手順

手順1：

コーパスを分割する．

コーパスを8分割し，そのうち１つをテストデータ， 他を学習データとする．

手順2：

存在物と記事内の場所をそれぞれペアにする．

記事の例を図5.2に示す．下線$E$は存在物を，下線$L$は場所を示す． 例の場合，存在物と場所のペアは， $(E,L1)$，$(E,L2)$， および，$(E,L3)$の3ペアとなる．

図: 記事の例

手順3：

4.1.2節で述べた素性を作成する．

手順4：

学習データをSVMで学習する．

手順5：

テストデータをSVMに通し，存在物と場所の各ペアが対応しているか判定する．

手順6：

$M_{sgx}$で評価する場合は存在物がドクターイエローかつ ，SVMのスコアが正値かつ最大値のペアの場所を検出する． $M_{plx}$で評価する場合は存在物がドクターイエローかつSVMのスコアが正値のペアの場所を検出する．

図5.1の例の$M_2$におけるSVMのスコアは，$(E,L1) = 0.99$，$(E,L2) = 1.74$， $(E,L3) = -0.26$であった． $M_{sg2}$の場合は$L2$を検出する． $M_{pl2}$の場合は$L2$，および，$L1$を検出する．