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おわりに

本研究では教師あり機械学習による助詞「も」の使い分けを行った.

学習データの拡張を行うことで提案手法は, 「も」の使い分けを6割から8割のマクロ平均で行えた. 素性分析により, 助詞の「も」がどのような文で使用されやすいのかの その特徴を得ることができた.

具体的には, 「また」や「や」などの文構造を並列にする助詞が用いられる場合や, 「だれも」など直前に疑問語がきて不定語となる場合など, 「にも」「がも」「をも」になりやすいという特徴を得た.

また, 文脈に関する素性を削除して実験を行うことで, 提案手法の「がも」の使い分けにおいて 文脈に関する素性の有効性を確認することができた.

今後は「も」の使い分けで得られた特徴を種々の事柄に利用していきたい. この研究で得られた知見を利用して, 「も」の使い分けの研究以外の 「も」に関係する研究も行いたいとと思っている.



平成26年4月2日