一致率

各分類系の一致率の実験結果を表6.4，表6.5，表6.6に示す．

表: 一致率の評価（9分類）

#	推定方法		一致率	（一致件数/全出力数）
	判断条件	対称追加
1	不使用	なし	42%	(285/675)
2	使用	なし	50%	(320/640)
3	不使用	全ランク追加	31%	(306/995)
4	使用	全ランク追加	52%	(338/645)
5	不使用	$S$・$A$追加	35%	(303/870)
6	使用	$S$・$A$追加	53%	(338/640)

表: 一致率の評価（5分類）

#	推定方法		一致率	（一致件数/全出力数）
	判断条件	対称追加
1	不使用	なし	60%	(407/675)
2	使用	なし	68%	(433/640)
3	不使用	全ランク追加	44%	(438/995)
4	使用	全ランク追加	71%	(458/645)
5	不使用	$S$・$A$追加	49%	(430/870)
6	使用	$S$・$A$追加	71%	(455/640)

表: 一致率の評価（3分類）

#	推定方法		一致率	（一致件数/全出力数）
	判断条件	対称追加
1	不使用	なし	76%	(514/675)
2	使用	なし	85%	(544/640)
3	不使用	全ランク追加	56%	(558/995)
4	使用	全ランク追加	89%	(576/645)
5	不使用	$S$・$A$追加	63%	(547/870)
6	使用	$S$・$A$追加	90%	(573/640)

各実験結果を見ると， #1と#2の比較から，判断条件の使用により， 出力数が抑制され，情緒《なし》による一致が増加したことから一致率の向上が確認できる． 具体的に，9分類系の場合，#2において，情緒《なし》による一致件数が41件であった． また，#2において，《なし》により不一致となり， かつ，#1において，《なし》以外の情緒により一致した件数が6件であった． これらの結果から，一致件数が35件増加した．

#2と#4の比較から，対称な情緒属性の追加により， 状況の対称性が考慮され，《なし》以外の情緒名の出力で改善が見られる． 具体的に，9分類系の場合，増加した一致件数18件は全て対称な情緒属性の追加によるものであった．

#4と#6の比較によると，必要度に基づき対称な情緒属性の追加を行ったことにより， 過剰な対称性の考慮が抑えられたといえる． 具体的に，9分類系の場合，#4において，対称な情緒属性の追加により， 出力数が5件増加したが，いずれの場合も不一致であった．

参考として，#3によると，判断条件の不使用と大きすぎる拡張により， 不一致となる出力数が膨大になり， より過剰な推定になることが確認できる．

いずれの分類系においても，以前の方式#2と今回の方式#6の比較から， 改善が確認できた． 具体的に，9分類系の場合，以前の方式#2の一致率は50%であり， 今回の方式#6の一致率は53%であった． よって，3%の精度向上が確認できた．