就職関連情報の抽出

就職関連情報を抽出する際，``Bに役立つA''などの意味関係を含む文集合をALAGINの意味的関係抽出サービスで取得し，746,432文が得られた． 各手法の性能を調べるためにそのうちからランダムに抜き出した1,000文を評価に利用した． 就職関連情報の抽出の実験の流れを図4.1に示す．

図 4.1: 就職関連情報の抽出実験の流れ

43#43

教師あり機械学習の実験データはこの1,000文を用いて10分割クロスバリデーションで評価した． ルールベース手法では，「資格」「就職」「求人」を含むものを就職関連情報とした． 全ての文を就職活動関係と判別するベースライン手法も利用した．

各手法での結果を表4.1に示す．

表 4.1: 就職関連情報の抽出結果

手法	適合率	再現率	F値
教師あり機械学習	0.75	0.39	0.51
ルールベース手法	0.70	0.74	0.72
ベースライン手法	0.03	1.00	0.06

ルールベース手法が他手法よりも性能が良く，F値7割程度の性能を得た．