SemEval2の学習データ数を変更

SemEval2の学習データ数を言い換えによって増えたデータ数のX倍(1/10,1/5,1/2,1,2,5,10)のデータ数に変更した場合の結果を表5.21と表5.22に示す. また，表5.21と表5.22の「元データ」は，SemEval2の学習データ数を50のままで実験した結果である．

表 5.21: semeval2の学習データ数を変更(ランダム)

40#40

表 5.22: semeval2の学習データ数を変更(ランダム交換)

41#41

表5.21と表5.22より，SemEval2 の学習データ数を言い換えに よって増えたデータ数の X 倍 (1/10,1/5,1/2,1,2,5,10) のデータ数に変更することにより，「手法 2:SemEval2 と言い換えによって増えたデータを用いる手法」は， SemEval2 の学習データ数が増えるにつれ性能が向上する傾向がみられた．また×1，×2，×5，×10 は元データより，良い正解率となった．