機械学習で用いられる個々の情報のことは素性と呼ばれる．
教師あり機械学習法ではこの素性の設定が重要になる．
本研究で用いた素性を表![[*]](crossref.png)
に示す．
ただし，素性が2文のうちの1文目と2文目のどちらで出現したかを区別する．
1文目の素性ならば「L」，2文目の素性ならば「R」という接頭語を
素性に付与して区別する．
単語や品詞の取得にはChaSen[6]を用いる．
各素性の詳細な説明を次ページより行う．
| 素性 | 説明 |
| f1 | 文内で出現する単語とその品詞 |
| f2 | 文内で出現する単語の品詞 |
| f3 | 文の主語省略の有無 |
| f4 | 文が体言止めで終わっているかいなか |
| f5 | 文内で最初に出現した助詞「は」で文を区切り，その前部で出現した単語とその品詞 |
| f6 | 文内で最初に出現した助詞「は」で文を区切り，その後部で出現した単語とその品詞 |
| f7 | 1文目と2文目で使用されている助詞の対 |
| f8 | 1文目と2文目の単語の共起数 |
| f9 | 1文目においてのf6と2文目においてのf5が一致した度合い |
| f10 | 同じ段落内で，文の順序を判定する2文以前の文に出現する単語とその品詞 |
| f11 | 同じ段落内で，文の順序を判定する2文の直前の文が体言止めで終わっているかいなか |
| f12 | 同じ段落内で，文の順序を判定する2文の直前の文の主語が省略されているかいなか |
| f13 | 同じ段落内で，文の順序を判定する2文の直前の文との自立語が一致した度合い |