レシピ頻度特徴量とLexRankに基づくアレンジ抽出手法の評価
大仁田 龍也,北山 大輔
第13回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2021),C11-2,オンライン,2021年3月,査読無
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概要
我々は,材料や手順を用いたレシピのアレンジ抽出手法に取り組んでいる. これまでに,ある料理の標準的な調理法が記載された基本レシピに対する差異を料理のアレンジとして抽出する手法について研究を行ってきた.この手法は,ある料理に関するレシピを1手順ごとに分解し,LexRankを用いて手順の重要度を判断し,その料理の基本レシピと抽出対象レシピの手順の対応付けを行うことで,対応関係と重要度を用いて,アレンジを含む手順を特定する.本稿では,システムの評価のため,正解データを作成後,重要度計算について比較手法を用意し,比較実験を行なった.また,対応付についても成果データを作成し,システムの出力と正解データの一致率を算出することでシステムの精度を評価した.評価の結果,重要度計算については平均適合率を用いて比較を行なった結果,提案手法のRF_pnよりも比較手法であるTF-IDFを用いた場合の方が良い数値を得られる結果となってしまった.また,対応付の評価については,正解データとの一致率を適合率で計算した結果,約半分が一致する結果となった.こちらについては,手順に対する処理などに問題が残っているにも関わらず,高い数値を得られたため手法として有効であると判断した.