判断情報知識ベースの構築結果

第5.1.1節の手順に従って構築した本知識ベースの全体数と一部を表 5.1と表5.2に示す．

表 5.1: 判断情報知識ベースの全体数

判断条件	データ数
目標実現・近	21
目標実現・離	13
合計	34

「目標実現・近」と「目標実現・離」でデータ数が違うのは，離を付与したレ コード数が，近が付与したレコード数よりも少なかったことにより，離のパ ターンが適合しにくかったためである．

表5.2に判断情報知識ベースを示す． 格要素ごとに$T$あるいは$F$に偏る傾向が確認できる．

表 5.2: 判断情報知識ベース

データ数	判断条件	（第一引数, 第二引数）	$T$	$F$	$?$
1	目標実現・近	（$\phi$, ツバメ）	73	27	0
2	目標実現・近	（$\phi$, キズ）	18	82	0
3	目標実現・離	（$\phi$, キズ）	86	2	12
4	目標実現・近	（$\phi$, 障害物競争）	43	46	11
5	目標実現・近	（$\phi$, 携帯電話）	50	35	15
6	目標実現・離	（$\phi$, 携帯電話）	30	60	9
7	目標実現・近	（$\phi$, テスト）	61	39	0
8	目標実現・離	（$\phi$, テスト）	69	25	6
9	目標実現・近	（$\phi$, 渋滞）	16	62	22
10	目標実現・離	（$\phi$, 渋滞）	84	12	4
11	目標実現・近	（$\phi$, 実技試験）	100	0	0
12	目標実現・離	（$\phi$, 実技試験）	67	33	0
13	目標実現・近	（$\phi$, 彼）	62	38	0
14	目標実現・近	（$\phi$, 携帯番号）	52	42	4
15	目標実現・近	（$\phi$, 誕生日プレゼント）	86	4	8
16	目標実現・近	（$\phi$, 災害）	15	56	28
17	目標実現・離	（$\phi$, 災害）	100	0	0
18	目標実現・近	($\phi$, 屈辱)	28	70	2
19	目標実現・離	($\phi$, 屈辱)	92	0	8
20	目標実現・近	($\phi$, 給料)	60	30	9
21	目標実現・近	($\phi$, ゴミ)	36	47	17
22	目標実現・離	($\phi$, ゴミ)	67	0	33
23	目標実現・近	($\phi$, 勝利)	82	2	16
24	目標実現・離	($\phi$, 勝利)	13	81	6
25	目標実現・近	($\phi$, 偽物)	24	72	4
26	目標実現・離	($\phi$, 偽物)	71	0	29
27	目標実現・近	($\phi$, コーヒー)	57	33	10
28	目標実現・近	($\phi$, 作文)	90	10	0
29	目標実現・離	($\phi$, 作文)	0	100	0
30	目標実現・近	($\phi$, みかん)	68	32	0
31	目標実現・離	($\phi$, みかん)	0	100	0
32	目標実現・近	($\phi$, 手紙)	90	10	0
33	目標実現・近	($\phi$, 牛乳)	69	27	4
34	目標実現・離	($\phi$, 牛乳)	12	76	12

*$T$，$F$，$?$の単位は%