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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
\begin{figure}\begin{center}
\begin{tabular}{l} \hline
\underline{尼崎}$_{L1}$に...
...ne{大阪駅}$_{L3}$をウロウロと。\\
\hline
\end{tabular}
\end{center}\end{figure}

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.



平成26年3月5日