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．