DEIM Forum 2017 C2-2

レシピに関する時間的特徴を持つ言語表現の抽出法の検討
桐本 宙輝†

風間 一洋†† 和歌山大学 システム工学部 〒 640–8510 和歌山県和歌山市栄谷 930
E-mail: †{s171063,kazama}@sys.wakayama-u.ac.jp
あらまし

食事という日常的な行動は人間の生活と密接な関係にあり，季節や年中行事の影響を大きく受けるので，料理の時間的特徴に着目すれば，ユーザが想定している時間的状況下で作られる料理を和食，洋食，菓子などの垣根を越えて探すことが可能になる．しかし，そのような時間的特徴を表すために実際にどのような言語表現が用いられているのか，また時間的特徴を表す言語表現の利用が時期によってどのように変化するかは，必ずしも明らかではない．本稿では，cookpad で公開されている料理のレシピに対して，まずレシピとそのつくれぽのテキストから特徴的な言語表現を抽出し，さらにそれぞれの言語表現が使われているレシピ群のつくれぽ数の頻度変化を統合することで，レシピに関する時間的特徴を示す言語表現とその時間的特徴の抽出を試みる．
キーワード

cookpad, レシピ, つくれぽ, 時系列解析, 周期性
ような時間的特徴や時間的共起性に基づいた処理が可能となる．

1. は じ め にそこで，本稿では，言語表現が持つ時間的特徴を，検索ログ

食事という日常的な行動は人間の生活と密接な関係にあり，ではなく実際に調理を行ったレシピとそのつくれぽから求める

季節や年中行事の影響を大きく受けるので，人間がどのような手法を提案する．具体的には，cookpad で公開されている料理

レシピを調理するかは，時期や目的によって大きく変化する．

のレシピに対して，まずレシピとそのつくれぽのテキストから

たとえば，夏には素麺，冬には鍋料理のような季節特有のレシ

特徴的な表現を抽出し，さらにそれぞれの表現が使われている

ピを，正月にはおせち料理，節分には恵方巻きのような年中行

レシピ群のつくれぽ数の頻度変化を統合することで，レシピに事にちなんだレシピを調理することは，日常的に行なわれてい

関する時間的特徴を示す表現と，その時間的特徴の抽出を試みると言える．このようなレシピをレシピ検索サイトで探す場合

る．さらに，抽出した言語表現を時間的特徴に基づいてクラスには，探したい特徴を持つ料理に関する何らかの時間的特徴をタリングすることで，年中行事や季節と関連のあるような時間

手掛かりにすることが多いと考えられる．

的に特有な性質を示す言語表現を抽出する．また，言語表現が（注 1）

たとえば，cookpad の検索履歴分析サービス「たべみる」

を用いれば，ユーザがレシピを探す時に想定している時間的状
況をある程度知ることができる．ただし，クエリは複数のレシピを探索するためのきっかけにすぎず，通常はクエリに適合す

持つ時間的特徴を妥当に抽出できているのかを分析することで，手法の有用性を評価する．

2. 関 連 研 究る多数のレシピの中からユーザ自身の好みに合うレシピを探索

2. 1 レシピの特徴語抽出的に見つけることが多いことから，クエリは必ずしも具体的で金内らは，投稿型レシピサイトにおけるレビュー情報から，あるとは限らず，また最終的に調理したレシピの内容を的確に料理タイトルを自動生成する研究を行った [3]．料理が苦手で示すとも限らない．

あったり投稿型レシピサイトに不慣れなユーザは，レシピを投

そこで，レシピとそれを実際に調理した感想であるつくれぽ

稿する際にそのレシピの特徴を的確に表現したタイトルを付のテキスト中に現れる，時間的特徴を示す言語表現に着目する．

けられるとは限らない．そこで，レシピのレビュー情報として

この言語表現とは単一の意味のまとまりであり，単一の単語に

cookpad のつくれぽを用いて，レシピの「対象者」，「作った意

加えて，複合語やフレーズを意図している．すでに我々はレシ

図」，
「欲求」，
「好み」，
「イベント性」の 5 つの特徴・目的を示

ピに対するつくれぽの投稿履歴からレシピ固有の時間的特徴をす単語を抽出し，それをもとに料理タイトルを自動生成するた抽出する手法を提案した [1], [2] が，さらにどのような時間的特めの手法を提案した．

徴を示すレシピで各言語表現が用いられているかを分析するこ本研究はレシピに現れる単語が持つ時間的な特徴を推定するとで，その言語表現が持つ時間的特徴を求めることができる．

ことが目的であるため，金内らの手法とは抽出した単語の利用

このような言語表現の持つ時間的特徴が明らかになれば，ユー方法が異なる．

ザのクエリから想定される時間的状況に合致したレシピの提示

2. 2 レシピの推薦・検索や，類似した時間的特徴を示す言語表現に基づいたレシピ群のcookpad のようなレシピ投稿サイトでは日々新たなレシピが分類のような，レシピの使用食材や調理手順からは分からない

投稿されるため，収録レシピ数が膨大で，類似レシピも大量に存在する．そのため，ユーザが自身のニーズに合致したレシピ（注 1）：https://info.tabemiru.com

を探すには，気に入るレシピが見つかるまでレシピを探索する

必要があり，手間がかかる．この問題を解決するために，新たなレシピの検索・推薦方法が提案されている．

ただし，ここで，あるレシピに対してつくれぽが書かれたとしても，そのレシピに出現するすべての言語表現が利用された

上田らは，食材の利用履歴から個人の嗜好を抽出することで，と単純に考えてはいけないことに注意しなければならない．実

ユーザの好みを反映したレシピを推薦する手法を提案した [4]．

際に，同じ単語でもあっても，様々な文脈で用いられることがまた，上田らは，レシピの閲覧・摂食履歴から個人の嗜好を抽ある．たとえば，「春が終わって暑くなってきた時期にぴったり出し，レシピの推薦に用いる手法を提案した [5]．

のレシピです」という文章では，このレシピが作られる時期は平川らは，レシピに添付された料理画像の色情報に基づいて，初夏であるが，「春」は比較のために用いられている．つまり，目的に応じたレシピの選択支援を行う手法を提案した [6]．平川

文脈によっては，言語表現は比較や否定のために用いられるこらの手法では，料理の完成写真はユーザが調理するレシピを決とがある．これらの違いを正確に判定することは困難であるこ定する重要な要因であると考え，レシピテキストの修飾語と料とから，レシピのテキストにおいて言語表現が繰り返し使われ理画像の色情報を用いてレシピを推薦する．

るなどの重要性が高い場合に限りつくれぽとの関連性が高いと門脇らは，ブログ型レシピの文章からレシピの誕生・使用事見なして，時間的特徴の推定に使用する．

由を，食材や調理器具，時間の有無や，調理時の季節や気候，

3. 2 提案手法の概要

調理者の気分や体調などのカテゴリに分けて抽出することで，

本稿では，レシピに関する時間的特徴を持つ言語表現の抽

レシピの使用事由に基づいた検索を行う手法を提案した [7]．

出法を提案する．その概要を図 1 に，処理手順の概略を以下に

上田らと平川らによる研究は，新しいレシピの検索・推薦手示す．

法によって，ユーザの目的に合致したレシピを簡単に検索でき（ 1 ） レシピとつくれぽのテキストから，TF-IDF 値に基づるようにするという目的は本研究と同じであるが，アプローチ

いて重要と判断される言語表現を抽出し，それらの言語表現との仕方がまったく異なる．門脇らの手法は，調理時の季節によ出現するレシピ群の関係を示す言語表現・レシピ対応表を作成

る検索を考慮している点で本研究と類似しているが，門脇らがする．

レシピテキストから季節性を抽出するのに対して，本研究では（ 2 ） つくれぽ利用履歴から，各レシピの時間的な性質を表

つくれぽの投稿履歴を用いており，実際に多くの人々がそのレす頻度ベクトルを作成する．

シピを作ったという事実から時間的特徴を抽出している点が異（ 3 ） 言語表現・レシピ対応表に基づいて，ある言語表現になる．

関係するレシピの頻度ベクトルの総和を計算し，その言語表現

3. 時間的な特徴を持つ言語表現の抽出の頻度ベクトルを作成する．
（ 4 ） 言語表現の頻度ベクトルを 1 年周期で折りたたみ，正3. 1 本研究のアプローチ

規化して，言語表現の持つ時間的な性質を表す特徴ベクトルを文字列の時間的特徴の分析には，通常は単語や文章の生成時作成する．

刻が特定できる新聞記事や Twitter のツイートのような時系列

3. 3 レシピとつくれぽからの言語表現と時間的特徴の抽出

テキストや，検索システムのクエリログなどが用いられること

単語を抽出する対象は，レシピのタイトル，概要，生い立ち，が多い．ただし，一度作られた文章が，変更されずに長い期間

コツ・ポイント，そのレシピに対するつくれぽのテキストとす

参照され続けるような利用形態を持つレシピの場合には，単語る．なお，抽出する単語は名詞に限定する．

や文章の生成時間に着目した分析はできない．
そこで，本稿ではテキストの利用時刻に着目する．cookpad

単語の抽出は以下の手順で行う．
（ 1 ） 対象テキストを MeCab（注 2） で日本語形態素解析して，では，公開されているレシピに対して調理した感想を投稿する

単語に分割する．

ことでレシピ投稿者への感謝を示す「つくれぽ」と呼ばれる機（ 2 ） ストップワードを除去する．たとえば，1 文字の記号能を提供している．そこで，つくれぽが書かれたレシピの文章類などが相当する．

がその時刻に利用されたと仮定すれば，ある言語表現が出現す（ 3 ） 単語を複合語化し，一つの意味のまとまりである言語

るレシピと，そのレシピに対して書かれたつくれぽの関係から，

表現を作成する．現時点では，専門用語自動抽出システムであ

その言語表現の利用に関する時間的特徴を推定できると考えら

る TermExtract（注 3） を用いて，単語を複合語化した結果を言語れる．

表現として扱っている．

また，通常つくれぽの文章は短く簡潔なことから，単体では（ 4 ） TF-IDF 値が高い上位 N 語を，レシピの特徴的な言

言語表現の時間的特徴の分析には不十分だが，元のレシピの主語表現として抽出する．

な特徴について言及したり，内容を短く要約する効果があると（ 5 ） 言語表現と，それが出現するレシピ群の関係を示す言推測される．さらに，複数のユーザによってつくれぽが書かれ語表現・レシピ対応表を作成する．

ることを考慮すると，元のレシピに関する特徴を的確に示す言

なお，レシピとそのつくれぽのテキストに出現する語彙数の語表現だけが，複数のユーザによって繰り返し使われる強調効

中央値が 270 語であったため，TF-IDF 値が高い上位 1 割の果もあることから，文字列のつくれぽにおける出現時刻も合わ
せて考慮することで，言語表現の時間的特徴をより正確に推定（注 2）：http://taku910.github.io/mecab/

できるようになると思われる．

（注 3）：http://gensen.dl.itc.u-tokyo.ac.jp੉ୁ਀ਠ‫؞‬ঞ३আৌૢ਀
੉ୁ਀ਠ੉ୁ਀ਠभྴল
ঞ३আ‫؞‬णऎो़
भॸय़५ॺ

ঞ३আණ

੉ୁ਀ਠ$ ঞ३আDঞ३আE
੉ୁ਀ਠ% ঞ३আDঞ३আF੉ୁ਀ਠ& ঞ३আGঞ३আH7),')கप
੦तऎ৭શ

੉ୁ਀ਠ$भৎ৑৓્ඉ॑
਀घ્ඉঋॡॺঝ

੉ୁ਀ਠ$भ
頻度ঋॡॺঝ

年周期でീॉञञा‫؞‬ਫૠ৲

‫ؼ‬


੉ୁ਀ਠ$॑ॸय़५ॺपஅि
レシピの頻度ベクトルの੕ਮ॑ੑ઴

レシピの頻度ベクトル਺ံ঩ध਺ံਯ॑ྴলखथ
レシピの頻度ベクトル作成

णऎो़
利⽤履歴

‫ؼ‬

図 1 提案手法の概要

N = 27 とした．

総和を求める関数である．

3. 4 レシピの頻度ベクトルの作成

最後に，vwi ,C を総和が 1 になるように正規化し，言語表現

つくれぽの利用履歴から，各レシピの時間的な性質を表す頻度ベクトルを作成する．

wi の周期 C の特徴ベクトル pwi ,C を求める．pwi ,C は，つくれぽの周期 C の各要素の時点の生起確率である．

まず，レシピ ri の最初のつくれぽの投稿から最後のつくれぽの投稿までの期間が Tri の場合に，時刻 t(0 <=t<= Tri − 1) の(t)

つくれぽ数を fri として，次元数 Tri のつくれぽ数の頻度ベク
トル fri を求める．

 pwi ,C
 p(j)
wi ,C

=
=

(0)

(1)

(C−1)

(pwi ,C , pwi ,C , . . . , pwi ,C )

∑

(j)
vw ,C
i
C−1 (k)v
k=0 wi ,C(4)

4. 時間的特徴による言語表現のクラスタリング(Tr −1)
fri = (fr(0), fr(1), . . . , fri i
)
i
i

(1)

提案手法によりレシピやつくれぽのテキストから抽出した言

頻度ベクトルの各要素は，その日におけるつくれぽの投稿数

語表現は，年中行事に関連するものや季節との関連があるもの，を表す．つくれぽの投稿は，年中行事に関連するレシピであれ逆に時期による変化がない定常的なものなど，様々な種類の言

ば行事開催日の前後数日に，特定の季節性を持つレシピであれ語表現が混在していると考えられる．そこで，言語表現の時間

ばその季節に活発になる．頻度ベクトルはそのようなレシピの的な性質を表す特徴ベクトルを用いてクラスタリングすること

時間的な性質を反映していると言える．

で，言語表現を種類別に分類する．
また，提案手法で抽出された言語表現の特徴ベクトルに，言3. 5 言語表現の特徴ベクトル作成抽出した言語表現の集合を W とした時，W に含まれる言語については既に述べた．そこで，分類結果から，抽出された特表現 wi の頻度ベクトル fwi を以下の式で求める．

fwi =

∑

語表現が使用される文脈の違いによりノイズが混入する可能性
徴ベクトルの妥当性も同時に検証する．

correct(frj )

(2)

rj ∈R

クラスタリング手法としては階層型クラスタリングの一種であるウォード法を，言語表現間の距離としてはユークリッド距

ここで，集合 R は言語表現 wi をテキストに含んだレシピの離を用いる．なお，年中行事や季節と関連する言語表現の場合集合である．また，レシピごとにつくれぽの投稿期間が異なるには，特徴ベクトルの分布形状が同じでも，ピークとなる時点

ため，頻度ベクトル frj の次元数も不揃いで，そのままではは言語表現により大きく異なることから，特徴ベクトルの各要総和が計算できない．そのため，異なる投稿期間を補正する

素を降順にソートしてからクラスタリングすることで，そのよ

correct(fr ) 関数を導入して計算する．

うなピーク時期によらない，分布の偏りに基づく分類を可能に

次に，fwi を次元数 C に折りたたんだベクトル vwi ,C を，以する．

下のように作成する．

 vwi ,C

(j)
 vw
i ,C

=
=

(0)

(1)

5. 評

(C−1)

(vwi ,C , vwi ,C , . . . , vwi ,C )
(t)
i
(t)
|{fw |f old(t,C)=j}|isum({fw |f old(t,C)=j})(3)

価

5. 1 クックパッドデータセット
Cookpad から提供された 1998 年 4 月 23 日から 2014 年 9 月

ここで，f old(t, C) は，fwi の時刻 t を vwi の 0 ∼ C − 1 の範

30 日までの 1,715,595 件のレシピ [8] から，つくれぽ数が 100

囲のインデックス値に折りたたむ関数である．本稿では閏日も件以上あり，つくれぽ投稿期間が 366 日以上の 11,507 件のレ含めた 1 年周期（C = 366）とし，その年で何日目かを示す値

シピを抽出して，評価に用いた．なお，レシピの ID，タイト1 ∼ 366 をそれぞれ 0 ∼ 365 に変換する．sum(S) は集合 S のル，概要，生い立ち，コツ・ポイント，つくれぽ投稿日，つく連した言語表現との分離性が悪かった．

5. 3 言語表現の時間的な性質を表す特徴ベクトル0.8

抽出された言語表現の特徴ベクトルの形状を見て，言語表現

0.7が持つ時間的特徴を妥当に表現できてるかを評価する．

distance0.6

図 2 において緑色のクラスタに属する，年中行事に関連のあ

0.5

る言語表現の特徴ベクトルを図 3 に示す．なお，特徴ベクトル0.4のグラフの横軸は 1 月 1 日からの経過日数，縦軸はその日にお0.3

けるつくれぽの生起確率を表す．特徴ベクトルの形状から，「友

0.2

チョコ」はバレンタインデーに，「ハロウィン」はハロウィンの

0.1

日に鋭いピークが発生していることが分かる．また，
「初節句」

0.0

term
図 2 クラスタリング結果（デンドログラム）

はひな祭りの日と，こどもの日の両方に鋭いピークが確認でき，年中行事の時間的な特徴を適切に表現できていると言える．
次に，水色のクラスタに属する，季節性のある言語表現の特徴ベクトルを図 4 に示す．特徴ベクトルの形状から，「夏バテ」

れぽ投稿数，つくれぽのテキストを使用する．

5. 2 言語表現のクラスタリング結果
データセットとして用いた 11,507 件のレシピとそのつくれ
ぽのテキストから言語表現を抽出した結果，518,476 語が得られた．その中から各レシピの TF-IDF 値が高い上位 27 語をそのレシピの特徴付ける言語表現として，30 件以上のレシピで出現する 1,246 語を抽出した．
これらの語をクラスタリングした結果，図 2 に示すデンドロ
グラムが得られた．ここで，横軸の各要素は言語表現，縦軸はクラスタ間の距離を表す．デンドログラムの形状から，クラス
タ数が 3 個より少なくなると，クラスタ間の距離が大きく離れたクラスタ同士を統合してしまうことが分かる．そのため，クラスタ数が 3 個になるようにデンドログラムを切断し，各クラ
スタを図 2 でそれぞれ緑色，赤色，水色に着色した．
緑色で示したクラスタに属する言語表現は 26 語で，そのほとんどが年中行事に関する語であった．たとえば「バレンタイ
ン」や「お正月」，「ひな祭り」などの言語表現がこのクラスタに属していた．
水色で示したクラスタに属する言語表現は 237 語で，季節に関連する語と，年中行事に関連する語で構成されていた．
「春」，
「夏」，
「秋」，
「冬」のように直接的に季節性を示すものや，「苺ジャム」や「冷やし中華」のような旬の食材・料理などが確認できた．また，「冷製」や「花見」のような季節特有の語もみられた．一方で，「クリスマス」という言語表現がこのクラスタに属しており，年中行事に関連のある言語表現の一部は，季節性のある言語表現と綺麗に分離できているとは言えない結果となった．
赤色で示したクラスタに属する言語表現は 983 語で，特定の年中行事や季節との関連がない定常的な語で構成されていた．
「醤油」や「塩」のような常用する調味料の他に，「ごはん」や「定番」などが確認できた．
以上の結果から，おおまかに (1) 年中行事に関連した言語表
現，(2) 季節に関連した言語表現，(3) 年中行事や季節と関連のない定常的な言語表現の 3 種類にクラスタリングできたと言える．しかし，年中行事に関連する言語表現の一部は，季節に関は夏に，「秋刀魚」は秋に盛り上がりがあることが確認できる．
また，「遠足弁当」は幼稚園や小学校などで遠足が行われることが多い春・秋に盛り上がりがあり，季節特有の時間的特徴を表現できていると言える．
次に，赤色のクラスタに属する，季節性を示さない定常的な言語表現の特徴ベクトルを図 5 に示す．特徴ベクトルの形状から，「冷凍」や「常備菜」，「弁当」のような特定の季節との関連がない定常的な言語表現はピークがなく，平らな形状になっていることが分かる．これらは，冷凍食品や常備菜のような作りおきをする料理や，お弁当のような 1 年中需要がある時間的特徴を表現できていると言える．
以上の結果から，年中行事に関連する言語表現，季節性のある言語表現，定常的な言語表現の 3 種類において，時間的な特徴を抽出することができたと言える．

5. 4 TF-IDF 値による言語表現の選別の有用性
今回は 1 つのレシピあたり TF-IDF 値が高い 27 語をそのレ
シピを特徴付ける言語表現として採用した．言語表現の選別がどの程度特徴ベクトルの形状に影響するかを分析する．
「夏」という言語表現について，TF-IDF 値による言語表現の選別を行ってから作成した特徴ベクトルと，選別を行わずに作成した特徴ベクトルを図 6 に示す．
図 6(a) は一般的に夏と言われる 6 月上旬〜8 月下旬あたりにピークが現れているのに対して，図 6(b) では夏にピークが現れていない上に，バレンタインデーの日に局所的なピークが現れている．これは，「夏」という言語表現は多くのレシピやつくれ
ぽのテキストに含まれるため，TF-IDF 値による選別を行わな
かった場合，言語表現の頻度ベクトルを作成する際に実際には
夏にほとんど作られないノイズとなるレシピの頻度ベクトルも足し合わせてしまうことが原因である．
レシピの持つ季節性に着目すると，以下の 3 つの集合が考えられる．

•

U：全レシピの集合•

A：季節性を持つレシピの集合•

B：テキスト中に季節性が明文化されているレシピの集合

これらの集合の関係を，ベン図として図 7 に示す．
図 7 に示したベン図は，4 つの領域に分けることができる．

0.10

0.06

0.14

0.08

0.05

0.12
0.10

0.04

0.06

0.08

0.04

p

p

p

0.03

0.06

0.02

0.04

0.02

0.01

0.00
0 50 100 150 200 250 300 350
day

0.00
0 50 100 150 200 250 300 350
day

0.00
0 50 100 150 200 250 300 350
day(a) 友チョコ(b) ハロウィン(c) 初節句

0.02

図 3 年中行事に関連する言語表現の特徴ベクトル

0.012

0.010

0.010

0.008

0.008

0.020
0.015

0.006

p

0.012

0.025

p

0.014

p

0.014

0.006

0.010

0.004

0.004

0.002

0.002

0.000
0 50 100 150 200 250 300 350
day

0.000
0 50 100 150 200 250 300 350
day

0.000
0 50 100 150 200 250 300 350
day(a) 夏バテ(b) 秋刀魚(c) 遠足弁当

図4

季節性のある言語表現の特徴ベクトル

0.006

0.000
0 50 100 150 200 250 300 350
day

0.00400.00350.00300.00250.00200.00150.00100.00050.00000 50 100 150 200 250 300 350
day(b) 常備菜(c) 弁当

0.005
0.004

p

0.003

p

0.002
0.001

(a) 冷凍図5

定常的な言語表現の特徴ベクトル

p

0.008
0.007
0.006
0.005
0.004
0.003
0.002
0.001
0.000
0 50 100 150 200 250 300 350
day

0.005
0.004
0.003
p

p

0.00450.00400.00350.00300.00250.00200.00150.00100.00050.00000 50 100 150 200 250 300 350
day

0.005

0.002
0.001
0.000
0 50 100 150 200 250 300 350
day(a) 選別を行った場合(b) 選別を行わなかった場合

図 6 選別の有無による「夏」の特徴ベクトルの比較•

A ∧ B ：レシピが季節性を持っているが，その季節性は明文化されていないため，言語表現の特徴ベクトル作成に利用

できない．

•

A ∧ B：レシピが季節性を持っており，その季節性は明文

6. 考

察

年中行事に関連する言語表現の一部は，季節性のある言語表
現の特徴ベクトルとの分離性が悪く，不適切なクラスタリング
︓全レシピ集合

結果になっていた．たとえば「クリスマス」や「ホワイトデー」などが該当する．

図 7 レシピの季節性とテキストの関係

これらの言語表現の特徴ベクトルを，図 9 に示す．図 9(a) から，「クリスマス」の特徴ベクトルはクリスマスの日だけではな

0.020
0.015
p

0.010
0.005
0.000
0 50 100 150 200 250 300 350
day

図8

レシピ「夏にスタミナ満点！
！レバニラ炒め」の特徴ベクトル

化されているため，言語表現の特徴ベクトル作成に利用できる．

•

A ∧ B ：レシピは季節性を持っていないが，季節性が明文化されているため，言語表現の特徴ベクトル作成の際にノイ
ズになる．

•

A ∧ B ：季節性のある言語表現の特徴ベクトルの作成に影響しない．
ここで問題となるのは， A ∧ B の領域に属するレシピである．
この領域に属するレシピの例として，「夏にスタミナ満点！
！レ
バニラ炒め」がある．このレシピの特徴ベクトルを図 8 に示す．
なお，レシピの特徴ベクトルは，言語表現の頻度ベクトルから特徴ベクトルを作成するのと同様に，レシピの頻度ベクトルに対して 1 年周期の折りたたみと正規化を行うことで作成する．
このレシピは，タイトルに「夏」という言語表現が含まれているにも関わらず，図 8 の形状から分かるように夏に顕著なピークが現れておらず，つくれぽは 1 年中投稿されている．これは，レシピの投稿者と調理者（つくれぽの投稿者）の認識にギャップが存在することが原因である．このレシピのつくれぽ
数は 393 件だが，つくれぽのテキストに「夏」が含まれているのは全体の約 2%にあたる 8 件のみであった．A ∧ B の領域に属するレシピはこのように，その言語表現の出現頻度が低い傾向にある．そのため，TF-IDF 値による選別はノイズを減らす
のに効果的であると言える．
また，言語表現の選別を行った場合，語彙数は 11,068 語から 1,246 語に大幅に減少した．除去されたものの中には，バレンタインの中でも「本命チョコ」や「練習用」，「会社用」のような用途を示す言語表現や，「餅消費」，「夏バテ知らず」のような季節特有かつ直感的に理解しやすい言語表現も含まれていた．
これらの言語表現は検索クエリ推薦やカテゴリ分類，内容要約に非常に有用であると考えられる．そのため，有用な言語表現を漏らすことなく，なおかつ特徴ベクトルにノイズが含まれないような手法に改良することが今後の課題として挙げられる．

くバレンタインデーにもピークが現れていることが分かる．また，値は小さいがひな祭りの日にもピークが出現している．これは，クリスマスに作られるようなお菓子のレシピは，バレン
タインデーやひな祭りなどのイベントや祝い事の時にも需要があることから生まれる時間的共起性を示唆している．
さらに，図 3 に示した特徴ベクトルと比較すると，ピーク以外の定常的な成分が多い．提案手法である特定の日にピークを示すような特徴ベクトルの類似度を計算する場合には，ピーク部分よりも期間が長い定常成分の類似性の影響が大きくなることが原因で，季節性のある言語表現の特徴ベクトルとの分離性が悪くなったと考えられる．
図 9(b) に示した「ホワイトデー」の特徴ベクトルで最も大きいピークが現れているのはバレンタインデーの日で，次にホワ
イトデー，クリスマスとなっている．この場合も定常的な成分が多く，年中行事の日に限らず日常的に調理されるようなお菓子のレシピの時間的特徴が影響していると考えられる．
ピークが存在するが定常的な成分も薄く持つ言語表現は，クラスタ数が 5 個に分割される部分までデンドログラムの切断箇所を下げれば季節性のある言語表現と別のクラスタに分離された．定常的な成分は TF-IDF による言語表現の選別では完全には除去できないが，ハイパスフィルタでノイズを取り除く処理を加えれば，クラスタ数を増やすことなく高い分離性で「年中行事に関連する言語表現のクラスタ」，「季節性のある言語表現のクラスタ」，「定常的な言語表現のクラスタ」の 3 種類に分けることができると考えられる．

7. お わ り に
本稿では，cookpad で公開されているレシピに対してテキス
トから言語表現を抽出し，各レシピのつくれぽ数の頻度変化を統合することで，言語表現の持つ時間的な特徴を抽出した．さらに，抽出した言語表現を時間的特徴でクラスタリングすることで，年中行事や季節に関連するような，特有な時間的特徴を示す言語表現の抽出を行った．また，それらの特徴ベクトルの形状が，言語表現が持つ時間的な性質を反映していることを検証した．
今後の課題として，語彙数を多く保ちつつ，言語表現の特徴
ベクトル作成の際にノイズとなるようなレシピの頻度ベクトルを足し合わせないような手法への改良が挙げられる．また，クラスタの分離性を向上させるために，ハイパスフィルタを用いて作成後の特徴ベクトルから定常成分を除去する処理も取り入れる必要がある．

(a) 「クリスマス」の特徴ベクトル

図9謝(b) 「ホワイトデー」の特徴ベクトル

不適切なクラスタリング結果になった言語表現の特徴ベクトル辞

本研究では，クックパッド株式会社と国立情報学研究所が提供する「クックパッドデータ」を利用した．

文

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