RWCP 形態素解析実験結果（Gaussian prior 付前進 MEMM）
マシン
fir (XEON 2.8G, 4.0GB, Gentoo Linux 2005.1)
素性
RWCP 標準設定
全コーパス中の出現頻度3回未満の素性を破棄
未知語処理
5文字未知語全展開
1回出現の単語を全て擬似未知語として学習
その他パラメータ
素性数：
ユニークな単語数：18023
1回のみ出現した単語数：8928 (49.5%)
学習モデル
前進 MEMM
Gaussian prior, 全素性の分散を0.2で固定
モデルファイル
fir上 rwcp_memm_5_100_3_gaussian_02_3
学習
学習停止条件：log likelihood の相対変化が 1.0e-3 以下
Likelihood: 0.00422954 -> 0.00424362 (relative change: 0.00332914)
Log likelihood: -128285 -> -128207 (relative change: 0.000608459)
# of iterations: 46
Elapsed time: 3890.22
Elapsed time per iteration: 84.57
デコード
MEMM 用前進 Viterbi
定量評価
Precision of segmentation: 176343 / 187114 = 0.942436
Recall of segmentation: 176343 / 186414 = 0.945975
F-measure of segmentation: 0.944202
Unknown word recall: 4669 / 8748 = 0.533722
