DEIM Forum 2016 E2-2

各種気分データの特徴を考慮したレシピメタデータ自動付与方式の実験的評価
高田 夏彦†

上田真由美††

森下幸俊†††

中島伸介†† 京都産業大学 〒 603–8047 京都府京都市北区上賀茂本山†† 流通科学大学 〒 651–2188 兵庫県神戸市西区学園西町 3-1††† 大日本印刷株式会社〒 141–8001 東京都品川区西五反田 3-5-20
E-mail: †{i1558110,nakajima}@cse.kyoto-su.ac.jp, ††Mayumi Ueda@red.umds.ac.jp,†††Morishita-Y4@mail.dnp.co.jp
あらまし

利用者の目的に応じた料理レシピの推薦が求められている．レシピの推薦において，利用者の要求を的確に反映させるために，各レシピに対してメタデータを付与することが考えられる．しかし，インターネット上に存在する膨大な量のレシピに対して，手動でメタデータを付与することは困難であり，自動的に付与する仕組みが望まれる．そこで，本研究では，手動でメタデータを付与したレシピとの類似度を用いることにより，未知のレシピに対して気分に対応するメタデータを自動的に付与する手法を提案する．単一特徴ベクトルを用いたメタデータ自動付与方式に関して，複数のシナリオを用いた評価実験を行ったところ，シナリオにより差はあるが，手動でメタデータを付与したものに近い精度を得たものもあった．しかし，さらに精度を向上させることを目指し，各種気分データの特徴を考慮したメタデータ自動付与方式について検討した．
キーワード

料理レシピ推薦，気分データ，メタデータ自動付与，レシピ間類似度

1. は じ め に
近年，インターネット上に膨大な量の料理レシピが存在する．
味の素が公開するレシピ大百科では，約 11000 品のレシピが登録されており，食材や料理名による検索だけでなく，弁当特集や地域食材に特化した特集など，様々なテーマでレシピが提供されている [1]．また，一般ユーザによる投稿レシピを扱うクックパッドでは，登録レシピ数約 220 万品，月間利用者数 5500万人以上と報告されており，利用レシピの検索・推薦サービスの需要が伺える [2]．
このような背景から，我々は個人の嗜好を考慮した料理レシピの推薦システムの開発に取り組んでいる [3]．しかし，利用者が求めるレシピは，嗜好だけでなく，気分や状況によって異な

図 1 メタデータ付与レシピの利用イメージることから，利用者の要求に合ったレシピを推薦するためには，気分や状況を考慮した推薦手法の実現が望ましい．このようなンジ (定番 - アレンジ)」を気分検索軸とした．それぞれの軸にレシピ推薦を可能にするためには，レシピに対して気分や状況対して利用者が値を入力すると，状況に合った献立が提供されに関するメタデータを付与する手法が考えられる [4]．例えば，る．この取り組みでは，480 種類の料理を対象に，複数人がアレシピに対して，“夜食に最適なメニュー や “子供が喜ぶ弁当ンケート形式で得点付けすることによって，気分に関するスコメニュー といったメタデータを付与することによって，利用アを算出することで気分にあった献立の提案を実現している．

者の目的に合ったレシピを推薦することが可能になると考える

しかし，インターネット上に存在する膨大な量のレシピに対(図 1)．

して，人手でメタデータを付与することは困難である．そこで，我々のグループの先行研究では，利用者の気分に合った献立本研究では，手動でメタデータを付与したレシピを用いて，未を提供するシステムを開発してきた [5]．この取り組みでは，献知のレシピに対するメタデータの自動付与を行う．本手法では，立を決定している心理的要素として「身体・精神・味・時間・手動でメタデータが付与されたレシピと，メタデータが付与さ経済・変化」をあげ，それぞれに対応する「からだ (元気 - おれていない未知のレシピから，特徴となる語を抽出してベクト疲れ)」，「こころ (シクシク - ウキウキ)」，「味 (あっさり - こっルとし，ベクトル間の類似度を算出することによって，未知のてり)」，「時間 (お手軽 - 本格)」，「お金 (安く - 豪華に)」，「アレ

レシピに対してメタデータを付与する．本稿では，複数の利用シナリオに基づいた評価実験を行い，提案手法によるメタデー
タ付与の有効性の確認に取り組む．また，さらにメタデータ付与の精度を向上させることを目的に，気分データの特徴を考慮したメタデータ自動付与方式について検討する．
以下，2. 章ではレシピ推薦に関する他の取り組みについて述べる．3. 章では，単一特徴ベクトルを用いたメタデータの自動付与手法について述べる．4. 章では，メタデータ付与の精度を向上させるため，気分データの特徴を考慮したメタデータ付与手法について検討し，5. 章でまとめる．

2. 関 連 研 究

図 2 レシピ間類似度を用いたメタデータ自動付与方式の概要図

料理レシピの検索・推薦に関する取り組みが盛んに行われている．我々は先行研究で食材の好みと分量を考慮したレシピ推薦手法の開発を行ってきた [3]．この取組では，調理履歴とレシピ閲覧履歴からユーザの嗜好を推定している．さらに，食材の分量を考慮することで，より人間の感覚に近いレシピの推薦を目指している．
植田らは，栄養素を考慮した料理レシピ推薦システムを提案している [6]．このシステムでは，レシピに含まれる効果と栄養情報を抽出することによって，“ニキビに効果のある料理といった問合せに対応することを可能にしている．苅米らも，栄養バランスを考慮した献立を推薦するシステムを提案している [7]．このシステムでは，料理によって取得できる栄養を食事

図3

特徴ベクトルの抽出ログに記録し，可視化する仕組みを提供している．
白井らは，料理レシピからアニメーションを生成するシステベクトルを用いている．

ムを提案している [8]．提案システムの実現のため，調理動作にマスターレシピに付与されているメタデータは，ユーザの気関するレシピ中の表現とアニメーションを対応づけた調理動作分を表しており，以下に示す 5 つの軸に対して，-5 から 5 の値辞書を構築している．志土地らは，料理レシピから代替可能なを持つ．

食材を発見する手法を提案している [9]．この取組では，同一の•からだ(お疲れ ↔ 元気)

調理動作と関連のある食材は代替可能であるとし，大量の料理•

味(あっさり ↔ こってり)

レシピを分析することによって，代替可能食材を発見している．

•時間(お手軽 ↔ 本格)

橘らは，料理名に付与された「簡単」や「ヘルシー」といった•お金(安く ↔ 豪華に)料理の特徴を表す表現をネーミングコンセプトとし，その抽出•アレンジ (定番 ↔ アレンジ)

手法を提案している [10]．食材や調理器具等，対象となるレシ

一般的に，料理レシピは料理名，食材，調理手順，栄養素，ピを典型的なレシピと比較することによって，特徴的な表現を写真など，様々な要素を含んでおり，これらが料理レシピの特抽出している．

徴となる．しかし，レシピ間の類似度を算出する際に，上記す

3. 単一特徴ベクトルを用いたメタデータ自動付
与方式

べての要素を考慮することは困難と考える．そこで，本研究では，料理名，食材，調理手順から抽出した特徴ベクトルを用いて，レシピ間類似度を算出する．

本章では，レシピ間類似度を用いたメタデータの自動付与手

図 3 に特徴ベクトルの抽出手法を示す．まず，日本語形態素法について述べる．本手法では，メタデータが付与されたレシ解析器 MeCab [11] を用いて，マスターレシピの形態素解析をピとの類似度を算出することにより，未知のレシピに対するメ行う．次に，レシピの特徴に関連のない語をストップワードとタデータを自動的に付与することを目指している．

して除去する．残った形態素から，動詞，名詞，形容詞を抽出

3. 1 メタデータ自動付与方式

し，特徴ベクトルの次元とする．

我々は，先行研究 [5] でメタデータを付与したレシピを 493

次に，未知レシピの形態素解析を行う．上記で定義したベク件保有している．本研究では，これらをマスターレシピとしてトルの各次元に対して 0，1 で値を決定することで，未知レシ扱う．本研究では，対象となる未知のレシピとマスターレシピピの特徴ベクトルとする．の類似度を用いて，メタデータの自動付与を行っている．図 2

ただし，調理操作に対して形態素解析を行うと，「水を切る」にレシピ間類似度を用いたメタデータ自動付与手法の概要を示といった表現が，「水」「を」「切る」と分割され調理の特徴を表す．レシピ間の類似度を算出には，各レシピから抽出した特徴
シナリオ 3

さなくなる．そこで，本研究では調理特有の表現を形態素解析用辞書に登録することによってカスタマイズし，調理の特徴をプロフィール：19 歳学生男性表す特徴ベクトルを作成する．

金欠で苦しい時に安く作れるレシピ

未知レシピに対するメタデータの値 U(i) は，マスターレシピ

メタデータの値と未知レシピの類似度を用いて，以下の式にて算出する．ここからだ：0，味：0，時間：0，お金：-5，アレンジ：0
シナリオ 4で，レシピ間類似度の算出は，各特徴ベクトル間のコサイン類似度を用い，先行研究 [4] において検証した結果，類似度上位5 件のデータを用いてメタデータを算出する．

•U(i)：未知レシピの各気分データ•

Mn (i)：対象未知レシピとの類似度順位が n 番のマスター

一人暮らしで学校終わりに作るレシピ
メタデータの値からだ：2，味：-2，時間：-1，お金：0，アレンジ：0
シナリオ 5i = { からだ，味，時間，お金，アレンジ }•S m ：対象未知レシピと類似度順位が m 番のマスターレ

シピとの類似度

3. 2 単一特徴ベクトルに基づくメタデータ自動付与方式のお酒に合う夜食に最適なおつまみのレシピ
メタデータの値からだ：1，味：5，時間：-4，お金：0，アレンジ：-3


シナリオ 6
時間があるときに作る朝食のレシピ

単一特徴ベクトルに基づくメタデータ自動付与方式の有効性

メタデータの値を検証するため，複数のシナリオを用いて評価実験を行った．
利用者の気分を想定した 10 件のシナリオに対して，気分に関するメタデータを手動で付与したものを準備した．

からだ：5，味：-4，時間：-3，お金：0，アレンジ：2


シナリオ 7
出張に行く旦那に贈るお弁当のレシピ（ 1 ） 被験者は，各シナリオで与えられたメタデータの値をメタデータの値入力．
ターレシピから 30 件，未知レシピから 30 件提示．
（ 3 ） 被験者は，双方のレシピに対して，シナリオで記載さからだ：4，味：3，時間：2，お金：4，アレンジ：5


シナリオ 8
大学の講義が長引いてしまって疲れた時に最適なレシピ

以下に，本実験で用いたシナリオを示す．

プロフィール：26 歳社会人男性
仕事で疲れた新人社会人が作る簡単な夜ご飯のレシピ

 メタデータの値
からだ：-5，味：1，時間：-5，お金：-2.5，アレンジ：0
シナリオ 9

メタデータの値

プロフィール：33 歳主婦女性
子供の誕生日パーティ向けレシピ

あまり料理のしたことがない人向けの簡単なレシピ

 メタデータの値

からだ：4，味：0，時間：-5，お金：-4，アレンジ：3.5


シナリオ 10

メタデータの値



プロフィール：30 歳専業主婦女性

からだ：5，味：5，時間：3，お金：3，アレンジ：3

プロフィール：14 歳学生女性

からだ：-5，味：-3，時間：-5，お金：0，アレンジ：-5
シナリオ 2

プロフィール：22 歳学生女性

れた気分に合致する順に 30〜1 点の値で点数付け．


シナリオ 1

プロフィール：28 歳主婦女性

実験手順は以下の通りとする．

（ 2 ） 与えられたメタデータの値に近いレシピを順に，マス

プロフィール：20 歳学生女性

有効性検証

3. 2. 1 実 験 手 順

プロフィール：45 歳教員男性

レシピの各気分データ•



プロフィール：22 歳学生女性

U(i) =S 1 · M1 (i) + S 2 · M2 (i) + S 3 · M3 (i) + S 4 · M4 (i) + S 5 · M5 (i)S1 + S2 + S3 + S4 + S5
ただし，U(i)， Mn (i)，i，S m は以下の通りとする．



簡単にすぐに作れるレシピ
メタデータの値からだ：-1.5，味：-4.5，時間：-5，お金：-4.5，アレンジ：

2.5



3. 2. 2 実 験 結 果

表 1 提示された 30 件のレシピに対してユーザがシナリオに応じて利表 1 に利得スコアの例を示す．利得スコアは 3. 2. 1 項の手順

得スコアを 30 点満点で付与した一例
システムの推薦順位

マスターレシピ

利得スコア

1もずく酢

30

2

えびの塩焼き15る．最もシナリオに合致していると感じたレシピが，利得スコ

3

ちりめんじゃこ入りだいこんおろし

29アが最大の 30 となる．

4即席漬け

145

粥

166

ほっけの干物17

データ自動付与方式の有効性を検証する．DCG は順位を含め7

たこときゅうりの酢の物

13

正解データのランキングをどれだけ正確に再現できているかを

8ちくわきゅうり

28

9たこのカルパッチョ

1210

干ししいたけの甘煮

2いランキングが行われた場合 1 となる．DCG は以下の式によ

11

ししゃもの干物18り算出する．

12湯豆腐

1113

鯵の開き

1914

紅白なます

1015

しじみ汁

916

粕汁

417

とろろ昆布汁2627(3) で付けたもので，システムが提示した 30 件のレシピに対し，被験者がシナリオに合致する順にスコア付けを行ったものであ

ここでは，nDCG を用いて，単一特徴ベクトルを用いたメタ表す指標で，nDCG は DCG を正規化したもので，完全に正しDCGn = rel1 +n∑relklog2 (k)k=2(1)

ただし，•DCGn は n 番目までの DCG 値

18塩きゅうり•rel1 は 1 番目の利得スコア

19

いかとセロリの塩こしょう炒め

3•

relk は k 番目の利得スコア

20

卵かけご飯

2121

卵雑炊

822

温泉卵

723

納豆ごはん

2224

麦とろご飯

2025

もろきゅう

2526

たたききゅうり627

さやいんげんのごま和え

528

鶏の水炊き

1

表 2 に 5 個のデータに対する利得スコアの例を示す．正しく順

29

冷奴

24

位付けされた際に 1 位となるデータ A は最高点である 5 点を獲

30焼き椎茸

23を表す．また，nDCG は以下の式によって算出する．
DCG
nDCG =(2)idealDCG
ただし，idealDCG は，完全に正しいランキングが行われた場
合の DCG 値を示す．
表 2，表 3 を用いて，DCG および nDCG の算出方法を示す．

得し，2 位のデータ B は 4 点を獲得している．以下，データ C，

表 2 DCG の計算例用の正解スコア

D，E はそれぞれ 3 点，2 点，1 点となる．次に，表 3 に実際の正解データ

利得スコア

ランキングと利得スコアの関係を示す．データ X およびデータ

データ A

5

Z は正解データではないため，不正解となり，利得スコアは 0

データ B4となる．この場合，DCG の値は以下のようになる．
51
DCG = 4 ++= 9.5
log2 (2) log2 (4)

データ C

3

データ D2

データ E

1

正しい順序付けが行われた場合，DCG の値は大きくなる．DCGの値を用いることにより，正解データの数だけでなく，順序付けの正確さを確認することができる．よって，表 3 に示したデータの際の idealDCG および nDCG は以下のようになる，
4321idealDCG = 5 ++++= 12.32
log2 (2) log2 (3) log2 (4) log2 (5)9.5
nDCG == 0.771
12.32
上記の評価指標を用いて，単一特徴ベクトルに基づくメタデータ自動付与方式の有効性を検証した．被験者として，大学生 12 名 (男子 8 名，女子 4 名) が参加した．

表3
推薦順位

システムが推薦したデータの正解不正解の例
推薦されたデータ名 正解 / 不正解

利得スコア

1

データ B

正解

42

データ A

正解

53

データ X

不正解

04

データ E

正解

15

データ Z

不正解

0

4. 各種気分データの特徴を考慮したメタデータ
自動付与方式

図 4 に結果を示す．シナリオ 10 件に対する nDCG 値の平均は，マスターレシピの nDCG 値が 0.77 であるのに対し，提案手3. 章で述べたメタデータ自動付与方式は，1 つのレシピから法の nDCG 値は 0.62 である．シナリオにより差があるが，手1 つの特徴ベクトルを抽出する，単一特徴ベクトルに基づくメ

動でメタデータを付与した際に近い精度を再現しているシナリ

タデータ自動付与方式であった．しかし，マスターレシピにはオもあり，レシピ間の類似度によるメタデータ自動付与手法の3. 章で示したように，利用者の気分に関するメタデータが，5可能性が認められる．しかし，シナリオにより差があることか軸に沿って付与されており，これらの特徴を考慮してメタデー

ら，メタデータ付与手法を改良することが望ましい．

タを付与することが望ましい．そこで，本章では各種気分デー

図4

利得スコア 30 点満点で計算した nDCG の結果

図 6 味軸の特徴ベクトル抽出方法

図 5 からだ軸の特徴ベクトル抽出方法

タの特徴を考慮したメタデータ自動付与方式について検討する．

4. 1 各種気分データに対する特徴ベクトルの抽出
本節では，各種気分データの特徴を考慮した特徴ベクトルの抽出手法について述べる．

a ) からだ軸に対する特徴ベクトル
図 5 にからだ軸に対する特徴ベクトルの抽出手法を示す．か

図7

時間軸の特徴ベクトル抽出方法

図8

お金軸の特徴ベクトル抽出方法

らだ軸に対する特徴ベクトルは，マスターレシピをからだ軸に対するメタデータの値に基づいて分類したものから抽出する．
具体的には，からだ軸の値によりマスターレシピを “お疲れグループと “元気グループのレシピに分類し，「”元気”グループのレシピには多く存在するが，”お疲れ”グループのレシピにはほとんど存在しない単語」および「”お疲れ”グループのレシ
ピには多く存在するが，”元気”グループのレシピにはほとんど存在しない単語」をからだ軸の特徴ベクトルのパラメータ（次時間に基づく重みが格納されている．例えば，“切る元）として採用する．これにより，”元気”と”お疲れ”の違いを調理操作の場合，あまり時間はかからないため重みは小さくな明確にする特徴ベクトルを抽出できると考えている．

り，“蒸す という調理操作には時間がかかるため重みは大きくというb ) 味軸に対する特徴ベクトルなる．調理操作辞書を用いることにより，レシピのテキストか

図 6 に味軸に対する特徴ベクトルの抽出手法を示す．味軸にら調理時間を推測することが可能になる．

対する特徴ベクトルも，からだ軸と同様の手法で抽出する．味d ) お金軸に対する特徴ベクトル軸に対するメタデータの値に基づいて，“あっさりグループ

図 8 にお金軸に対する特徴ベクトルの抽出手法を示す．お金と “こってり グループのレシピに分類する．その後，「“あっさ軸に対する特徴ベクトルは，食材の平均価格表を用いる．レシ

り グループのレシピには多く存在するが，“こってり グルー

ピに含まれる食材に関して，平均価格表を参照し，1 食あたりプのレシピにはほとんど存在しない単語」および「の価格を算出する．その後，-5 から 5 の値に正規化したものをこってり グループのレシピには多く存在するが，“あっさり グルー
プのレシピにはほとんど存在しない単語」を味軸の特徴ベクトルの次元とする．

特徴ベクトルとする．

e ) アレンジ軸に対する特徴ベクトル
図 9 にアレンジ軸に対する特徴ベクトルの抽出手法を示す．

c ) 時間軸に対する特徴ベクトル対象とする未知レシピと同名のレシピをインターネット上から

図 7 に時間軸に対する特徴ベクトルの抽出手法を示す．時間

収集し，共通して出現する語および未知レシピのみに出現する軸に対する特徴ベクトルは，調理操作辞書を用いる．調理操作

語を収集する．その後，-5 から 5 の値に正規化したものを特徴

辞書には，調理操作を表現する動詞と，その操作に必要となる

シピ群の nDCG 値が 0.77 であるのに対し，提案手法によりメタデータを付与したレシピ群の nDCG 値が 0.62 となった．シ
ナリオにより差があるが，マスターレシピに近い精度を実現しているものもあり，レシピ間類似度を用いたメタデータ自動付与手法の可能性が感じられる．
本稿では，さらなる精度向上を目指し，各種気分データの特徴を考慮したメタデータの自動付与手法の検討を行った．メタ
図9

アレンジ軸の特徴ベクトル抽出方法

データの軸毎に特徴ベクトルの抽出手法を検討し，それぞれの表 4 軸の特徴を考慮したメタデータの妥当性評価に関する予備実験

今後，各種気分データの特徴を考慮したメタデータ自動付与

結果選択された割合
からだ軸の特徴を考慮したメタデータ

53%

からだ軸の特徴を考慮していないメタデータ

47%

ベクトルとする．

4. 2軸に対するメタデータの付与について検討した．

からだ軸 特徴ベクトルの有効性評価を目的とした予
備実験

本節では，4. 1 節にて示した手法で抽出された各種気分データに対する特徴ベクトルのうち，”からだ軸”に対する特徴ベクトルの有効性評価を目的とした予備実験を行う．
ここで 4. 1 節で示したからだ軸の特徴を考慮した特徴ベクトルを用いて，未知レシピ 25 件に対してからだ軸のみのメタデー
タ自動付与を行った．これに対し，からだ軸の特徴を考慮できていない，単一特徴ベクトルに基づいたメタデータの自動付与を，同じ未知レシピ 25 件に対して行った，共通の未知レシピに対して付与された，「からだ軸を考慮したメタデータ」および「からだ軸を考慮できていないメタデータ」をユーザが比較し，そのレシピのからだ軸に対するメタデータとして，どちらが適切かを被験者に選択させた．被験者は大学生 6 名である．
表 4 に，軸の特徴を考慮したメタデータの妥当性評価に関する予備実験結果を示す．６名の被験者が選択した割合を平均した結果，からだ軸の特徴を考慮したメタデータを選択したのが53%，からだ軸の特徴を考慮していないメタデータを選択したのが 47%であった．若干，からだ軸の特徴を考慮したメタデー
タの方が良い結果を得ているが，明確な差異は認められない．
しかしながら，”各種気分データの特徴を考慮した特徴ベクトル抽出”を行うことで，メタデータ自動付与の精度が向上することがあっても，低下することは考えにくい．したがって，今後は各種気分データの特徴を考慮した特徴ベクトル抽出方法の改良を行い，引き続きメタデータ自動付与の精度向上に取り組む．

5. ま と め
本稿ではレシピ間の類似度を用いたメタデータ自動付与手法を提案した．手動でメタデータを付与したレシピ群をマスターレシピとして用いて，メタデータの付与されていない未知のレシピに対してメタデータを付与することを目指している．まず，

1 つのレシピから 1 つの特徴ベクトルを抽出し，そのベクトル間の類似度を算出することにより，メタデータを付与した．提案手法の有効性を検証するため，複数のシナリオを用いた評価実験を行ったところ，手動でメタデータを付与したマスターレ手法の有効性を検証し，さらなる精度向上を目指していく．

謝辞本研究の一部は，JSPS 科研費 26330351 による．ここに記して謝意を表す．
文献[1] レシピ大百科【AJINOMOTO Park】， http://park.ajinomoto.co.jp/(2016 年 2 月 14 日確認)
[2] 事業概要，クックパッド株式会社，https://info.cookpad.com/corporate/outline_of_business/life/ (2016 年 2 月 14 日確認)
[3] Mayumi Ueda and Shinsuke Nakajima : “Cooking Recipe Recommendation Method Focusing on the Relationship Between User Preference and Ingredient Quantity”, Transactions on Engineering Technologies, International MultiConference of Engineers and Computer
Scientists 2014, pp.385-395 , Springer Netherlands, Jan. 2015.
[4] 高田夏彦，佐々江駿，上田真由美，中島伸介，森下幸俊，類似度分析に基づく未知レシピへのメタデータ自動付与方式の提案，第6 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIMForum 2014) P2-3，2014 年 3 月．
[5] 森下幸俊，中村富予，気分により献立検索システムの検索軸の評
価とレシピを活用した食品販売機能の市場ニーズの評価，電子情報通信学会技術研究報告 Vol.112,No.75，DE2012-14,pp.79-84,
2012．
[6] Tsuguya Ueta, Masashi Iwakami, and Takayuki Ito, A recipe recommendation system based on automatic nutrition information extraction, Lecture Notes in Computer Science, 7091, pp.79-90, Springer,
2011.
[7] Shihono Karikome and Atsushi Fujii. A System for Supporting Dietary Habits: Planning Menus and Visualizing Nutritional Intake Balance. Proceedings of the 4th International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication (ICUIMC 2010),
pp.386-391, Jan. 2010.
[8] 白井清昭，大川寛志，アニメーション生成のための料理動作辞書の構築，情処研報 自然言語処理研究会報告，Vol.2004 No.108，
pp.123-128，2004．
[9] 志土地由香，井手一郎，高橋友也，村瀬洋，料理レシピマイニングにいる代替可能食材の発見 (料理を取り巻く情報メディア技術論文特集)，電子情報通信学会論文誌，Vol. J94-A No.7 pp.532-535，
2011.
[10] Akiho Tachibana, Shoko Wakamiya, Hidetsugu Nanba, and Kazutoshi Sumiya, Extraction of Naming Concepts Based on Modifiers in
Recipe Titles, The 2014 IAENG International Conference on Internet
Computing and Web Services, pp.507-512, 2014.
[11] MeCab:Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer,
http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/index.
html