実験結果(新聞記事)

**Table 4.22:** SVM(新聞記事)の実験結果
	正解率
素性	2,500	5,000	10,000
55#55	0.6683	0.6642	0.6651
55#55+60#60	0.6737	0.6693	0.6684
55#55+63#63	0.6703	0.6645	0.6679
55#55+65#65	0.7216	0.7185	0.7134
58#58	0.6716	0.6763	0.6737
58#58+65#65	0.7391	0.7457	0.7424
59#59	0.6702	0.6777	0.6788
59#59+65#65	0.7411	0.7447	0.7474
ベースライン	0.6743

サポートベクトルマシン法を用いて新聞記事で段落分割を行った結果，段落分割の推定精度はベースラインの正解率が0.6743に対して，65#65に関する正解率以外で，学習データが文間数10,000の59#59の正解率0.6788が最も高い数値であり，唯一ベースラインの正解率より高い．

また表4.22の結果をもとに，ベースラインとベースラインの数値を上回る59#59と65#65に関する素性の文間数10,000の正解率との有意差を検定した．「ベースラインは正解であるが提案手法は不正解であった分割箇所」の数と，「ベースラインは正解であるが提案手法は不正解であった分割箇所」の数と「ベースラインは不正解であるが提案手法は正解であった分割箇所」の数の合計数を用い，二項分布に基づく有意水準0.05の符号検定(片側検定)を行った．有意差検定で得たp値を表4.23に示す．

**Table 4.23:** ベースラインとの有意差検定(SVMの新聞記事)
素性	p値
55#55+65#65	3.54649672#72102#102
58#58+65#65	5.04662172#72106#106
59#59	0.177926
59#59+65#65	1.76603672#7288#88

表4.23より，6に関する素性は全てベースラインと有意差があったが，59#59の正解率はベースラインに対して有意差はなかった．

またベースラインを下回る素性の文間数10,000の正解率とベースラインの有意差を検定した．「提案手法は正解であるがベースラインは不正解であった分割箇所」の数と，「提案手法は正解であるがベースラインは不正解であった分割箇所」の数と「提案手法は不正解であるがベースラインは正解であった分割箇所」の数の合計数を用い，二項分布に基づく有意水準0.05の符号検定(片側検定)を行った．有意差検定で得たp値を表4.24に示す．

**Table 4.24:** ベースラインを下回る素性の有意差検定(SVMの新聞記事)
素性	p値
55#55	0.035423
55#55+60#60	0.122406
55#55+63#63	0.104193
58#58	0.459117

表4.24より，ベースラインは55#55の正解率に対して有意差があり，55#55以外に対しては有意差がなかった．

また，文間数10,000の55#55の正解率0.6651と表4.22より55#55のみを除く文間数10,000の正解率に対して，有意差を検定した．「55#55は正解であるが提案手法は不正解であった分割箇所」の数と，「55#55は正解であるが提案手法は不正解であった分割箇所」の数と「55#55は不正解であるが提案手法は正解であった分割箇所」の合計数を用い，二項分布に基づく有意水準0.05の符号検定(片側検定)を行った．有意差検定で得たp値を表4.25に示す．

**Table:** 76#76との有意差検定(SVMの新聞記事)
素性	p値
55#55+60#60	0.103111
55#55+63#63	0.086291
55#55+65#65	1.44682472#72107#107
58#58	0.025572
58#58+65#65	9.80133872#7285#85
59#59	0.001844
59#59+65#65	5.15987572#72108#108

表4.25より，55#55+60#60と55#55+63#63は55#55に対して有意差がなく，他は有意差があった．

65#65に関する素性ベースラインとの有意差はなかったが，サポートベクトルマシン法で文間箇所の直前直後2文，直前直後3文の全単語を追加することは，55#55と比べて正解率は上がっており，推定精度の向上に役立っていることが分かる．