使い分けの実験結果

機械学習の再現率の高さごとに対義語の組を分類したものを表4.7に示す．それぞれの対義語ごとの結果を名詞は表4.8と表4.9，動詞は表4.10と表4.11，形容詞は表4.12と表4.13，副詞は表4.14に示す．

表: 対義語の分類結果
	高	中	低
名詞	12	18	20
動詞	9	22	19
形容詞	2	21	23
副詞	3	3	2

表: 名詞の対義語対の結果1
$\scalebox{0.75}[0.68]{ \begin{tabular}{\vert l\vert r\vert r\vert} \hline \multi... ...ine 新参 & 83.82\% & 136 \\ \hline 古参 & 83.09\% & 136 \\ \hline \end{tabular}}$

表: 名詞の対義語対の結果2
$\scalebox{0.75}[0.68]{ \begin{tabular}{\vert l\vert r\vert r\vert} \hline \multi... ...ine 不毛 & 100.00\% & 64 \\ \hline 肥沃 & 100.00\% & 64 \\ \hline \end{tabular}}$

表: 動詞の対義語対の結果1
$\scalebox{0.75}[0.68]{ \begin{tabular}{\vert l\vert r\vert r\vert} \hline \multi... ...れる & 85.71\% & 112 \\ \hline くっつく & 95.54\% & 112 \\ \hline \end{tabular}}$

表: 動詞の対義語対の結果2
$\scalebox{0.75}[0.68]{ \begin{tabular}{\vert l\vert r\vert r\vert} \hline \multi... ...らせる & 67.93\% & 474 \\ \hline 早める & 66.67\% & 474 \\ \hline \end{tabular}}$

表: 形容詞の対義語対の結果1
$\scalebox{0.75}[0.68]{ \begin{tabular}{\vert l\vert r\vert r\vert} \hline \multi... ...ine 鈍い & 91.82\% & 746 \\ \hline 鋭い & 91.69\% & 746 \\ \hline \end{tabular}}$

表: 形容詞の対義語対の結果2
$\scalebox{0.75}[0.68]{ \begin{tabular}{\vert l\vert r\vert r\vert} \hline \multi... ...e 薄い & 83.10\% & 1000 \\ \hline 厚い & 84.60\% & 1000 \\ \hline \end{tabular}}$

表: 副詞の対義語対の結果
対義語	再現率	データ数
うっすら	94.21%	397
はっきり	92.70%	397
ちょっぴり	83.17%	101
どっさり	84.16%	101
ぼんやり	88.01%	567
はっきり	82.19%	567
ぐずぐず	66.00%	50
はきはき	74.00%	50
うっかり	89.89%	475
わざと	94.32%	475
もう	80.00%	1000
まだ	79.90%	1000
たくさん	92.70%	1000
少し	94.80%	1000
こってり	100.00%	65
あっさり	98.46%	65

使い分けの実験の結果，表4.7より，名詞は格が変化しないので，文法的な使われ方の差がないと考えられ低が多くなることが予想された．予想どおり低が多く高が少ないという結果になった．動詞は格が変わることがあるので高が多くなると予想されたが，高がもっとも少なく中と低に多く分布した．形容詞は文法的な使われ方の差がないと考えられ低が多くなることが予想された．予想通り，低が少なく続いて中が多いという結果となった．副詞は実験対象の対義語対も少なく，あまり傾向が把握できない．