- 対義語の判別に用いる素性
- 実験を行った名詞の対義語の組
- 実験を行った動詞の対義語の組
- 実験を行った形容詞の対義語の組
- 実験を行った副詞の対義語の組
- 被験者実験を行った対義語の組
- 被験者実験の例
- 対義語の分類結果
- 名詞の対義語対の結果1
- 名詞の対義語対の結果2
- 動詞の対義語対の結果1
- 動詞の対義語対の結果2
- 形容詞の対義語対の結果1
- 形容詞の対義語対の結果2
- 副詞の対義語対の結果
- BERTと最大エントロピー法の再現率の平均
- BERTが最大エントロピー法の再現率をを上回った個数
- 有意差検定
- BERTの被験者実験の結果1
- BERTの被験者実験の結果2
- BERTの被験者実験の結果3
- 最大エントロピー法の被験者実験の結果1
- 最大エントロピー法の被験者実験の結果2
- 最大エントロピー法の被験者実験の結果3
- 機械学習の性能「迎撃」「出撃」)
- 機械学習が参考にした性能(「迎撃」「出撃」)
- 機械学習の性能「遅れる」「進む」)
- 機械学習が参考にした性能(「遅れる」「進む」)
- 機械学習の性能「鋭い」「鈍い」)
- 機械学習が参考にした性能(「鈍い」「鋭い」)
- 機械学習の性能「うっすら」「はっきり」)
- 機械学習が参考にした性能(「うっすら」「はっきり」)
- 機械学習の性能「男声」「女声」)
- 機械学習が参考にした性能(「男声」「女声」)
- 機械学習の性能「増える」「減る」)
- 機械学習が参考にした性能(「増える」「減る」)
- 機械学習の性能「黒い」「白い」)
- 機械学習が参考にした性能(「黒い」「白い」)
- 機械学習の性能「憎い」「いとしい」)
- 機械学習が参考にした性能(「憎い」「いとしい」)
- 機械学習の性能「固まる」「溶ける」)
- 機械学習が参考にした性能(「固まる」「溶ける」)
- 機械学習の性能「公設」「私設」)
- 機械学習が参考にした性能(「公設」「私設」)
- 機械学習の性能「閉める」「開ける」)
- 機械学習が参考にした性能(「閉める」「開ける」)
- BERTと最大エントロピー法の相関係数
- 最大エントロピー法の無相関検定の結果
- BERTの無相関検定の結果
- 相関係数の差の検定の結果
