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START 0.083573 Art, Language, & Literature 0.029577 Architecture 0.039716 Artists 0.150126 Geography...... Sports, 0.447124 Hobbies, & Pets 0.49262-0.035693 Games, Hobbies, & Recreation Pets 0.425942 Sports 0.390453 Sports Figures START 0.17282 Art, Language, & Literature (1) Architecture (1) Artists 0.162521 Geography...... Sports, 0.136618 Hobbies, & (1) Pets Games, Hobbies, & Recreation (1) Pets Sports < correct (1) (1) Sports Figures º½ Ò ÖØ Å Ö ÓÚ ½

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articles 10000 9000 8000 7000 6000 5000 4000 normal model model 1 model 2 model 3 3000 2000 1000 0 0 2 3 4 5 10 15 20 30 40 50 100 200 300 400 500 ~ clicks º¾ Ô ÒØ Ö Ô ÒØ Ò Ö Ú Ú ÖØ Ø ÔÓÖØÖ Ø ØÝ ÓÖ Ø ÓÒ ÖØ ÓÖ Ø Ú ÄË ÄË ¼ ½¼¼ ¾ Å Ö ÓÚ Ò ÖØ º¾ Å Ö ÓÚ ¾ ¼ ¾ ¾¾

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12000 10000 model1 model2 model3 articles 8000 6000 4000 2000 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 % º ½ ¾ º¾ ¼ ¼ ½ ¾ ± ¼ ½ ¾

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1. 必 要 なファイル,ディレクトリを 作 成 する 1-1.createD.pl < 実 行 方 法 >perl created.pl 必 要 なディレクトリを 作 成 するプログラム 必 要 なディレクトリを 自 動 的 に 作 成 なお,ディレクトリを 作 成 する 前 に, 作 成 するディレクトリと 同 じ 名 前 のディレクトリがあ れば, 作 成 前 に 存 在 したディレクトリとその 中 身 のファイル,ディレクトリは 全 て 削 除 され てしまうので 必 要 なファイル 等 がある 場 合 は 注 意 すること < 作 成 されるディレクトリ 構 造 > (tasaall) -----LIST -----GOAL -----BACK -----CATEGORY -----CATEGORYplus -----TOPIC -----VECTOR -----BACK -----CATEGORY -----CATEGORYplus -----TOPIC -----RESULTS 32

< 全 体 のディレクトリ( 太 字 下 線 ), 及 びファイル( 斜 体 )の 構 造 > ( 太 字 斜 体 はファイル 名 を 変 えてはいけないもの) tasaall ---base.txt([1-2 参 照 ],[2-1 参 照 ]) ---param.txt([1-3 参 照 ]) -----RESULTS ---vectorsf.txt([4-3 参 照 ]),UvectorSF.txt ([5 参 照 ]), NUvectorSF.txt ([6 参 照 ]) ---vectorsfn.txt([4-3 参 照 ]),UvectorSFn.txt ([5 参 照 ]), NUvectorSFn.txt ([6 参 照 ]) ---cosine.txt([4-4 参 照 ]),Ucosine.txt([5 参 照 ]), NUcosine.txt([6 参 照 ]) ---markov.txt([7 参 照 ]) ---histu.txt([8-1 参 照 ]) ---hists1.txt([8-2 参 照 ]),hists2.txt([8-3 参 照 ]) ---GardenPath.txt([9 参 照 ]) -----LIST ---clist.txt([2-4 参 照 ]) ---c(カテゴリ 番 号 )list.txt([2-3 参 照 ]) ---tlist.txt([2-8 参 照 ]) ---list.txt([6 参 照 ]) -----GOAL -----BACK --- b(カテゴリ 番 号 ).txt ([2-7 参 照 ]) -----CATEGORY --- c(カテゴリ 番 号 ).txt ([2-3 参 照 ]) -----CATEGORYplus --- cp(カテゴリ 番 号 ).txt ([2-5 参 照 ]) -----TOPIC --- t( 通 しトピック 番 号 ).txt ([2-6 参 照 ]) -----VECTOR -----BACK --- b(カテゴリ 番 号 ).out([3 参 照 ]) -----CATEGORY --- c(カテゴリ 番 号 ).out([3 参 照 ]) -----CATEGORYplus --- cp(カテゴリ 番 号 ).out([3 参 照 ]) -----TOPIC --- t( 通 しトピック 番 号 ).out([3 参 照 ]) 33

1-2.ファイル base.txt を 用 意 する(tasaALL 下 に 置 くこと) 分 析 対 象 とするサイトの 階 層 構 造, 及 び 分 析 するコンテンツ 等 を 表 記 したファイ ルを 作 成 する 中 身 は 行 ごとに, 順 にタブ 区 切 りで カテゴリ,トピック,インデクス, 分 析 するコンテン ツ 等 分 析 するコンテンツ 等 は, 分 析 する 実 際 の 内 容 (インデクスやファーストパラグラフ, 全 文 ) にする 上 のルールに 従 わない 行 を 入 れないこと ex.エンカルタの 場 合 でのカテゴリ,トピック, 分 析 するコンテンツ 等 の 例 カテゴリ Geography トピック Islands インデクス Antigua and Barbuda コンテンツ 等 (ファーストパラグラフ) Antigua and Barbuda, independent island state, West Indies, in the eastern Caribbean Sea. <base.txt 例 > Art, Language, & Literature National & Regional Literature African Literature African Literature, oral and written literature produced on the African continent. Africa has a long literary tradition, although very little of this literature was written down until the 20th century. In the absence of widespread literacy, African literature was primarily oral and passed from one generation to the next through memorization and recitation. Art, Language, & Literature National & Regional Literature American Literature: Drama American Literature: Drama, literature intended for performance, written by Americans in the English language. American drama begins in the American colonies in the 17th century and continues to the present. See also Drama and Dramatic Arts. Art, Language, & Literature National & Regional Literature American Literature: Poetry American Literature: Poetry, verse in English that originates from the territory now known as the United States. American poetry differs from British or English poetry chiefly because America s culturally diverse traditions exerted pressure on the English language, altering its tones, diction, forms, and rhythms until something identifiable as American English emerged. American poetry is verse written in this altered form of English. Art, Language, & Literature National & Regional Literature American Lit t : P A i Lit t : P fi ti d fi ti f 34

1-3.ファイル param.txt を 作 成 する(tasaALL 下 に 置 くこと) 分 析 に 必 要 なパラメータ 等 を 定 義 したファイルを 作 成 する 中 身 は 行 ごとに, 順 に Usability Problem を 求 める 時 のカテゴリの 閾 値 (δ),トピックの 閾 値 (δ ), 正 解 トピックの 最 大 値 と 不 正 解 トピックの 最 大 値 を 比 較 する 係 数 (γ),ガーデンパ スを 調 べる 時 のパラメータ 上 のルールに 従 わない 行 を 入 れないこと( 指 定 がない 場 合 は = の 後 をブランクにする) <param.txt 例 > delta=0.1 deltadash=0.1 gamma=0.8 GardenPath=0.5 35

2.makeF.pl < 実 行 方 法 > perl makef.pl base.txt から, 分 析 に 必 要 なデータファイルを 準 備, 作 成 するプログラム (IN)base.txt 2-1 base.txt をソート,ユニーク 化 (OUT)base.txt (IN)base.txt 2-2 カテゴリ 名 と 番 号 の 対 応 表 作 成 (OUT)LIST/clist.txt 2-3 各 カテゴリ 名 を 個 別 に 表 記 したファイルの 作 成 (OUT)GOAL/CATEGORY/c(カテゴリ 番 号 ).txt 2-4 各 カテゴリに 属 するトピック 及 び 番 号 の 対 応 表 作 成 (OUT)LIST/c(カテゴリ 番 号 )list.txt 2-5 各 カテゴリと 属 する 全 トピックを 表 記 したファイルの 作 成 (OUT)GOAL/CATEGORYplus/cp(カテゴリ 番 号 ).txt 2-6 各 トピック 名 を 個 別 に 表 記 したファイルの 作 成 (OUT)GOAL/TOPIC/t( 通 しトピック 番 号 ).txt 2-7 カテゴリ 毎, 全 カテゴリ 名 と 全 トピック 名 から 各 カテゴリ と 属 する 全 トピックを 除 いたものを 記 したファイルの 作 成 (OUT)GOAL/BACK/b(カテゴリ 番 号 ).txt 2-8 各 通 しトピック 番 号 とカテゴリ,トピック 名 を 対 応 させた ファイルの 作 成 (OUT)LIST/tlist.txt 36

2-1.base.txt をソート,ユニークしファイル base.txt に 上 書 き 出 力 コマンドは 次 のようになる system("sort < base.txt uniq > base.txt"); <base.txt 例 > Art, Language, & Literature Architecture Acropolis (Greek akros, highest ; polis, city ), fortified natural stronghold or citadel in ancient Greece. The Greeks built their towns in plains near or around a rocky hill that could easily be fortified and defended. The word acropolis referred both to the hill and to what was built on it. Almost every Greek city had its acropolis, which provided a place of refuge for townspeople during times of war. Sometimes the ruler of the town lived within the walls of this stronghold. In many cases the acropolis became the site of temples and public buildings and thus served as the town s religious center and the focal point of its public life and as a place of refuge. Art, Language, & Literature Architecture House (architecture), dwelling place, constructed as a home for one or more persons. Whether a crude hut or an elaborate mansion, and whatever its degree of intrinsic architectural interest, a house provides protection from weather and adversaries. Art, Language, & Literature Artists Bourke-White, Margaret (1904-1971), American photographer, who broke ground for women in the fields of industrial photography and photojournalism. Her photographs for Life magazine and other publications include images of Indian nationalist leader Mohandas Gandhi, military campaigns of World War II (1939-1945), and the liberation of prisoners from the German concentration camp Buchenwald at the end of the war. Art, Language, & Literature Literature & Writing Bible, also called the Holy Bible, the sacred book or Scriptures of Judaism and of Christianity. The Bible of Judaism and the Bible of Christianity are different, however, in some important ways. The Jewish Bible is the Hebrew Scriptures, 39 books originally written in Hebrew, except for a few sections in Aramaic. The Christian Bible is in two parts, the Old Testament and the 27 books of the New Testament. The Old Testament is structured in two slightly different forms by the two principal divisions of Christendom. The version of the Old Testament used by Roman Catholics is the Bible of Judaism plus 7 other books and additions to books (see the accompanying table); some of the additional books were originally written in Greek, as was the New Testament. The version of the Old Testament used by Protestants is limited to the 39 books of the Jewish Bible. The other books and additions to books are called the Apocrypha by Protestants; they are generally referred to as deuterocanonical books by Roman Catholics. 37

2-2.カテゴリ 名 と 番 号 を 対 応 付 けし,ファイル LIST/clist.txt に 出 力 中 身 は 行 ごとに, 順 にタブ 区 切 りで 通 し 番 号,カテゴリ 名 <LIST/clist.txt 例 > 1 Art, Language, & Literature 2 Life Science 3 Sports, Hobbies, & Pets 38

2-3.カテゴリごとに,カテゴリ 名 をファイル GOAL/CATEGORY/c(カテゴリ 番 号 ).txt に 出 力 中 身 はカテゴリ 名 <GOAL/CATEGORY/c1.txt 例 > Art, Language, & Literature < GOAL/CATEGORY/c2.txt 例 > Life Science < GOAL/CATEGORY/c3.txt 例 > Sports, Hobbies, & Pets 39

2-4. カテゴリごとに, 各 カテゴリに 属 するトピックと 番 号 を 対 応 付 けした 一 覧 をフ ァイル LIST/c(カテゴリ 番 号 )list.txt に 出 力 中 身 は 行 ごとに, 順 にタブ 区 切 りで 通 し 番 号, 対 応 するカテゴリに 属 するトピック 名 <LIST/c1list.txt 例 > 1 Architecture 2 Artists 3 Literature & Writing 4 National & Regional Literature < LIST/c2list.txt 例 > 1 People in Life Science 2 Plants < LIST/c3list.txt 例 > 1 Games, Hobbies, & Recreation 2 Pets 3 Sports 4 Sports Figures 40

2-5. カテゴリごとに,カテゴリ 名 及 びそれに 属 する 全 トピック 名 をファイ ル GOAL/CATEGORYplus/cp(カテゴリ 番 号 ).txt に 出 力 中 身 は 行 ごとにカテゴリ 名 またはトピック 名 <GOAL/CATEGORYplus/cp1.txt 例 > < GOAL/CATEGORYplus/cp3.txt 例 > Art, Language, & Literature Architecture Architecture Artists Literature & Writing Literature & Writing Literature & Writing National & Regional Literature National & Regional Literature National & Regional Literature National & Regional Literature National & Regional Literature Sports, Hobbies, & Pets Games, Hobbies, & Recreation Games, Hobbies, & Recreation Pets Pets Pets Pets Pets Sports Sports Sports Sports Sports Figures Sports Figures Sports Figures Sports < GOAL/CATEGORYplus/cp2.txt 例 > Life Science People in Life Science People in Life Science People in Life Science People in Life Science People in Life Science Plants Plants Plants 41

2-6. トピックごとに, 各 々のトピック 名 をファイル GOAL/TOPIC/t( 通 しトピック 番 号 ).txt に 出 力 通 しトピック 番 号 =カテゴリ 番 号 1000+( 各 カテゴリ 下 での)トピック 番 号 中 身 はトピック 名 <GOAL/TOPIC/t1001.txt 例 > < GOAL/TOPIC/t1002.txt 例 > Architecture Artists < GOAL/TOPIC/t1003.txt 例 > < GOAL/TOPIC/t1004.txt 例 > Literature & Writing National & Regional < GOAL/TOPIC/t2001.txt 例 > < GOAL/TOPIC/t2002.txt 例 > People in Life Science Plants < GOAL/TOPIC/t3001.txt 例 > < GOAL/TOPIC/t3002.txt 例 > Games, Hobbies, & Recreation Pets < GOAL/TOPIC/t3003.txt 例 > < GOAL/TOPIC/t3004.txt 例 > Sports Sports Figures 42

2-7. 各 カテゴリについて, 全 カテゴリ 全 トピック 名 から,カテゴリ 名 と 属 する 全 ト ピック 名 を 除 いたものをファイル GOAL/BACK/b(カテゴリ 番 号 ).txt に 出 力 中 身 は ( 全 カテゴリ 名 )+( 全 トピック 名 )-(カテゴリ 名 と 属 する 全 トピック 名 ) <GOAL/BACK/b1.txt 例 > < GOAL/BACK/b2.txt 例 > Games, Hobbies, & Recreation Life Science People in Life Science Pets Plants Sports Sports Figures Sports, Hobbies, & Pets Architecture Artists Art, Language, & Literature Games, Hobbies, & Recreation Literature & Writing National & Regional Literature Pets Sports Sports Figures Sports, Hobbies, & Pets 43

< GOAL/BACK/b3.txt 例 > Architecture Artists Art, Language, & Literature Life Science Literature & Writing National & Regional Literature People in Life Science Plants 44

2-8. 各 通 しトピック 番 号 とカテゴリ,トピック 名 を 対 応 させたものをファイ ル LIST/tlist.txt に 出 力 中 身 はは 行 ごとに, 順 にタブ 区 切 りで 通 しトピック 番 号,トピック 名,カテゴリ 名 <LIST/tlist.txt 例 > 1001 Art, Language, & Literature Architecture 1002 Art, Language, & Literature Artists 1003 Art, Language, & Literature Decorative Arts 1004 Art, Language, & Literature Language 1005 Art, Language, & Literature Legends & Folklore 1006 Art, Language, & Literature Literature & Writing 1007 Art, Language, & Literature National & Regional Art 1008 Art, Language, & Literature National & Regional Literature 1009 Art, Language, & Literature Painting, Drawing, & Graphic Arts 1010 Art, Language, & Literature Periods & Styles 1011 Art, Language, & Literature Photography 1012 Art, Language, & Literature Sculpture 1013 Art, Language, & Literature Writers & Poets 2001 Geography Canadian Provinces & Cities 2002 Geography Countries 2003 Geography Exploration & Explorers 2004 Geography Islands 2005 Geography Maps & Mapmaking 2006 Geography Mountain Ranges, Peaks, & Landforms 2007 Geography Oceans & Seas 2008 Geography Parks & Monuments 2009 Geography Regions of the World 2010 Geography Rivers, Lakes, & Waterways 2011 Geography U.S. Cities, Towns, & Villages 2012 Geography U.S. States, Territories, & Regions 2013 Geography World Cities, Towns, & Villages 3001 History African History 3002 History Ancient History 3003 History European History 3004 History History of Asia & Australasia 3005 History History of the Americas 3006 History People in European History 3007 History People in United States History 3008 History United States History 3009 History World History & Concepts 45

3.calcGV.pl < 実 行 方 法 > perl calcgv.pl ディレクトリ GOAL の 中 のファイルから,カテゴリ,トピック 等 の 各 ゴールの 450 次 元 ベクトルを 計 算 するプログラム (IN) GOAL/*/**.txt * CATEGORY,CATEGORYplus,TOPIC,BACK (OUT)VECTOR/*/**.out ** c( 番 号 ),cp( 番 号 ),t( 番 号 ),b( 番 号 ) ディレクトリ GOAL の 中 の 各 ファイルを 読 込 み,450 次 元 ベクトルを 計 算 し,ディレクトリ VECTOR の 中 の 対 応 するディレクトリに 計 算 結 果 を 出 力 する. 出 力 されるファイルの 拡 張 子 は.out となる. 例. GOAL/CATEGORY/c1.txt を 読 込 み,450 次 元 ベクトルを 計 算 し VECTOR/CATEGORY/c1.out に 出 力 この 時 の 計 算 コマンドは 下 のようになる. cat GOAL/CATEGORY/c1.txt mkey -k1000000 -s -N -n0 -l1 -m1000 -M1000000 tplus -S- >VECTOR/CATEGORY/c1.out <VECTOR/CATEGORY/c1.out の 例 > 7.266e-05-0.0001342 0.0001402 0.0002387-0.0004079-0.0001997 0.001054-0.0005027-0.0002301-0.0005973-0.0001259 3.177e-05-0.000145-0.0005183 0.0008721-4.066e-05-0.0005517-5.623e-05 2.126e-05 8.035e-05 0.001181-0.0004053-8.758e-05-0.0004395-0.0003809-0.0005158-2.299e-05-0.0003329 0.0001432-0.0002958 9.138e-05 0.0009149-0.0006761 1.594e-05-0.001534-0.0004834-0.0002931-6.695e-05-0.0008612 0.001505 0.0007886 0.0009391 7.25e-05-0.0005957-0.0005422 0.0003435-0.0007226 0.0009303 0.0022-0.002253-0.0002931 0.0003204-0.000279 0.0003547-0.0005789 0.001361 0.001422-0.0003285 0.0004774-0.000509-0.0004085-0.00058 0.0007295-0.000649-0.0009276-0.0001167 0.0009904 0.002107-0.0001204 0.0001786 0.0004753 0.0006263-8.964e-05-0.0001843 1.848e-05 0.0006559-0.0005248 0.0006691 0.0004178-0.0007039-0.0005995-0.0007794-0.0001428 0.000852 0.0004097 2.215e-05-0.0001218 0.0003305 0.0002098-0.0003846-0.000299 0.0007954 0.0002961 0.0001362 0.002224-0.001718 0.002195-0.0003764-0.0006479 0.0004494 0.0006117 7.156e-05 0.001226 0.001014-4.02e-05-0.0004894-0.001028-9.818e-05 7.38e-05-3.847e-05 0.0009665 0.0005203 0.001353-0.001136 46

4.calcAVC.pl < 実 行 方 法 > perl calcavc.pl 引 数 分 析 対 象 のコンテンツの HTML を 1 つずつ 取 得 し,アーティクルのファーストパ ラグラフと 全 パラグラフの 450 ベクトルを 計 算 させ, 各 ゴールのベクトルとから 類 似 度 を 計 算 し 出 力 するプログラム (IN)base.txt 4-1 base.txt から 分 析 対 象 のコンテンツ 等 を 取 り 出 し, 分 析 対 象 だけが 書 かれたファイルを 作 成 する (OUT)contents.txt( 一 時 出 力 保 存 ) (IN)LIST/tlist.txt 4-2 LIST/tlist.txt からカテゴリ 名 とトピック 名 を 比 較 し, 分 析 対 象 の 正 解 トピック 番 号 を 抽 出 する (IN)contents.txt 4-3 コンテンツ 等 分 析 対 象 の 450 次 元 ベクトルを 計 算 (raw, scaled ベクトル) (OUT)[raw ベクトル]vectorSF.out( 一 時 出 力 保 存 ) (OUT) RESULTS/vectorSF.txt (OUT) [scaled ベクトル]vectorSFn.out( 一 時 出 力 保 存 ) (OUT) RESULTS/vectorSFn.txt (IN)fstP.out (IN) VECTOR/ /*.out ( は CATEGORY,CATEGORYplus,BACK,TOPIC ) 4-4 コンテンツ 等 分 析 対 象 のベクトルと 各 ゴールのベクトルか ら, 分 析 対 象 のファーストパラグラフの 類 似 度 を 計 算 する (OUT)RESULTS/cosine.txt 47

4-1. base.txt から 分 析 対 象 のコンテンツ 等 を 取 り 出 し, 分 析 対 象 だけが 書 かれたファ イルを 作 成 する ファイル contents.txt ( 一 時 出 力 保 存 )に 出 力 一 時 出 力 保 存 とは,プログラム 終 了 後 に 削 除 されるファイルのことを 意 味 する 中 身 は 分 析 対 象 のコンテンツ 等 のみ <contents.txt 例 > Olympic Games (modern), international sports competition, held every four years at a different site, in which athletes from different nations compete against each other in a variety of sports. There are two types of Olympics, the Summer Olympics and the Winter Olympics. Through 1992 they were held in the same year, but beginning in 1994 they were rescheduled so that they are held in alternate even-numbered years. For example, the Winter Olympics were held in 1994 and the Summer Olympics in 1996. The Winter Olympics were next held in 1998, and the Summer Olympics next occurred in 2000. 48

4-2. LIST/tlist.txt からカテゴリ 名 とトピック 名 を 比 較 し, 分 析 対 象 の 正 解 トピック 番 号 を 抽 出 する LIST/tlist.txt と base.txt の 分 析 対 象 のカテゴリ 名 とトピック 名 が 一 致 するものを 探 し, 正 解 トピック 番 号 を 抽 出 する 49

4-3. コンテンツ 等 分 析 対 象 の 450 次 元 ベクトル(raw, scaled ベクトル)を 計 算 raw ベクトルはファイル vectorsf.out ( 一 時 出 力 保 存 ) 及 びファイル RESULTS/vectorSF.txt に 出 力 scaled ベクトルはファイル vectorsfn.out ( 一 時 出 力 保 存 ) 及 びファイル RESULTS/vectorSFn.txt に 出 力 vectorsf.out,vectorsfn.out は 分 析 対 象 の raw vector(450 次 元 )をそのまま 出 力 したもので, RESULTS/vectorSF.txt,RESULTS/vectorSFn.txt は 各 コンテンツの raw vector(450 次 元 ) を 全 て 記 したもので 各 アーティクルを 行 ごとに, 順 にタブ 区 切 りで,インデクス( 分 析 対 象 の 最 初 の 10byte),ファーストパラグラフ( 分 析 対 象 の 最 初 の 30byte), 通 しトピック 番 号 ( Ct= というフラグ 付 ),ベクトル <vectorsf.out 例 > 0.00148-0.001242 0.001036-0.0007694 0.000182 0.0003204 0.000538-0.001357-0.0007697 0.0001782 0.0004855 0.0003723-0.0001251-0.0008692-0.001858 0.001293-0.0008801-0.0004064-0.002847 0.001529 0.0009781 0.0006049-0.0007662-0.001837 0.000454 0.001452-0.0007766 0.0002978 0.002373-0.003365-0.0008454-0.002073 0.001747 0.003045-0.003075 <vectorsfn.out 例 > 0.1789-0.08074 0.04985-0.03382 0.00665 0.01114 0.01796-0.04382-0.02342 0.005339 0.01414 0.01064-0.003542-0.02372-0.04863 0.03335-0.02238-0.01001-0.06854 0.03678 0.02303 0.01419-0.01792-0.04248 0.0103 0.03267-0.01732 0.006532 0.05155-0.07277-0.01815-0.04411 0.03682 0.06333-0.0637-0.02109 0 03488-0 01723 0 004211 0 03579-0 06171 50

<RESULTS/vectorSF.txt 例 > Acropolis Acropolis (Greek akros, high Ct=1001 0.001912-0.001778 0.003375-0.002195-0.0004877 0.0001645 0.002525-0.001632-0.0002527-0.0005591-0.0005958-0.0003188-0.001489-0.00112 9.249e-06 0.0004964-0.0001881 0.00272-0.0002252-0.003578 0.006965-0.004554-0.0004822-0.0004434-0.003308-0.003449-0.00297-0.002751 0.0009212 0.0001021-0.004303-0.0002517 0.00622-0.0004758-0.001055-0.001113 0.0008436-0.006169-0.00319 0.00169 0.002905-0.000181-0.005375-0.006838 0.0006048 0.00777-0.001907-0.001885 7.266e-06-0.0001951-0.002311-0.00602 0.003872-0.004206 0.001893 0.004925 0.001829 0.004889 0.002997 0.0008472-9.144e-05 0.000133 0.0008572 0.0001835 0.001376-0.003052 0.00231 0.0002011 <RESULTS/vectorSFn.txt 例 > Acropolis Acropolis (Greek akros, high Ct=1001 0.2312-0.1156 0.1624-0.09647-0.01781 0.005719 0.08428-0.05271-0.007688-0.01675-0.01735-0.009114-0.04216-0.03055 0.0002421 0.0128-0.004782 0.067-0.005421-0.08607 0.164-0.1068-0.01128-0.01025-0.07506-0.0776-0.06625-0.06034 0.02001 0.002209-0.09237-0.005357 0.1311-0.009896-0.02185-0.02294 0.01732-0.1258-0.06438 0.03388 0.05781-0.003582-0.1059-0.1344 0.01177 0.151-0.03684-0.03624 0.0001383-0.003707-0.04366-0.1133 0.07179-0.0776 0.03477 0.09005 0.03329 0.08872 0.05399 0.01525-0.001636 0.002364 0.01514 0.003223 0.02415-0.05348 0.04023 0.003493 0.1115-0.05949-0.01877-0.06519 0.04586-0.01048-0.06085 0.004844 0.04974 0.02852-0.001899 0.02777 0.01767 0.04836 0.0454-0.008901 0.005515-0.0811-0.03294 0.02249 0.03609-0.00935-0.01159-0.03647 51

4-4. コンテンツ 等 分 析 対 象 のベクトルと 各 ゴールのベクトルから, 各 アーティクル のファーストパラグラフの 類 似 度 を 計 算 し,ファイル RESULTS/cosine.txt に 出 力 ( 引 数 が 0 のときカテゴリ+との 類 似 度 の 値 はカテゴリとの 類 似 度 の 値 と 同 じ, 引 数 が 1 のときカテゴリ+との 類 似 度 の 値 はカテゴリ+との 類 似 度 の 値 のまま) 中 身 は 各 コンテンツ 等 分 析 対 象 と 各 ゴールとの 類 似 度 を 全 て 記 したもので 各 分 析 対 象 を 行 ご とに, 順 にタブ 区 切 りで,インデクス, 分 析 対 象, 通 しトピック 番 号 ( Ct= というフラグ 付 ),カテゴリとの 類 似 度 ( c( 番 号 )= というフラグ 付 ),カテゴリ+との 類 似 度 ( cp( 番 号 )= というフラグ 付, 但 し 引 数 の 値 が 0 の 時 はカテゴリとの 類 似 度 の 値 と 同 じ 値 になっている), バックの 類 似 度 ( b( 番 号 )= というフラグ 付 ),トピックとの 類 似 度 ( t( 番 号 )= というフラ グ 付 ) <RESULTS/cosine.txt 例 > Acropolis Acropolis (Greek akros, high Ct=1001 c1=0.078347 c2=0.112214 c3=0.067235 cp1=0.090393 cp2=0.096185 cp3=0.110931 b1=0.140519 b2=0.145447 b3=0.145972 t1001=0.404778 t1002=0.147544 t1003=0.018485 t1004=0.025959 t2001=0.122581 t2002=-0.002838 t3001=0.103140 t3002=0.017208 t3003=0.077275 t3004=0.117473 Aerobics, Aerobics, programs of physical Ct=3003 c1=0.012950 c2=0.000193 c3=0.236043 cp1=-0.015031 cp2=0.034565 cp3=0.228508 b1=0.159259 b2=0.107821 b3=0.010744 t1001=-0.018469 t1002=0.029087 t1003=-0.022298 t1004=-0.034052 t2001=0.061526 t2002=-0.018949 t3001=0.226328 t3002=-0.007637 t3003=0.238626 t3004=0.197091 African Li African Literature, oral and w Ct=1004 c1=0.291906 c2=-0.028366 c3=-0.088366 cp1=0.352500 cp2=-0.040143 cp3=-0.066870 b1=-0.072219 b2=0.257766 b3=0.254173 t1001=0.090229 t1002=0.067046 t1003=0.314878 t1004=0.296304 t2001=-0.048261 t2002=-0.004349 t3001=-0.096618 t3002=-0.053274 t3003=-0.069239 t3004=0.000611 Amateur Sp Amateur Sports, sports in whic Ct=3003 c1=-0.029512 c2=0.024611 c3=0.716160 cp1=0.048146 cp2=0.039662 cp3=0.735913 b1=0.474362 b2=0.360339 b3=0.033559 t1001=-0.002963 t1002=-0.008380 52

5.uniqF.pl < 実 行 方 法 > perl uniqf.pl 4 で 出 力 されたファイルをソート,ユニークして 読 込 み, 同 じ 分 析 対 象 でも 複 数 正 解 トピックがあり,それぞれ 別 のものとして 計 算 出 力 されたものを 一 つのものとし てまとめるプログラム (IN)RESULTS/vectorSF.txt, vectorsfn,cosine.txt (OUT)RESULTS/UvectorSF.txt, UvectorSFn.txt, Ucosine.txt 複 数 正 解 トピックがある 場 合, 通 しトピック 番 号 を, 区 切 りで 結 合 する ベクトルファイル RESULTS/vectorSF.txt を 読 込 み, RESULTS /UvectorSF.txt に 出 力 RESULTS/vectorSFn.txt を 読 込 み, RESULTS /UvectorSFn.txt に 出 力 類 似 度 ファイル RESULTS/cosine.txt を 読 込 み, RESULTS /Ucosine.txt に 出 力 ファイル 読 込 5-1 ファイルをソート&ユニーク 化 5-2 データを 全 て 二 次 元 配 列 に 格 納 5-3 インデクスとファーストパラグラフが 同 じなら, 通 しトピック 番 号 を, 区 切 りで 結 合 し 一 つのデータに 統 合 する(フラグ Ct= は 番 号 ごとについたまま) 53

6.number.pl < 実 行 方 法 > perl number.pl 引 数 5 でユニーク 化 されたベクトルまたは 類 似 度 ファイルいずれか 1 つを 読 込 み, 分 析 対 象 のインデクス, 正 解 トピックに 通 し 番 号 付 けし,その 対 応 表 を 作 成 する また 対 応 表 から, 各 ベクトル, 類 似 度 ファイルを 番 号 付 けしたファイルを 作 成 する (IN)RESULTS/UvectorSF.txt, UvectorSFn.txt, Ucosine.txt (OUT)LIST/list.txt, RESULTS/UvectorSF.txt, UvectorSFn.txt, Ucosine.txt (IN)RESULTS/UvectorSF.txt or UvectorSFn.txt or Ucosine.txt 6-1 分 析 対 象 に 通 し 番 号 をつけてファイルに 出 力 (OUT)LIST/list.txt (IN)LIST/list.txt (IN)RESULTS/UvectorSF.txt,UvectorSFn.txt, Ucosine.txt 6-2 LIST/list.txt で 書 出 した 通 し 番 号 を,ベクトル, 類 似 度 フ ァイルにも 適 用 する (OUT)RESULTS/NUvectorSF.txt, NUvectorSFn.txt, NUcosine.txt 54

6-1. 分 析 対 象 を 番 号 付 けしファイル LIST/list.txt に 出 力 中 身 はは 行 ごとに, 順 にタブ 区 切 りで 通 し 番 号 (フラグ No= 付 ),インデクス, 分 析 対 象 (ファーストパラグラフ 等 ), 正 解 トピック 番 号 (フラグ Ct= 付 ) <RESULTS/list.txt 例 > No=1 Colosseum Colosseum, largest and most famous ancient Roman amphitheater. The emperor Vespasian, who ruled Rome from ad 69 to 79, began construction of the city 冱 Colosseum and his son, the Roman emperor Titus, dedicated it in ad 80. The Colosseum was completed by Vespasian 冱 younger son, Domitian, who succeeded Titus as emperor in 81. The structure was originally called the Flavian Amphitheater. Modifications and restorations necessitated by fires and earthquakes were made to the Colosseum until the early 6th century. In succeeding centuries the Colosseum suffered from neglect, earthquakes, and damage done by builders. Still, slightly more than one-third of the outer arcades, comprising a number of the arches on the north side, remain standing. The inner skeleton, which supported the cavea (seating space), is also substantially intact. All marble, stucco, and metal decorations, however, are gone. Ct=1001 No=2 Ando, Tadao Ando, Tadao (1941- ), Japanese architect, whose work combines the forms and materials of modern Western architecture (see Modern Architecture) with traditional Japanese aesthetic principles. Chief among these principles is the integration of buildings with their surrounding natural environment. To achieve this integration and bring nature into his buildings, Ando uses courtyards, reflecting pools, and sculpted mounds of earth. Another characteristic of his work is the use of high-quality reinforced concrete in which steel reinforcing rods remain visible, and smooth, unadorned surfaces catch and reflect outdoor light. Ct=1001 No=3 Pyramids (The Americas) Pyramids (The Americas), large structures with four stepped sides and a flat top, built in Mexico and Central and South America from about 1800 bc to about ad 1500. The Americas were only one area of the world in which people built pyramids. For information on the pyramids of Egypt, see Pyramids (Egypt). For information on the pyramids of Mesopotamia, see Ziggurat. Ct=1001 No=4 Stern, Robert A. M. Stern, Robert A. M. (1939- ), American architect and design theorist, known for buildings that borrow elements of historical styles in an often playful way to emphasize the relationship between present and past. Stern's designs and writings have helped define the basic principles of postmodernism in architecture. These principles state that a building has a symbolic and communicative purpose, not merely a 55

6-2. 6-1 で 番 号 付 けした 結 果 から,ユニーク 化 されたベクトル, 類 似 度 ファイルも 番 号 を 適 用 する 中 身 はは 行 ごとに, 順 にタブ 区 切 りで 通 し 番 号 (フラグ No= 付 ),インデクス, 分 析 対 象 (ファーストパラグラフ 等 ), 正 解 トピック 番 号 (フラグ Ct= 付 ) <RESULTS/NUcosine.txt 例 > No=1 Colosseum Ct=1001 c1=0.030145 c2=0.047638 c3=0.116873 c4=-0.021041 c5=0.041207 c6=0.117348 c7=0.087621 c8=0.069207 c9=0.110973 cp1=-0.029998 cp2=0.083536 cp3=0.102691 cp4=0.021199 cp5=0.000196 cp6=0.126769 cp7=-0.015985 cp8=0.074489 cp9=0.106707 b1=0.016850 b2=0.035651 b3=0.121152 b4=-0.001823 b5=0.016196 b6=0.126328 b7=0.022703 b8=0.036072 b9=0.120472 t1001=0.284353 t1002=0.046843 t1003=0.072247 t1004=-0.025069 t1005=0.174268 t1006=0.026660 t1007=0.048833 t1008=0.042384 t1009=-0.059739 t1010=0.077570 t1011=-0.057955 t1012=0.178353 t1013=-0.000578 t2001=0.096104 t2002=-0.012102 t2003=-0.029526 t2004=-0.008902 t2005=-0.062624 t2006=0.049080 t2007=0.016993 t2008=0.115345 t2009=-0.001265 t2010=-0.024979 t2011=0.050751 t2012=0.033922 t2013=0.025196 t3001=0.067733 t3002=0.189929 t3003=0.054820 t3004=0.040606 t3005=0.084627 t3006=0.074557 t3007=0.026781 t3008=0.014571 t3009=0.028529 t4001=0.027208 t4002=-0.019525 t4003=0.107133 t4004=-0.011004 t4005=0.039257 t4006=0.030535 t4007=-0.009747 t4008=0.190142 t4009=0.062395 t4010=0.017817 t4011=-0.009533 t4012=0.031986 t4013=0.045726 t4014=0.017768 t5001=0.001574 t5002=-0.042902 t5003=-0.018204 t5004=0.009853 t5005=0.019803 t5006=0.036044 t6001=0.074496 t6002=-0.022613 t6003=-0.008744 t6004=0.002519 t6005=0.296049 t6006=0.015050 t6007=-0.015301 t6008=0.055395 t6009=-0.046542 t6010=0.070708 t6011=0.034427 t6012=-0.000749 t6013=0.005426 t6014=-0.033924 t6015=0.011857 t6016=0.022454 t7001=0.066116 t7002=0.002628 t7003=0.017762 t7004=0.058295 t7005=-0.012378 t7006=-0.005097 t7007=0.049685 t8001=-0.014346 t8002=0.069509 t8003=0.063915 t8004=-0.027954 t8005=-0.034021 t8006=-0.001423 t8007=0.039845 t8008=0 070708 t8009=-0 011032 t8010=0 015502 56

7.markov.pl < 実 行 方 法 > perl markov.pl 引 数 1 引 数 2 6 で 番 号 付 けされた 類 似 度 ファイルを 読 込 み, 各 ゴールとの 類 似 度 から,Usability Problem, 各 正 解 トピックへのマルコフ 連 鎖 による 平 均 吸 収 ステップ 数, 平 均 ステッ プ 数,リンク 張 替 えしたときの 平 均 吸 収 ステップ 数, 平 均 ステップ 数 を 求 めるプロ グラム (IN)param.t 7-1 param.txt から Usability Problem 評 価 のためのパラメータ δ( 正 解 カテゴリの 類 似 度 最 大 値 比 較 用 ),δ ( 正 解 トピッ クの 類 似 度 最 大 値 比 較 用 ),γ( 正 解 トピックと 不 正 解 トピッ クの 類 似 度 最 大 値 比 較 用 )を 取 得 (IN)RESULTS/Ucosine.t 7-2 Usability Problem のカテゴリ Weak Scent Problem, Goal-Specific Competing Heading Problem を 求 める 7-31 Usability Problem のトピック Weak Scent Problem, Goal-Specific Competing Link Problem を 求 める その 際,リンク 張 替 え 1 の 準 備 をする( 全 ての 正 解 カテゴリ について, 不 正 解 トピックかつそのカテゴリの 中 で 最 大 値 をとるトピックを 正 解 トピックに 追 加 する) 7-32 リンク 張 替 え 2 の 準 備 及 び 可 能 性 を 調 べる(カテゴリの 最 大 値 と,その 中 のトピックの 最 大 値 をとるものを 正 解 トピッ クに 追 加 する) 57

7-4 Markov 連 鎖 計 算 用 に, 計 算 可 能 かどうかを 調 べる (いずれか 一 つでも 正 解 トピックまでたどりつけるか, 不 正 解 カテゴリからトップに 戻 れるか) 計 算 不 可 のときはその 理 由 を 出 力 7-5 Markov 連 鎖 が 計 算 可 能 なとき 平 均 吸 収 ステップ 数, 各 正 解 トピックへの 平 均 ステップ 数 ( 生 データ), 初 到 達 確 率, 平 均 ステップ 数 ( 確 率 で 割 った 値 ) を 計 算 する 7-6 リンク 張 替 えが 可 能 で,リンクを 張 替 え 後 の Markov 連 鎖 が 計 算 可 能 なとき 平 均 吸 収 ステップ 数, 各 正 解 トピックへの 平 均 ステップ 数 ( 生 データ), 初 到 達 確 率, 平 均 ステップ 数 ( 確 率 で 割 った 値 ) を 計 算 する (OUT)RESULTS/markov.t 58

7-1. param.txt から Usability Problem 評 価 のためのパラメータδ( 正 解 カテゴリの 類 似 度 最 大 値 比 較 用 ),δ ( 正 解 トピックの 類 似 度 最 大 値 比 較 用 ),γ( 正 解 トピック と 不 正 解 トピックの 類 似 度 最 大 値 比 較 用 )を 取 得 param.txt で 定 義 したδ,δ,γを 取 得 する.それぞれのパラメータは delta=0.1 deltadash=0.1 gamma=0.8 のように 書 かれているので, 各 値 だけ 抽 出 する. 59

7-2, 31. Usability Problem のカテゴリ Weak Scent Problem, Goal-Specific Competing Heading Problem を 求 める Usability Problem のトピック Weak Scent Problem,Goal-Specific Competing Link Problem を 求 める その 際,リンク 張 替 え 1 の 準 備 をする( 全 ての 正 解 カテゴリについて, 不 正 解 トピッ クだがそのカテゴリの 中 で 最 大 値 をとるトピックを 正 解 トピックに 追 加 する) 各 類 似 度 の 計 算 結 果 ファイルを 読 込 み, 各 アーティクルの 類 似 度 から Usability Problem を 計 算 する. カテゴリの Weak Scent Problem,Goal-Specific Competing Heading Problem,トピック の Weak Scent Problem,Goal-Specific Competing Link Problem の 結 果 それぞれにフラグ Cws=, GSCH=, Tws=, GSCL= をつけて 出 力.それぞれの Problem にあてはま るなら 1 を 出 力 し(ex. Cws=1 ),あてはまらないなら 何 も 出 力 しない(ex. Cws= ). (リンク 張 替 え 後 の Usability Problem はフラグの = の 前 に P がつく) トピックの Usability Problem を 計 算 するときに, 正 解 カテゴリかつ 不 正 解 トピックの 類 似 度 の 最 大 値 をとるトピック 番 号 を 調 べ,リンク 追 加 用 の 正 解 トピックに 追 加 する. 60

7-32. リンク 張 替 え 2 の 準 備 及 び 可 能 性 を 調 べる(カテゴリの 最 大 値 と,その 中 のト ピックの 最 大 値 をとるものを 正 解 トピックに 追 加 する) 各 類 似 度 の 計 算 結 果 ファイルを 読 込 み, 各 アーティクルの 類 似 度 からカテゴリ+との 類 似 度 が 最 大 値 のものを 調 べ,そのカテゴリ 内 のトピックとの 類 似 度 が 最 大 値 のものをリンク 追 加 候 補 にいれる. そのカテゴリ 内 のいずれか 1 つのトピックとの 類 似 度 が 閾 値 (δ )より 大 きいならば,リン ク 張 替 え 2 は 可 能 であり,トピックとの 類 似 度 全 てが 閾 値 以 下 であれば,リンク 張 替 え 2 は 不 可 能 となる. 61

7-4. Markov 連 鎖 が 計 算 可 能 かどうかを 調 べる 計 算 不 可 のときはその 理 由 を 出 力 Marvkov 連 鎖 が 計 算 可 能 かどうかを 事 前 に 調 べる. 各 アーティクルについて,いずれかの 正 解 トピックにたどりつけかつ 不 正 解 カテゴリからトップに 戻 れるとき,つまりいずれかの 正 解 カテゴリ+の 類 似 度 が 正 かつ 正 解 トピックの 類 似 度 が 正,となるものがあり,かつ 各 不 正 解 カテゴリのバックの 類 似 度 が 正 のとき,Markov 連 鎖 が 計 算 可 能 とする. いずれかの 条 件 にあてはまらず 計 算 不 可 となる 場 合 は CannotCalc (リンク 張 替 え 時 に 計 算 できない 時 は, CannotCalcP )と 出 力 され,その 理 由 も 追 記 出 力 する. いずれかの 正 解 トピックにたどりつけない 場 合 は.CannotTopToCt が 出 力 され, 不 正 解 カ テゴリから 戻 れない 場 合 は,.CannotBackToTop が 出 力 される. (ex.どちらの 理 由 にも 当 てはまるとき CannotCalc.CannotTopToCt.CannotBackToTop ) 62

7-5. Markov 連 鎖 が 計 算 可 能 なとき, 平 均 吸 収 ステップ 数, 各 正 解 トピックへの 平 均 ステップ 数 ( 生 データ), 初 到 達 確 率, 平 均 ステップ 数 ( 確 率 で 割 った 値 )を 計 算 する Markov 連 鎖 が 可 能 となった 場 合,いずれかの 正 解 トピックに 辿 りつくまでのステップ 数 ( 平 均 吸 収 ステップ 数 )と 各 正 解 トピックへ 到 達 するまでの 平 均 ステップ 数 ( 生 データ), 初 到 達 確 率, 平 均 ステップ 数 ( 確 率 で 割 った 値 )を 計 算 する. 出 力 はそれぞれフラグ StepToAbs=, rawstepto(トピック 番 号 )=, ProbTo(トピック 番 号 )=, scaledstepto(トピック 番 号 )= をつけて 出 力 する. 正 解 トピックへの 平 均 ステップ 数 については, 他 の 正 解 トピックへは 到 達 できるが,ある 正 解 トピックに 辿 りつけない 場 合 があるが,その 場 合, 到 達 できない 正 解 トピックへの 平 均 ステップ 数 は 0 と 出 力 される. ( 正 解 が 2 つ 以 上 あり,いずれかの 正 解 カテゴリ トピックへ 到 達 不 能 かつ,そのカテゴリか らのバックの 値 が 負 になる( 吸 収 確 率 が 1 にならない)ような 特 殊 な 場 合 は, 吸 収 ステップ 数 の 値 がおかしくなる 可 能 性 がるので,その 場 合 は 各 状 態 への 到 達 ステップ 数 を 見 て, 代 用 す ること) 63

7-6. リンクを 張 替 えが 可 能 で,リンク 張 替 え 後 の Markov 連 鎖 が 計 算 可 能 なとき, 平 均 吸 収 ステップ 数, 各 正 解 トピックへの 平 均 ステップ 数 を 計 算 する リンク 張 替 えが 可 能 で,リンクを 張 替 えた 後 の Markov 連 鎖 が 計 算 可 能 となった 場 合,リン クを 張 替 えた 後 の 状 態 で,いずれかの 正 解 トピックに 辿 りつくまでのステップ 数 ( 平 均 吸 収 ス テップ 数 )と 各 正 解 トピックへの 平 均 ステップ 数 を 計 算 する. 出 力 はそれぞれフラグ StepToAbsP=, rawsteptop( トピック 番 号 )=, ProbToP( トピック 番 号 )=, scaledsteptop(トピック 番 号 )= をつけて 出 力 する. 正 解 トピックへの 平 均 ステップ 数 に ついては, 他 の 正 解 トピックへは 到 達 できるが,ある 正 解 トピックに 辿 りつけない 場 合 があ るが,その 場 合, 到 達 できない 正 解 トピックへの 平 均 ステップ 数 は 0 と 出 力 される. ( 正 解 が 2 つ 以 上 あり,いずれかの 正 解 カテゴリ トピックへ 到 達 不 能 かつ,そのカテゴリか らのバックの 値 が 負 になる( 吸 収 確 率 が 1 にならない)ような 特 殊 な 場 合 は, 吸 収 ステップ 数 の 値 がおかしくなる 可 能 性 がるので,その 場 合 は 各 状 態 への 到 達 ステップ 数 を 見 て, 代 用 す ること) 64

< 出 力 結 果 > 順 にタブ 区 切 りで, 番 号 (フラグ No= 付 ),インデクス, 正 解 トピック 番 号 ( 各 番 号 フラグ Ct= 付 で, 結 合 ),カテゴリ Weak Scent Problem(フラグ Cws= 付 で 当 てはまるなら 1,そうでなけれ ばフラグのみ. 以 下 同 じ),Goal-Specific Competing Heading Problem(フラグ GSCH= 付 ),トピック Weak Scent Problem(フラグ Tws= 付 ),Goal-Specific Competing Link Problem(フラグ GSCL= 付 ),リンク 張 替 え 後 正 解 トピック(フラグ CtP= 付 で GSCL=1 ならば, 結 合 で 出 力,GSCL=1 でないならばフラグのみ) ( 両 Weak Scent Problem のいずれかが 当 てはまらるとき) NeednotCalc (ブランク) と 出 力 ( 両 Weak Scent Problem が 当 てはまらないとき) (ブランク (Markov 連 鎖 が 計 算 可 能 のとき) 平 均 吸 収 ステップ 数 (フラグ StepToAbs= 付 ), 各 正 解 カテゴリへの 平 均 ステップ 数 ( 生 データ)(フラグ rawstepto( 番 号 )= 付 で, 結 合 ), 各 正 解 カテゴリへの 初 到 達 確 率 (フラグ ProbTo( 番 号 )= 付 で, 結 合 ), 各 正 解 カテゴリへの 平 均 ステップ 数 ( 確 率 で 割 った 値 )(フラグ scaledstepto( 番 号 )= 付 で, 結 合 ) (Markov 連 鎖 が 計 算 不 可 能 のとき) CannotCalc と 計 算 不 可 の 理 由 (.CannotTopToCt.CannotBackToTop )を 結 合 して 出 力 (リンク 張 替 えが 可 能 のとき) (Markov 連 鎖 が 計 算 可 能 のとき) 平 均 吸 収 ステップ 数 (フラグ StepToAbs= 付 ), 各 正 解 カテゴリへの 平 均 ステップ 数 ( 生 データ)(フラグ rawsteptop( 番 号 )= 付 で, 結 合 ), 各 正 解 カテゴリへの 初 到 達 確 率 (フラグ ProbToP( 番 号 )= 付 で, 結 合 ), 各 正 解 カテゴリへの 平 均 ステップ 数 ( 確 率 で 割 った 値 )(フラグ scaledsteptop( 番 号 )= 付 で, 結 合 ) (Markov 連 鎖 が 計 算 不 可 能 のとき) CannotCalcP と 計 算 不 可 の 理 由 (.CannotTopToCt.CannotBackToTop )を 結 合 して 出 力 (リンク 張 替 えが 不 可 能 のとき) CanNotAddLink と 出 力 65

<RESULTS/markov.txt 例 > N0=1 Acropolis Ct=1001 Cws= GSCH=1 Tws= GSCL= CtP= StepToAbs=19.3699042017029 StepTo1001=19.3699042017029 Aerobics, Aerobics, programs of physical Ct=3003 Cws= GSCH= Tws= GSCL=1 CtP=3001,CtP=3003 StepToAbs=6.13541061163292 StepTo3003=6.13541061163292 StepToAbsP=3.38014161179803 StepToP3001=1.64536855412584,StepToP3003=1.7347730576722 African Li African Literature, oral and w Ct=1004 Cws= GSCH= Tws= GSCL=1 CtP=1003,CtP=1004 StepToAbs=5.18694988930288 StepTo1004=5.18694988930288 StepToAbsP=2.51465848143434 StepToP1003=1.29553984462416,StepToP1004=1.21911863681018 Amateur Sp Amateur Sports, sports in whic Ct=3003 Cws= GSCH= Tws= GSCL=1 CtP=3003,CtP=3004 StepToAbs=5.82430384984324 StepTo3003=5.82430384984323 StepToAbsP=3.20670482036739 StepToP3003=1.69130493725191,StepToP3004=1.51539988311548 American L American Literature: Drama, li Ct=1004 Cws= GSCH= Tws= GSCL=1 CtP=1003,CtP=1004 StepToAbs=5.92280541940199 StepTo1004=5.922805419402 StepToAbsP=3.22388084985568 StepToP1003=1.48920084023224,StepToP1004=1.7346800096234 4 American L American Literature: Poetry, v Ct=1004 Cws= GSCH= Tws= GSCL= CtP= StepToAbs=3.91300557275542 StepTo1004=3.91300557275542 American L American Literature: Prose fi Ct=1004 Cws= 66

8.hist.pl < 実 行 方 法 > perl hist.pl 引 数 7 で 計 算 された 結 果 のファイルを 読 込 み,Usability Problem,マルコフ 連 鎖 によ る 平 均 吸 収 ステップ 数, 平 均 ステップ 数,リンク 張 替 えしたときの 平 均 吸 収 ステッ プ 数, 平 均 ステップ 数 の 度 数 分 布 を 調 べるためのログラム 出 力 ファイルをエクセルに 読 込 ませて,グラフを 手 動 で 作 成 する hist(base).pl を 走 らせるときに 指 定 する 引 数 により, 何 を 集 計 計 算 するか 変 わる. 引 数 に 1 を 指 定 したとき,Usability Problem を 集 計 する. 引 数 に 2 を 指 定 したとき, 各 ステップ 数 全 てを 集 計 する. 引 数 に 3 を 指 定 したとき,リンク 張 替 前 後 がともに 計 算 可 能 なアーティクルのステップ 数 を 集 計 する. 出 力 されたファイルをエクセル 等 で(タブ 区 切 りで) 読 込 ませ, 適 宜 ヒストグラム 等 を 作 るな どして 統 計 処 理 する. (IN)RESULTS/markov**.t ** 10, 01, 11 8-1 Usability Problem の 結 果 を 集 計 する (OUT)RESULTS/hist10U.tx 8-2 各 ステップ 数 全 てを 集 計 する (OUT)RESULTS/hist**S1.txt 8-3 各 ステップ 数 全 てを 集 計 する (OUT)RESULTS/hist**S2.txt 67

8-1. Usability Problem の 結 果 (カテゴリ Weak Scent Problem,Goal-Specific Competing Heading Problem,トピック Weak Scent Problem,Goal-Specific Competing Link Problem の 結 果 の 組 合 せ)を 集 計 し 出 力 いずれかの 問 題 に 当 てはまれば,そうでなければ として 各 組 合 せを 表 す. 例 えば, Cws=1,GSCH=,Tws=,GSCL=1 であれば と 組 合 せを 表 すこととなる. 各 組 合 せと,その 度 数 をタブ 区 切 りで 行 ごとに 出 力 する. <RESULTS/hist10U.txt 例 > xxxx 8 xxxo 12 xxox 1 xxoo 0 xoxx 2 xoxo 0 xoox 2 xooo 0 oxxx 4 oxxo 1 oxox 4 oxoo 0 ooxx 0 ooxo 0 ooox 0 oooo 0 68

< 出 力 されたファイルをエクセルで(タブ 区 切 りで) 読 込 ませたもの> < 他 の Usability Problem の 結 果 のファイルも 同 様 に 読 込 ませる> 下 は 2 つのファイルを 読 込 ませて,まとめたもの 69

8-2. Markov 連 鎖 による 各 ステップ 数 の 計 算 結 果 (いずれかの 正 解 トピックに 到 達 す るまでの 平 均 吸 収 ステップ 数,リンク 張 替 後 の 平 均 吸 収 ステップ 数,いずれかの 正 解 トピックどれかに 到 達 するまでの 平 均 ステップ 数,リンク 張 替 後 の 平 均 ステップ 数 )を 集 計 し 出 力 各 アーティクルについて 各 行 ごとに,いずれかの 正 解 トピックに 到 達 するまでの 平 均 吸 収 ス テップ 数,リンク 張 替 後 の 平 均 吸 収 ステップ 数,いずれかの 正 解 トピックどれかに 到 達 する までの 平 均 ステップ 数,リンク 張 替 後 の 平 均 ステップ 数 を 順 にタブ 区 切 りで 出 力 する. ( 集 計 の 都 合 上,ブランク 行 があるなど,きちんとまとまっては 出 力 されていない) 1 行 目 タイトル 行 としてタブ 区 切 りで Abs(before),Abs(after),toCt(before),toCt(after) を 順 に 出 力 してある. <RESULTS/hist10S1.txt 例 > Abs(before) Abs(after) toct(before) toct(after) 19.3699042017029 19.3699042017029 6.13541061163292 3.38014161179803 6.13541061163292 1.64536855412584 1.7347730576722 5.18694988930288 2.51465848143434 5.18694988930288 1.29553984462416 1.21911863681018 5.82430384984324 3.20670482036739 5.82430384984323 1.69130493725191 1.51539988311548 5.92280541940199 3.22388084985568 5.922805419402 1.48920084023224 1.73468000962344 3.91300557275542 3.91300557275542 4.26794110702377 4.26794110702377 5.04541641637834 5.04541641637834 70

< 上 記 ファイルをエクセル(タブ 区 切 )で 読 込 ませる> 71

< 各 列, 昇 順 もしくは 降 順 に 並 べ 替 える> 72

8-3. Markov 連 鎖 による 各 ステップ 数 の 計 算 結 果 (いずれかの 正 解 トピックに 到 達 す るまでの 平 均 吸 収 ステップ 数,リンク 張 替 後 の 平 均 吸 収 ステップ 数,いずれかの 正 解 トピックどれかに 到 達 するまでの 平 均 ステップ 数,リンク 張 替 後 の 平 均 ステップ 数 )が 全 て 計 算 されているアーティクル(つまりリンク 張 替 前 後 両 方 でステップ 数 を 計 算 したもの)のステップ 数 を 集 計 し 出 力 出 力 形 式 等 は,8-2 と 同 じである.これも 出 力 ファイルをエクセル 等 に 読 込 ませてヒストグ ラム 等 を 作 成 する. 73

9.GardenPath.pl < 実 行 方 法 > perl GardenPath.pl 6 で 番 号 付 け,ユニーク 化 された 類 似 度 ファイルを 読 込 み, 各 ゴールとの 類 似 度 か ら, 不 正 解 カテゴリ+の 類 似 度 と 正 解 カテゴリ+との 類 似 度 がパラメータより 大 き いアーティクルを 探 す,ガーデンパス 求 めるプログラム (IN)param.t 9-1 param.txt からガーデンパスを 見 つけるためのパラメータ を 取 得 (IN)RESULTS/NUcosine.t 9-2 不 正 解 カテゴリ+と 正 解 カテゴリ+それぞれの 最 大 値 を 調 べ,その 差 がパラメータより 大 きいアーティクルのデータ を 出 力 する (OUT)RESULTS/GardenPath.tx 74

9-1. param.txt からガーデンパスを 見 つけるためのパラメータを 取 得 param.txt で 定 義 したパラメータを 取 得 する.パラメータは GardenPath=0.5 のように 書 かれているので, 各 値 だけ 抽 出 する. 75

9-2. 不 正 解 カテゴリ+と 正 解 カテゴリ+それぞれの 最 大 値 を 調 べ,その 差 がパラメータよ り 大 きいアーティクルのデータを 出 力 する 各 類 似 度 の 計 算 結 果 ファイルを 読 込 み, 各 アーティクルの 類 似 度 からガーデンパスを 調 べる. 不 正 解 カテゴリ+と 正 解 カテゴリ+それぞれの 類 似 度 の 最 大 値 を 求 め,それぞれの 差 がパラ メータより 大 きければ,そのアーティクルの 番 号 ( No= で 出 力 されるもの)と 差 の 値 (フラ グ GP= 付 )をタブ 区 切 りで 出 力 する. 76

Ö Ø ºÔ ¾¼¼ º¼ º½ Ô Ö Ö Ø ºÔ ÇÍÌ ÄÁËÌ Ç Ä Ç Ä» Ì ÇÊ Ç Ä» Ì ÇÊ ÔÙ Ç Ä»ÌÇÈÁ Ç Ä»Ã Î ÌÇÊ Î ÌÇÊ» Ì ÇÊ Î ÌÇÊ» Ì ÇÊ ÔÙ Î ÌÇÊ»ÌÇÈÁ Î ÌÇÊ»Ã Ê ËÍÄÌË µ Ý Ø Ñ ÖÑ ¹Ö ÄÁËÌ µ Ý Ø Ñ ÖÑ ¹Ö Ç Ä µ Ý Ø Ñ ÖÑ ¹Ö Î ÌÇÊ µ Ý Ø Ñ ÖÑ ¹Ö Ê ËÍÄÌË µ Ý Ø Ñ ÑÖ ÄÁËÌ µ Ý Ø Ñ ÑÖ Ç Ä µ Ý Ø Ñ ÑÖ Ç Ä» Ì ÇÊ µ Ý Ø Ñ ÑÖ Ç Ä» Ì ÇÊ ÔÙ µ Ý Ø Ñ ÑÖ Ç Ä»ÌÇÈÁ µ Ý Ø Ñ ÑÖ Ç Ä»Ã µ

Ý Ø Ñ ÑÖ Î ÌÇÊ µ Ý Ø Ñ ÑÖ Î ÌÇÊ» Ì ÇÊ µ Ý Ø Ñ ÑÖ Î ÌÇÊ» Ì ÇÊ ÔÙ µ Ý Ø Ñ ÑÖ Î ÌÇÊ»ÌÇÈÁ µ Ý Ø Ñ ÑÖ Î ÌÇʻà µ Ý Ø Ñ ÑÖ Ê ËÍÄÌË µ

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Ó ÇÍÌ Ó Áƾ Ý Ø Ñ Ô ÄÁËÌ» Ò ¼ ؼºØÜØ ÄÁËÌ» Ò ¼ ؼ½ºØÜØ µ Ý Ø Ñ ÓÖØ ÄÁËÌ» Ò ¼ ؼ½ºØÜØ ÙÒ Õ ÄÁËÌ» Ò ¼ ؼºØÜØ µ Ý Ø Ñ ÖÑ ÄÁËÌ» Ò ¼ ؼ½ºØÜØ µ ÓÔ Ò Áƾ ÄÁËÌ» Ò ¼ ؼºØÜØ µ ÄÁËÌ» µ ؼºØÜØ ÓÔ Ò ÇÍÌ ÄÁËÌ» Ò ¼ غØÜØ µ ÄÁËÌ» µ غØÜØ ¼ Û Áƾ µ ß ÓÑÔ Ò ¾ Ô Ø» Ø»µ ÔÖ ÒØ ÇÍÌ ÔÖ ÒØ ÇÍÌ Ø ÔÖ ÒØ ÇÍÌ Ò ¾ ¼ ÔÖ ÒØ ÇÍÌ Ò Ó Áƾ Ó ÇÍÌ ÙÒ Ò ÄÁËÌ» Ò ¼ ؼºØÜØ µ ÄÁËÌ» µ ؽºØÜØ Ó ÁÆ ¾¹ Ç Ä» Ì ÇÊ ÔÙ»Ô µºøüø ²Ñ ¾ Ù Ñ ¾ ß ¾

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