\label{section_intro}自然言語処理において，単語認識（形態素解析や品詞推定など）の次に実用化可能な課題は，用語の抽出であろう．この用語の定義としてよく知られているのは，人名や組織名，あるいは金額などを含む固有表現である．固有表現は，単語列とその種類の組であり，新聞等に記述される内容に対する検索等のために7種類（後に8種類となる）が定義されている\cite{Overview.of.MUC-7/MET-2,IREX:.IR.and.IE.Evaluation.Project.in.Japanese}．固有表現認識はある程度の量のタグ付与コーパスがあるとの条件の下，90\%程度の精度が実現できたとの報告が多数ある\cite{A.Maximum.Entropy.Approach.to.Named.Entity.Recognition,Conditional.Random.Fields:.Probabilistic.Models.for.Segmenting.and.Labeling.Sequence.Data,Introduction.to.the.CoNLL-2003.Shared.Task:.Language-Independent.Named.Entity.Recognition}．しかしながら，自然言語処理によって自動認識したい用語は目的に依存する．実際，IREXにおいて固有表現の定義を確定する際もそのような議論があった\cite{固有表現定義の問題点}．例えば，ある企業がテキストマイニングを実施するときには，単に商品名というだけでなく，自社の商品と他社の商品を区別したいであろう．このように，自動認識したい用語の定義は目的に依存し，新聞からの情報抽出を想定した一般的な固有表現の定義は有用ではない．したがって，ある固有表現の定義に対して，タグ付与コーパスがない状態から90\%程度の精度をいかに手早く実現するかが重要である．昨今の言語処理は，機械学習に基づく手法が主流であり，様々な機械学習の手法が研究されている．他方で，学習データの構築も課題であり，その方法論やツールが研究されている\cite{自然言語処理特集号}．特に，新しい課題を解決する初期は学習データがほとんどなく，学習データの増量による精度向上が，機械学習の手法の改善による精度向上を大きく上回ることが多い．さらに，目的の固有表現の定義が最初から明確になっていることは稀で，タグ付与コーパスの作成を通して実例を観察することにより定義が明確になっていくのが現実的であろう．本論文では，この過程の実例を示し，ある固有表現の定義の下である程度高い精度の自動認識器を手早く構築するための知見について述べる．本論文で述べる固有表現は，以下の条件を満たすとする．\begin{description}\item[条件1]単語の一部だけが固有表現に含まれることはない．\\一般分野の固有表現では，「訪米」などのように，場所が単語内に含まれるとすることも考えられるが，本論文ではこのような例は，辞書の項目にそのことが書かれていると仮定する．\item[条件2]各単語は高々唯一の固有表現に含まれる．\\一般分野の固有表現では，入れ子を許容することも考えられる\cite{Nested.Named.Entity.Recognition,The.GENIA.Corpus:.an.Annotated.Research.Abstract.Corpus.in.Molecular.Biology.Domain}例えば，「アメリカ大統領」という表現は，全体が人物を表し「アメリカ」の箇所は組織名を表すと考えられる．自動認識を考えて広い方を採ることとする．\end{description}以上の条件は，品詞タグ付けに代表される単語を単位としたタグ付けの手法を容易に適用させるためのものである．その一方で，日本語や中国語のように単語分かち書きの必要な言語に対しては，あらかじめ単語分割のプロセスを経る必要があるという問題も生じるが，本論文では単語分割を議論の対象としないものとする．本論文では，題材を料理のレシピとし，さまざまな応用に重要と考えられる単語列を定義し，ある程度実用的な精度の自動認識を実現する方法について述べる．例えば，「フライ返し」という単語列には「フライ」という食材を表す単語が含まれるが，一般的に「フライ返し」は道具であり，「フライ返し」という単語列全体を道具として自動認識する必要がある．本論文ではこれらの単語列をレシピ用語と定義してタグ付与コーパスの構築を行い，上述した固有表現認識の手法に基づく自動認識を目指す．レシピ用語の想定する応用は以下の2つであり，関連研究（2.3節）で詳細を述べる．\begin{description}\item[応用1]フローグラフによる意味表現\\自然言語処理の大きな目標の一つは意味理解であると考えられる．一般の文書に対して意味を定義することは未だ試行すらほとんどない状況である．しかしながら，手続き文書に限れば，80年代にフローチャートで表現することが提案され，ルールベースの手法によるフローチャートへの自動変換が試みられている\cite{Control.Structures.for.Actions.in.Procedural.Texts.and.PT-Chart}．同様の取り組みをレシピに対してより重点的に行った研究もある\cite{料理テキスト教材における調理手順の構造化}．本論文で述べるレシピ用語の自動認識は，手順書のフローグラフ表現におけるノードの自動推定として用いることが可能である．\item[応用2]映像とのアラインメント\\近年，大量の写真や映像が一般のインターネットユーザーによって投稿されるようになり，その内容を自然言語で自動的に表現するという研究が行われている．その基礎研究として，映像と自然言語の自動対応付けの取り組みがある\cite{Translating.Video.Content.to.Natural.Language.Descriptions,Unsupervised.Alignment.of.Natural.Language.Instructions.with.Video.Segments}．これらの研究における自然言語処理部分は，主辞となっている名詞を抽出するなどの素朴なものである．本論文で述べるレシピ用語の自動認識器により，単語列として表現される様々な物体や動作を自動認識することができる．\end{description}これらの応用の先には，レシピの手順書としての構造を考慮し，調理時に適切な箇所を検索して提示を行う，より柔軟なレシピ検索\cite{Feature.Extraction.and.Summarization.of.Recipes.using.Flow.Graph}や，レシピの意味表現と進行中の調理動作の認識結果を用いた調理作業の教示\cite{Smart.Kitchen:.A.User.Centric.Cooking.Support.System}がより高い精度で実現できるであろう．本論文では，まずレシピ用語のアノテーション基準の策定の経緯について述べる．次に，実際のレシピテキストへのアノテーションの作業体制や環境，および作業者間の一致・不一致について述べる．最後に，作成したコーパスを用いて自動認識実験を行った結果を提示し，学習コーパスの大きさによる精度の変化や，一般固有表現認識に対して指摘されるカバレージの重要性を考慮したアノテーション戦略の可能性について議論する．本論文で対象とするレシピテキストはユーザ生成コンテンツ(UserGeneratedContents;UGC)であり，そのようなデータを対象とした実際のタグ定義ならびにアノテーション作業についての知見やレシピ用語の自動認識実験から得られた知見は，ネット上への書き込みに対する分析など様々な今日的な課題の解決の際に参考になると考えられる．