考察(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．