通を元に精度の比較を行った。通のメールを順に分類させ、分類が誤っていれば学習させていくという流れ。分類するよりも精度面では不利なテストかもしれない。変更した場合、精度に違いはあるのかどうか。単純な文字種のみによる分割の場合はどうか。事前の予想では、MeCab>Kakasi>simple(文字種に寄る分割)となると予想していたのだが、結果は分かち書きのプログラムにかかわらずほぼ同じ精度であった。通しか変わらないのだから、これはもう「同じ」と言って差し支えないだろう。文字種による分割だけでこれだけの精度が出るというのはおもしろい。精度がよい部分もあり、メールの内容によっては有利な場合もありそうだ。辞書や外部モジュールが不要であること、速度面で有利なことを考えると、文字種のみの分割を選ぶことができるように機能追加を行いたいところ。若干小さいが、それほどの差は見られない。以上の精度が出るようになっている。通を再分類)で達成している。受信するメールの数にもよるが、バケツの数が多くても非常に短期間で高い精度を達成することができる。Always)のと比べて精度に差があるのかどうか。方が学習速度は速いだろうと考えられるが、長期的に見ればどうか。通でその精度に達している。学習を繰り返したことによってコーパスに含まれる単語の数が増え、未分類となるケースが減ったということだろうか)。台の後半あたりで頭打ちになっているように見えることから、今回のデータではこのあたりが限界だったということかもしれない。日以上かかっても終わらなかった。倍くらい大きい/遅いということになるだろうか。方が有利な面もあるが、長期的に見れば精度面での優位性は薄れ、速度面での問題が際立ってくることになる。従って、最初の数十〜数百通を分類が正しかったか正しくなかったかにかかわらず学習させることは(短期的に精度を向上させるという面においては)ある程度は有効であるが、長期にわたってそれを繰り返すことはまったく有効とは言えない。使うのが有効なようだ。分類できず(unclassified)、「+」は正しい分類、「-」は誤った分類を表している。分類ミスとして計算した。iimurae-mail。