テキストマイニングを用いたレシピ口コミ分析による曖昧な味覚要素の解明法の一考察

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS19025

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2019/05/27

タイトル(英語): A study of a method to solve vague taste expression from word-of-mouth data of cooking recipe sites using text mining

著者名: 立花 伸一(筑波大学),藤田 昌克(帝京大学),津田 和彦(筑波大学)

著者名(英語): Shinichi Tachibana(University of Tsukuba),Yoshikatsu Fujita(Teikyo University),Kazuhiko Tsuda(University of Tsukuba)

キーワード: テキストマイニング|レシピ口コミサイト|曖昧な味覚要素|トピックモデル|共起語分析|Text mining|Word-of-mouth data of cooking recipe sites|Vague taste expression|Topic model|Co-occurrence analysis

要約(日本語): 味覚には，様々な要素がある．その中には，「甘み」のように，“砂糖の味”と明確に伝えられるものと，「旨み」や「コク」にように，“これの味”と明確にできないものがある．本研究では，テキストマイニングを用いて，レシピサイトの口コミ情報を分析することにより，曖昧な味覚要素を解明する手法を提案することを目的とし，今回は，その検証の一例として，「コク」の要素の解明を目指すものとする．

要約(英語): The purpose of this study is to propose a method to solve vague taste expression from word-of-mouth data of cooking recipe sites using text mining.This study aims to clarify such expression called “KOKU” as an example of a verification for the proposed method.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,235 Kバイト