, 「にんじん」を含むブロックは「野菜 を炒める」という記述のあるブロックへ接続される.

以上のように, 本ステップでは複数のセットが接続

以上の 4 ステップで, 調理手順の構造解析が完了す

され, ブロックを形成する. ブロックでは様々な素材が混合され, あるいは調理されて, ブロックごとに新た
8（注 1）：EDR 電子化辞書 [4] の階層構造を参照した.

論文／料理テキスト教材における調理手順の構造化
表 12 評価実験の結果（Step 1, 2, 4）
Table 12 Result of evaluation experiment (Step 1, 2,
4).
評価方法
単語の抽出（Step 1）
名詞-動詞セット抽出（Step 2）
ブロック接続（Step 4）

再現率
99%
98%
91%

適合率
98%
97%
92%

表 13 評価実験の結果（Step 3, 総合）
Table 13 Result of evaluation experiment (Step 3,
Total).
評価方法
ブロック解析（Step 3）
総合解析結果

成功率
87%
82%

して各手順ごとのブロック構造解析と接続関係解析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・代名詞的名詞, 及び調理動作の構造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.
まず, Step 1, 2, 4 の再現率と適合率を表 12に示す.
なお, 人手による結果を AnsH , 自動解析による結果
を AnsM , 両者が一致した答を AnsC とすると, 再現
率は AnsC /AnsH , 適合率は AnsC /AnsM である. この結果は, 単語およびセットの抽出率は再現率・適合率共に 100%近い高精度であり, またブロック接続も90%以上の精度で成功していることを示している.
図 5 構造解析結果の例
Fig. 5 A result of structural analysis.

る. その結果を図 5 に示す.

5.

構造解析の評価

次に, 全 135 手順において正しくブロック構造を解析できたもの, 及び接続関係も含めて正しく解析されたものの成功率を表 13に示す. この結果から, 本手法によって, 各手順の構造は約 9 割, 互いの接続関係を含めた場合でも 8 割以上の構造解析が可能であることが示された.

5. 1 評 価 実 験

5. 2 評価実験の考察

前章で述べた自動構造解析手法を適用し, 評価実験

以上の実験の結果から, 独自の辞書を作成し, 対象領を行なった. 実験には, 辞書の構築および提案手法の検域の特徴を最大限に活用することによって, 本構造解

討の際に利用した料理番組の WWW ページから, ラ析手法により高精度の調理手順構造解析が可能である

ンダムに放送日を選んで取得した料理数 32 件（手順ことが示された. 以下, 今後さらに精度を向上させる

数 135 件）のレシピを利用した. このレシピは, 辞書ために検討が必要な点を述べる.

構築に利用した 880 件のレシピに含まれるが, 提案手法の検討に用いたレシピとは重複していない.

辞書との照合による単語抽出の段階 (Step 1) では,
辞書の訂正は人手で行なっているため, 語彙にはほと

また, 本実験では, 第 3 章で構築した辞書を用いた.

んど問題はない. しかし, 様々な原因によりわずかな照評価においては, 単語（Step 1）, 名詞と動詞のセッ

合の誤りがあり, 構造解析全体の精度に影響した. 特ト（Step 2）, 各手順ごとのブロック構造（Step 3）,に, 今回の実験に利用したレシピは辞書構築の際に利各ブロックの接続関係（Step 4）の各々の抽出精度, そ用したレシピの中にも含まれていたが, 異なる番組に
9電子情報通信学会論文誌 ’xx/xx Vol. Jxx–X No. xx

対する解析の際など, 対象テキストと辞書の語彙にずれがある場合は全体の精度が低下する可能性がある.
次に, 本手法では, Step 4 のブロックの接続の際に,素材の上位概念の知識を参照することで接続精度の向上をはかっている. ここでは, このような方法では対応できないより複雑な階層的知識を必要とする例を以下に挙げる.
ブロック 1:

だし汁に溶いた卵とすりおろした
大和芋を加え, すりのばして味をととのえます.

ブロック 2:

とろろ汁に青のり粉を添えます.

この例では, ブロック 1 からブロック 2 へ調理動作が接続しているが, 共通の素材名は出現しない. これはブロック 1 の結果が中間生成物「とろろ汁」に置き換えられているためである. このような文章に対応するためには, 「ブロック 1 のような調理過程を経た大和芋はとろろ汁と呼ばれる」という階層的かつ調理に関する高度な知識が必要となる. これについては, 手動での知識の記述の他に, 大量のレシピからの知識の自動抽出などの手法を検討中である.
また Step 4 の失敗例の中には, 動作の連続性の考慮が必要となる場合があった. 解析に失敗した例を挙げる.

さらに, 様々な失敗例の考察から, 他には以下の点で特に検討が必要であることがわかった.

• 形容詞, 副詞, 素材名以外の語, などへの語彙の拡張• マッチングの際の接続関係の考慮• 複雑な文章に対するセット形成• 複雑な照応関係への対応• 場所などの状況解析• フローグラフの枝分かれ構造への対応

6.

む す

び

筆者らは, マルチメディア統合技術の開発に先立って, テキストの付随する情報に注目し, テキストからの情報を画像・音声解析に反映させることで, 同技術をより実用的な精度で実現することを目指している. 本
論文では, 我々の提案した対応づけシステムの一部分であるテキスト解析部に焦点を当て, 調理手順の構造解析手法を提案した. また, 手順解析に利用するための辞書を構築し, 構造解析手法の実装, 評価実験とその結果を報告した. 解析の対象領域を特化することによって, 高精度の手順構造解析を実現した.
今後は, 調理手順の構造解析手法の改善, および本研
究結果と料理映像との統合システムの構築を目指していく予定である.
文[1]

献

D. Ponceleon, S. Sriniivasan, A. Amir, D. Petkovic,
D. Diklic: “Key to Eﬀective Video Retrieval: Eﬀec-

ブロック 1:

煮立て, ごぼうを入れてひと煮立ちさせ,ブロック 2:

tive Cataloging and Browsing,” Proc. ACM Multime-

卓上鍋にだし汁と酒を入れてdia’98, pp.99-107, 1998.
[2]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, pp.35-58,
1994.

[3]

京都大学情報処理学研究科知能情報学専攻
知能メディア講座言語メディア研究室:“日 本 語 形 態 素 解 析 シ

ぶりと長ねぎをさっと煮ながら,もみじおろし, あさつき,
ポン酢で食べます.

この例では, 本来ブロック 1 とブロック 2 は接続さ[4]れるべきであるが, 共通の素材が出現しないため, 接続[5]に失敗した. この調理手順を人手で判断する場合, ブ
ロック 1 とブロック 2 が接続されるのは, 「煮る」という共通の調理動作が連続しているためと考えられる.

[6]
[7]

もしブロック 2 の最初の動詞が「焼く」などの動詞であれば, 人手でも 2 つのブロックは接続されない.

[8]

このような, 動作の連続性を考慮する必要のある場
合の対処法についても現在検討中である.

10

[9]

ス

テ

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析,” 情報処理学会 自然言語処理研究会研究報告, NL-88-2,

論文／料理テキスト教材における調理手順の構造化

坂井

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[10]

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ト構造の解析,” 情報処理学会 自然言語処理研究会研究報[11]

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田村 直良, 和田 啓二: “セグメントの分割と統合による文章の構造解析,” 自然言語処理, Vol.5, No.1, pp.59-78,

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山本 唯史, 山田 篤, 西田 豊明, 堂下 修司: “日本語の動作
表現中の空間的概念の解析 - 日本語物語文のプロット理解-,” 情報処理学会 自然言語処理研究会研究報告, NL-87-7,

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理学会 自然言語処理研究会研究報告, NL-112-9, 1996.
中学国語総合便覧＜全訂増補版＞, 古矢 弘, 中井 春男, 山[19]

Reiko Hamada, Ichiro Ide, Shuichi Sakai, Hidehiko[17]

崎 誠也 (編), 正進社.
Tanaka: “Associating Cooking Video with Related
Textbook,” Proc. ACM Multimedia 2000 Workshop-

修一

（正員）

昭 56 東大・理・情報科学卒. 昭 61 同大
学院工学系研究科情報工学専門課程了. 工学博士. 同年工業技術院電子技術総合研究所入所. この間平 3〜4 年, 米国マサチュー
セッツ工科大学招聘研究員, 平 5〜8RWC
超並列アーキテクチャ研究室室長. 平 8〜
10 筑波大学電子・情報工学系助教授. 平 10 より東京大学大学
院工学系研究科助教授, 平 13 より同大学院情報理工学系研究科
教授. 計算機システム一般, 特にアーキテクチャ, 並列処理, ス
ケジューリング問題, マルチメディアなどの研究に従事. 平 2
情報処理学会論文賞, 平 3 日本 IBM 科学賞, 平 7 市村学術賞,
平 7ICCD Outstanding Paper Award など受賞. 情報処理学会, 人工知能学会, IEEE, ACM 各会員.

田中

英彦

（正員）

昭 40 東大・工・電子工学卒. 昭 45 同大
学院工学系研究科博士課程了. 工学博士.
同年同大学工学部講師. 昭 46 年助教授. 昭62 より同教授, 現在同大学院情報理工学系研究科長. この間昭和 53 〜54 年ニューヨーク市立大学客員教授. 計算機アーキ
テクチャ, 並列処理, 自然言語処理, メディア処理, 分散処理,
CAD 等の研究に興味を持っている. 著書「非ノイマンコン
ピュータ」, 「情報通信システム」, 共著書「計算機アーキテク
チャ」, 「VLSI コンピュータ I,II」, 「ソフトウェア指向アー

キテクチャ」. 情報処理学会, 人工知能学会, 日本ソフトウェア科学会, IEEE, ACM 各会員.

s, pp.237-241, 2000.

（平成年月日受付，月日再受付）

浜田

玲子

（学生員）

平 10 東大・工・電子情報卒. 平 12 同
大学院工学系研究科電気工学専攻修士課程
了. 修士（工学）. 現在同専攻博士課程在学中. 日本学術振興会特別研究員. 自然言
語処理, マルチメディア統合処理に興味を持っている. 情報処理学会, 電子情報通信学会各学生会員.

井手

一郎

（正員）

平 6 東大・工・電子卒. 平 8 同大学院
工学系研究科情報工学専攻修士課程了. 平
12 同研究科電気工学専攻博士課程了. 博士（工学）. 同年より国立情報学研究所助手.
自然言語処理, 統合メディア処理に興味を持っている. 平 7 第 51 回情報処理学会全国大会奨励賞受賞. 人口知能学会, 情報処理学会, ACM 各会員.

11