情緒推定精度

適合率($P$)，再現率($R$)，$F$値の算出方法を以下に示す．

$$適合率(P) = \frac{正解ラベル数}{出力ラベル総数*_1}$$

$$再現率(R) = \frac{正解ラベル数}{テスト文の正解ラベル総数*_2}$$

$$F値 = \frac{2 × P × R}{P + R}$$

（$*_1$出力ラベル総数から情緒《なし》，および，no_rsltを除く）

（$*_2$テスト文の正解ラベル総数は2,635）

適合率$P$は，情緒推定の正確性を計る指標として算出し， 情緒推定精度が過剰な推定の抑制によって どのように変化するのか確認する． 再現率$R$は，情緒推定結果と正解ラベルの 網羅性を計る指標として算出する． F値は適合率と再現率の調和平均であり，本手法の 総合的な評価を行うことができる．

情緒推定精度の結果 を表5.7〜5.12に示す． それぞれの値の平均値でプロットしたグラフを図5.5〜5.7示す．

表 5.7: 情緒推定精度（$\theta$ = 0%のとき）

極性試行回数	1	2	3	4	5	平均
$P$	0.552157	0.570417	0.566052	0.569486	0.548673	0.561357
$R$	0.267173	0.275142	0.279696	0.286148	0.258825	0.273398
$F$	0.360103	0.371223	0.374396	0.380904	0.351728	0.367671

表 5.8: 情緒推定精度（$\theta$ = 20%のとき）

極性試行回数	1	2	3	4	5	平均
$P$	0.571556	0.582428	0.600179	0.588391	0.567718	0.582054
$R$	0.244023	0.244023	0.254649	0.253890	0.232258	0.245769
$F$	0.342022	0.343943	0.357581	0.354719	0.329653	0.345583

表 5.9: 情緒推定精度（$\theta$ = 40%のとき）

極性試行回数	1	2	3	4	5	平均
$P$	0.600000	0.592223	0.614770	0.606654	0.584615	0.599652
$R$	0.224288	0.225127	0.233776	0.235294	0.216319	0.227021
$F$	0.326519	0.326553	0.338741	0.339076	0.615790	0.329336

表 5.10: 情緒推定精度（$\theta$ = 60%のとき）

極性試行回数	1	2	3	4	5	平均
$P$	0.653516	0.649600	0.682143	0.663793	0.645614	0.658933
$R$	0.144592	0.154080	0.144972	0.146110	0.139658	0.145882
$F$	0.236793	0.249080	0.239124	0.239502	0.229641	0.238828

表 5.11: 情緒推定精度（$\theta$ = 80%のとき）

極性試行回数	1	2	3	4	5	平均
$P$	0.648562	0.673913	0.684932	0.689189	0.652459	0.669811
$R$	0.077040	0.082353	0.075901	0.077419	0.075528	0.077647
$F$	0.137721	0.146770	0.136658	0.139201	0.135374	0.139745

表 5.12: 情緒推定精度（$\theta$ = 100%のとき）

極性試行回数	1	2	3	4	5	平均
$P$	0.641129	0.660650	0.695473	0.674897	0.665323	0.667494
$R$	0.060342	0.069450	0.064137	0.062239	0.062619	0.063757
$F$	0.110303	0.125687	0.117443	0.113968	0.114465	0.116373

図 5.5: 適合率$P$の推移

図 5.6: 再現率$R$の推移

図 5.7: F値の推移

図5.5より，適合率の向上は確認できるが，図5.6と図 5.7より再現率とF値は低下していることが分かる．