提案手法の評価実験結果

評価実験結果を以下の表，表に示す． $a$ を0から1の0.1刻みとした結果を示している． 正解率は節の方法で算出する．

表: 提案手法の人名の実験結果

$a$	0	0.1	0.2	0.3	0.4	0.5	0.6	0.7	0.8	0.9	1.0
正解率	0.50	0.65	0.65	0.65	0.64	0.64	0.66	0.66	0.61	0.56	0.45

表: 提案手法の分野名の実験結果

$a$	0	0.1	0.2	0.3	0.4	0.5	0.6	0.7	0.8	0.9	1.0
正解率	0.60	0.65	0.65	0.65	0.65	0.65	0.65	0.65	0.65	0.65	0.60

結果は，総合すると人名は$a$ として0.1から0.7， 分野名は$a$ として0.1から0.9が比較的良い正解率を出すことがわかった．

また，$a$ = 0の場合と$a$ = 1の場合を説明する． この2つの場合は他の場合と異なっている． $a$ = 0は最初に共起したもののみを考慮した場合であり， 重み付けを行っていない． $a$ = 1.0は複数の出現は考慮するが重みづけを行わず出現回数のみを考慮した場合であり， これも重みを考慮していない．

例を用いて説明する． 図に例を示す．

図: a = 0,a = 1と提案手法との比較

$a$ = 0，または$a$ = 1.0の場合では，重みが一番大きいもの2つありルーツを絞りきれない． しかし，提案手法により重み付けをした場合，ルーツとして特定することが可能である． これより，提案手法のように重み付けをし複数の出現を考慮した方が性能が高いことがわかった．