実験結果

10分割のクロスバリデーションで実験を行った． 結果を表5.2に載せる．

なお，分類 2，3，5 については 100文のうちに存在しなかったため載せていない．

表: 変遷情報の種類に関する自動分類の性能

				SVM						ME
	分類			総数			再現率			適合率			F値			総数			再現率			適合率			F値
	分類1			7			0.28			0.40			0.33			7			0.57			0.66			0.61
	分類4			29			0.58			0.68			0.62			29			0.62			0.66			0.64
	分類6			36			0.72			0.56			0.63			36			0.72			0.60			0.65
	分類7			2			0.00			--			--			2			0.00			--			--
	分類8			2			0.00			--			--			2			0.00			--			--

結果としては，正解率はSVMで0.59，MEで0.63であった． F値はMEの方が良かった． この機械学習による分類では，分類された文の総数が多いものではF値が6割以上あり良いが， 少ないものでは性能が低いという結果となった． これは文の数を増やせば性能は向上すると思われる．