タスクの違いによるモデル化の変化

データベースの説明に述べた通り、 モデル化に使用したデータは、 品詞の生成確率が若干異なっている。 (感動詞の生成確率が 11$\%$ (SET1)、3$\%$ (SET2)) 先に示した副詞を含む文節の生成確率も 同様に異なっている。 (副詞単独、 体言が後続、 用言が後続の3グループの割合は、 69.5$\%$, 1.9$\%$, 28.5$\%$ (SET1)、 86.1$\%$, 3.2$\%$, 10.6$\%$ (SET2) である。 )

• 感動詞は、 単独で文節となるので SET1とSET2で出現確率が異なっても モデルの遷移ネットワークの構造に 大きな差異は見られない。 ただし、 ある遷移が感動詞だけを生成する割合は 16.8$\%$ (SET1)より 21.1$\%$ (SET2)が大きく、 タスクがモデルに反映されている。
• 体言が後続する遷移の割合が 1.9$\%$ (SET1)より 3.2$\%$ (SET2)の方が大きい。 このため、SET2をモデル化した場合、 副詞が生成されるリンクは、 状態数5のHMMから体言と用言の二つのグループに分化する。 この場合もタスクが反映されている。