next up previous contents
次へ: Wikipediaにおける法則以外の変遷に対する調査 上へ: 素性分析 戻る: 法則年号の抽出   目次

法則対の抽出

法則対の抽出において教師あり機械学習に基づく手法はB2である. ここで,手法B2に対し素性分析を行い, その結果を表[*]に示す. 素性の説明について,表[*]に示す.


表: 素性の説明
素性ID 説明
f4 法則対の名前類似度
f5 法則対は双方向法則対であるかどうか


表: 手法B2の素性分析の結果
利用した素性 省いた素性 再現率 適合率 F値
f4 f5 0.75 0.85 0.80
f5 f4 0.92 0.74 0.82
全素性 -- 0.92 0.74 0.82

手法B2では,「法則対の名前類似度(f4)」と「法則対は双方向法則対であるかどうか(f5)」の2つの素性を用いた. 表[*]の結果により,素性「法則対の名前類似度(f4)」は省いたときのF値(0.82)が全部の素性を利用するときのF値(0.82) との性能が相等することから,この素性は提案手法の性能向上に有効であるとはいえない. 一方,素性「法則対は双方向法則対であるかどうか(f5)」の場合は,省いたときのF値(0.80)が全部の素性を利用するときのF値(0.82) より性能が下がることから,この素性は提案手法の性能向上に有効であることがわかる.



平成25年10月10日