人工知能学会全国大会論文集
第35回 (2021)
セッションID: 4J4-GS-6g-01
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テキストマイニングおよび統計分析によるレシピ口コミにおける味覚表現の意図解明に関する一考察
*立花 伸一原田 智彦津田 和彦
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抄録

食べ物のおいしさには様々な要素があり,そのおいしさを表現する言葉は多くある。例えば,「甘み」のように,“砂糖の味”と明確に伝えられるものと,「コク」や「旨み」のように,“これの味”と明確にできないものがある。本研究では,明確に定義のできない味覚表現の意図解明を目的に,その一つであるコクに注目し,料理レシピ共有サイトにおける口コミ情報を用いて,一般生活者がコクを感じる際の特徴の解明を目指すものである。 本実験では,コクとサッパリ表現を含む口コミ情報をデータセットとして,機械学習モデルによるテキスト分類器を作成し,本分類予測結果をLIMEに適用した結果,コクに寄与する特徴語として食材が多いことを明らかにした。そして,コクとサッパリの各特徴語として確認された食材の成分データの比較から,脂質等に関して統計的に有意に差があることを確認し,コクが持つ特徴的な成分を明らかにした。

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© 2021 一般社団法人 人工知能学会
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