「メダル」と「賞牌」

(正解例1)

大会では団体戦のメンバーとしてメダルを目指し、シングルスで世界ランク入りを狙う。

(正解例2)

出版文化賞の著者に賞状と賞金５０万円、特別賞の著・編者には賞状、また両賞の出版社には賞状、賞牌が贈られます。

(誤り例1)

作品は小・中学生の部と一般の部に分け、最優秀賞各一点（賞状、メダル、盾、副賞）と優秀賞各四点（賞状、メダル、副賞）を選び、フェアのオープニングセレモニーで発表する。

(誤り例2)

賞金三十万円と賞状、賞牌が贈られる。

表: 機械学習の結果(再現率高の例：「メダル」と「賞牌」)

	再現率	適合率	総数
メダル	0.97	0.97	98
賞牌	0.88	0.88	26

表: 機械学習が参考にした素性(再現率高の例：「メダル」と「賞牌」)

メダル		賞牌
素性	正規化α値	素性	正規化α値
デフォルト素性	0.62	素性1:円	0.70
素性5:助詞	0.62	素性1:賞金	0.63
素性4:、	0.55	素性1:副賞	0.57

再現率高の例として，「メダル」と「賞牌」という対がある． これらの語は，EDR日本語単語辞書で概念識別子に103f04のみが与えられており， EDR概念辞書によるとこの識別子は「業績をほめたたえ記念として与えるメダル」を意味する．

表6.4を見てみると，機械学習が賞牌と推定するのに利用した素性には，「素性1:円」や「素性1:賞金」など賞金に関する素性が見られる．また正解例2や誤り例2からも確認できるように，何らかの大会などの結果，賞金などが授与されたことを示す文章では「賞牌」を使用するという使い分けがあることがわかる． また，機械学習がメダルと推定するのに参考にした素性に「デフォルト素性」が確認できる．これより，特徴のない文の場合は「賞牌」よりも「メダル」が使用される傾向にあるとわかる．