Step2

照合結果の選択
まず，表5.1の素性生成ルールから，照合結果の真理値ベクトルを 作成する．次に，機械学習で各照合結果を採用すべきか破棄すべきかの識別を行う．

手順1:

照合結果の真理値ベクトルを作成

手順2:

機械学習で各照合結果を識別

手順1で作成した真理値ベクトルを入力として，学習データは今田 の例文（33文，正解データ33件），および，2014年11月4日時点の Wikipediaの「自動車」ページの名詞述語文（8文，正解データ11件） の2種類のデータ両方とし，同一の原文以外のデータを使用する． 学習データも入力と同様に真理値ベクトル化して，機械学習で識別 を行う．

機械学習で各照合結果を識別の結果以下の照合結果が採用される．

入力文:

阪神間を結ぶ道路は、生活用品や復旧資材を運ぶ貴重な幹線だ。

[

l]採用した照合結果

[

l]パターン原文

原文1:

トルコの「汗と絨毯」は、職人たちを追ったドキュメンタリーだ。

原文2:

冷蔵庫にある製品は国内向けのものだった。

原文3:

写真で首に巻いているマフラーは、インタビューの直前に歌手の荻野目洋子さんにプレゼントされたものだ。

原文4:

アウシュビッツで公開されているガス室は解放後に共産党政権がでっち上げたものだ。

原文5:

現在ドゥダエフ政権部隊が使用している大量の兵器は、一九九一年にロシア軍がチェチェンを撤退した後に同政権に引き渡したものだ。

原文6:

一カ月にわたるロシア軍の進攻に激しく抵抗しているドゥダエフ・チェチェン政権の兵器が旧ソ連軍の残したものだ。

[

l]マッチしたパターン

パターン:

$/\mathit{MT}1\,\mathit{N}2(は\vertが)[、]/\mathit{MT}3\,\mathit{N}4\,\mathit{MD}5$

[ l]選択条件 主語前: T [ l]応用情報 型名: 範疇叙述型 下位語: 道路 上位語: 幹線 追加情報: 生活用品や復旧資材を運ぶ貴重な