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過剰な推定を抑制した例

図5.3の1〜6行目より， 「飲む」には情緒属性が2セット付随していることが分 かる．

まず，3〜4行目に示すセット1の情緒属性より， 判断条件「生理・近($\phi $, 酒, nil)」を得る． 次に，該当の判断条件を本知識ベースより参照すると， 8行目より$T$の割合が33%があることが分かる． $\theta $＝40%に設定したので，3行目に示す 情緒名《好ましい》の出力を抑制する．11行目より， 《Pos》の出力を抑制していることが確認できる．

同様に，5〜6行目に示すセット2を用いて情緒推定を行う． 判断条件「生理・離($\phi $, 酒, nil)」は， 本知識ベースを参照すると， $T$の割合が66%があることが分かる． $\theta $＝40%なので，5行目に示す 情緒名《嫌だ》の出力は抑制しない．11行目より， 《Neg》の出力を抑制していないことが確認できる．

図 5.3: 過剰な推定を抑制できなかった例($\theta $＝40%のとき)
\begin{figure}\centering %\footnotesize \begin{center} {\tt \begin{tabular}{... ... N \underline{なし(P)} N\\ \hline \end{tabular} } \end{center} \end{figure}

2行目の「気持ち悪い」という表現から， 《Pos》の推定を抑制する必要がある．よって，本手法が適正に過剰な推定を 抑制したことが確認できる．


平成23年3月9日