生のレシピデータをNLPで整形・学習し、テーマや味の傾向でレシピをグルーピング。自然言語で問いかけるとパーソナライズされた提案が返ってくるレコメンドエンジン。テキスト処理ワークフローの実践例として3位に入った。
無料版を対象にしたハッカソンという文脈が鍵だろう。大規模な構成を競う場ではなく、限られた環境で何ができるかを見せる場であり、雑然とした生データの整形から推薦までを一本の流れにまとめた手堅さが、その要求に合っていた。レシピという題材を選んだことも有利に働いたはずだ。提案が妥当かどうかを審査員がその場で判断でき、出力が自らを証明してくれる。
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