本研究では，投稿型レシピデータの材料表について，そこに出現する助数詞および計量器の抽出を行う．一般にレシピの材料表に出現する語句は述語を含まず，文章となっていない場合がほとんどであり，既存の形態素解析手法では正しく語句の理解ができない．しかし，数値と助数詞以外にも計量器や注意書きなど自然言語の出現が避けられず語句の解析が必要である．本研究では出現する文字列の接合強度を定義し，語句の出現回数から求めることにより，辞書を用いずに解析を行う．本手法による解析で，助数詞および計量器に対しておよそ8割程度の正答率を得た．

近年のウェブサービスにおいてレシピ情報とそのコンテンツ利用は非常に盛んであり，食に関する関心の高まりとともにその重要性は今後も増加していくものと思われる．一方，投稿情報によるデータの集積という性質上，統一的な記述ができず，情報の加工，知識の抽出という観点からはむずかしい問題が多い．レシピ情報の加工に関しては，グラフとして調理過程を扱うもの[1]，オントロジーの作成[2]など様々な観点から研究が行われている．本研究では，材料表に出現する助数詞と計量器を辞書を使わずに抽出する．これは栄養価の計算では必須の処理であり，食材の正しい分量を理解することは重要な課題である．辞書を使わない言語処理は未知語の抽出[3]やキーワード抽出[4]などがあるが必ずしも多くない．本研究では出現する文字列の接合強度を定義し，語句の出現回数から求めることにより，辞書を用いずに助数詞および計量器の抽出を行う．その結果，助数詞で9割，計量器7割程度の正答率を得た．