stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
池谷・張彗星

| 池谷・張彗星 153P/Ikeya-Zhang |
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2002年、Philipp Salzgeberが撮影。
仮符号・別名: C/1661 C1 C/2002 C1, 153P/2002 C1 ヘヴェリウス彗星（旧称）
分類: 周期彗星
発見
発見日: 1661年2月3日（ヘヴェリウス） 2002年2月1日（池谷･張）
発見者: ヨハネス・ヘヴェリウス 池谷薫、張大慶
軌道要素と性質 元期:TDB 2452402.5 (2002年5月8.0日)
軌道長半径 (a): 051.1193 au
近日点距離 (q): 000.5071 au
遠日点距離 (Q): 101.7316 au
離心率 (e): 0.9901
公転周期 (P): 365.50 年
軌道傾斜角 (i): 28.121 °
近日点引数 (ω): 34.668 °
昇交点黄経 (Ω): 93.369 °
平均近点角 (M): 00.135 °
前回近日点通過: 2002年3月18日
次回近日点通過: 2362年9月1日
最小交差距離: 0.3319au（地球） 0.0115 au（木星）
ティスラン・パラメータ (T jup): 0.879
物理的性質
絶対等級 (H): 4.0（核+コマ）
■Template （■ノート ■解説） ■Project 
池谷・張彗星の軌道(右下)。左上はハレー彗星、中央はボレリー彗星。
池谷・張彗星（いけや・ちゃんすいせい、英語: 153P/Ikeya-Zhang）は、2002年2月1日に発見された周期彗星である。登録番号がついた周期彗星の中では、最長の周期（366年）を有する。
概要

2002年2月1日、静岡県周智郡森町の池谷薫が口径25cm反射望遠鏡で発見を報告した。同日、中国河南省開封市近くで張大慶（中国語版）も口径20cm反射望遠鏡で発見した。なお、同日にブラジルのPaulo M. Raymundoも個別に発見していた。この時点では、仮符号C/2002 C1が与えられた。
この彗星の軌道を調べた東亜天文学会の中野主一は、1532年に明で発見された大彗星(C/1532 R1)の回帰である可能性を指摘したが、予想された軌道から彗星がずれたので否定された。その後、中野は、1661年2月にポーランドの天文学者ヨハネス・ヘヴェリウスが発見したヘヴェリウス彗星 (C/1661 C1) の回帰だと指摘した。C/1661 C1は、2月3日から3月28日まで観測され、6度角ほどの尾が観測された。この彗星の記録は、清の文書（順治18年1月4日と8日に記録あり）[要出典]、そして和歌山県と岐阜県にも残されていた。
この説はその後の観測で証明され、池谷･張彗星は周期が366年にも達する周期彗星であることがわかって、MPC 46081で登録番号153Pが与えられた（これに伴い、ヘヴェリウス彗星の名は廃止された[要出典]）。登録番号がついた周期彗星の中では、ハーシェル・リゴレー彗星の公転周期155年とポンス・ガンバール彗星（英語版）の188年を抜いて最長の周期である。
発見当時は9等だった彗星は、3月18日に近日点を通過し、最大3等前後に達した。また、イオンテイルが10分単位で変化するなど、ダイナミックな活動を見せた[要出典]。次に回帰してくるのは2362年と予測されている。
ガンダムネットワークオペレーション

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ジャンル:  多人数参加型ネットワーク戦略シミュレーション
対応機種:  PC, Pocket PC
開発元:  ESP、ヴァンガード
発売元:  バンダイ
人数:  多人数参加型
メディア:  CD-ROM/ダウンロード
発売日:  2002年4月1日
利用料金:  クレジットカード支払い 945円(税込)/1ヶ月 コンビニエンスストア支払い 3,150円(税込)/3ヶ月
対象年齢:  全年齢
デバイス:  キーボード, マウス
必要環境:  OS - Windows 2000 SP3/XP/Vista CPU - Pentium400Mhz以上 メモリ - 64MB以上 HDD - 900MB以上 グラフィックカード - VRAM 8MB以上 サウンドカード - DirectX対応サウンドカード DirectX - 8.1以上 ネットワーク - 28.8kbps以上の速度必須
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『ガンダムネットワークオペレーション』は、バンダイが2002年4月1日に発売した（開発:ESP、ヴァンガード 開発協力:NTTデータ）『機動戦士ガンダム』の一年戦争を題材にしたWindows専用のネットワーク型ウォー・シミュレーションゲーム。略称はGNO。
2009年11月30日にサービス終了した。
概要

1つのサーバの中では、現実時間の約90日間を1クールとして一年戦争が進行する。ユーザー達は地球連邦軍とジオン公国軍の2チームに分かれて、各軍の独立部隊指揮官として参加、その約3ヶ月間に一年戦争を体験する（開発当初は、実際に現実の1年間を1クールとする計画であった）。また、開発にあたっては「『機動戦士ガンダム ギレンの野望』のオンラインゲーム化」という構想があったので、両者にはある程度の共通点が存在する。
最大の特徴は、ユーザーがネットワークに接続していない状態でもサーバ内ではゲームが進行し、ユーザーの部隊も指定した作戦指示に従って自動的に戦闘に参加するので、時間の無い人でもプレイできる点である（「一日10分からでもゲーム参加が可能」というのが提示されたセールスポイントの一つ）。
概要 > 歴史

2004年9月1日、次期ソフト『ガンダムネットワークオペレーション2』の正式サービスが開始された。前作との最大の違いは武装が変更できる点である。
また2006年8月より、それまでパッケージ販売していたクライアントソフトが無償ダウンロードできるようになり、月々のアカウント使用料のみでプレイできるようになった。このほかPC版を簡易化したPocket PC版のGNOも発売されている。これは、PC版の会員でクレジットカード契約をしているユーザーに限り、ダウンロード販売が行われている。
2009年7月21日に、同年の11月30日をもってサービス終了となることが公式に発表された。同時に『ガンダムネットワークオペレーション2』のクライアントソフト無料化と、『ガンダムネットワークオペレーション3』のサービス開始の予告も発表された。
そして2009年11月30日22時をもって、予告どおりサービス終了された。12月22日には『ガンダムネットワークオペレーション2』へのデータ引継ぎサービスが終了された。
また2009年11月20日から2010年1月15日まで『ガンダムネットワークオペレーション3』への引継ぎ手続きが行われる。これにより勲章ポイントを『3』へ引き継げるほか、特典パーツ「GNO1戦功章」や、ユーザーの部隊データをプリントした「名誉除隊マウスパッド」のプレゼントサービスが予告されている。
ゲームの進行

まずユーザーは参加するサーバを選び、連邦かジオンのどちらに所属するかを決める。そしてユーザーのゲーム内の分身である指揮官キャラクターを設定する（以上は一度決定すると、削除するまで変更できない）。その後、ユーザーの搭乗する戦艦（旗艦）のほか、その時点での一年戦争の経過状況に応じたレベルの数名の部下のパイロット、数機のモビルスーツなどのユニットが与えられる。これは、戦争が進行するにつれて技術力が上がるので、より高性能な兵器が開発されるためである。また1クール中に何度か、例えばジオン軍なら、「ギャンとゲルググのどちらを重点開発するか」についてユーザー達に投票が求められることがある。この投票結果によって以後の開発ユニットが変化してくる。
ユーザーは野戦や各種の任務戦闘をこなし、経験値や補給値・成長値・戦果値（ヴィクトリーポイント、以下「VP」）・任務値（ミッションポイント、以下「MP」）などを獲得していくことによって、徐々に自己の部隊を強化していく。ちなみに補給値とは、ユニットやパイロットを補給・雇用する時に消費する金銭のようなものである。ユーザーはそのレベルや獲得した勲章に応じて階級が上がっていく（基本的に最初は少尉から開始する）。レベルや階級が上がるにつれて「搭載値」が上昇し、一度に多数、または強力なユニットの出撃が可能になるなどのメリットがある。また作戦終了後に与えられる補給値も上昇する。部下のキャラはレベルが15以上になると、ニュータイプに覚醒する可能性が出てくる。
ゲーム内地図は宇宙空間と地上の2種類があり、大まかな戦域を形成しているジャブローやサイド3などの「エリア」で分割されている（更にエリアは「地点」で分割されている）。エリアの占領判定は、両軍のユーザーたちが戦闘勝利後に獲得する「前線移動値」により決まり、エリア・戦域を巡って「○○攻略作戦」など、基本的に一週間ごとに両軍が交互に作戦を発動しあう。この作戦の成否により、原作に比べて勢力図が変わっていったり、ストーリーに変化が出てくることもある。また侵攻エリアに関しても、ユーザーたちに投票が求められることがある。
こうして約90日間の攻防の末に、両軍の状況に応じた一年戦争の結末を迎える。次クールへと引き継ぐことができる物は、指揮官キャラの他に、その階級・勲章・部下パイロット・フレンドリスト・チームのみで、またレベルは1に戻る（ただしニュータイプ能力は引き継がれる）。
キャラクター

大きく分けて、指揮官・顔有りパイロット・顔無しパイロットの3種類に分けられる。
この他、戦闘時の敵・友軍のNPCなどとして、原作や他の一年戦争もののゲームに登場したキャラクター達が多数ゲーム内で出現する。
キャラクター > 能力値

一定の経験値を獲得するとキャラクターのレベルが上がり、各種能力が上昇する。またこれらは、戦闘で獲得した成長値100を消費して1上げることができる。
キャラクター > ニュータイプ

ニュータイプは1クールにつき、一人のパイロットのみ覚醒、またはすでに覚醒しているパイロットの場合は、更に「ニュータイプレベル」が成長（上昇）する。覚醒・成長の条件は、レベル15以上のときにニュータイプの敵と交戦すること。これにより、10パーセントの確率で覚醒・成長が起こる。
ニュータイプレベルは覚醒時はレベル1だが、これが上がると、レベルに応じて能力値や被・与ダメージなどにボーナスが付く。また、ニュータイプ用ユニットに搭乗するとユニット自体の能力にボーナスが付与されたり、ユーザーたちの間で「ニュータイプ避け」などと呼ばれる、確実に敵の攻撃を回避できるボーナス行動（「絶対回避」）の発動確率が上がる。
ユニット

モビルスーツなどのユニットは、基本的には補給値を消費して入手するが、その他に一部の任務での入手・鹵獲やランキングの褒賞として供与されたり、他ユーザーとのトレード（後述）で入手が可能である。ちなみに自軍の本拠地や基地のあるエリアほど、最新・高性能のユニットの補給が可能になる。これに比べてユーザーの搭乗する戦艦は、階級が上がるにつれて、より高性能なものが自動的に無償で配備される。また補給値1000を消費することにより、ユニットのカラーチェンジが可能である。
各種ユニットはそれぞれ固有の「搭載値」を持っている。これらの合計がユーザーの持つ「搭載値」以内なら出撃が可能になる。基本的に「搭載値」の高いユニットほど高性能になる。また、「指揮官機」・「大型ユニット」・「1機制限」・「2機制限」などの出撃制限条件を持つユニットがある。前2者は1機ずつしか出撃できない。また1機制限機は、搭載値6のペナルティをつけることにより、2機出撃が可能になる。
これらのほかに「専用機」や「褒賞機」というものがある。前者は、ユーザーの階級が大尉以上なら1クールにつき3機まで補給が可能になる。これは、ある1人の部下の専用機になり他のパイロットは搭乗できないが、同クラスのユニットに比べて高性能である。後者は、MPやVPなどのランキングで、個人部門・チーム部門において上位に入ると供与される。ユニット名の後ろに「☆」といった星型マークがつくのが特徴で、これらもまた専用機のように同クラスのユニットよりも高い性能を誇る。☆→☆☆→★→★★の順で、段階的に能力値が1上がりHPが10増える。
褒賞機に似た性格のユニットとして、「(+1)」などとユニット名の後ろにつくものがある。これは普通に補給値を消費して入手できるが、無印のものより高価である。その分、連邦では搭載値が1少なく、ジオン側では褒賞機のように性能が向上している。
1クールの後半あたりになるとニュータイプ用ユニットが開発される。これはニュータイプでなくても搭乗は可能である。しかしニュータイプパイロットが搭乗することにより、ユニット能力値が上昇したり、ユニットが持つ「ビット」などのニュータイプ専用武器の使用が可能になる、といったメリットがある。
ユニット能力値は、キャラクターのように回避・先制のほか、格闘及び射撃の各種攻撃能力値（攻撃力と命中率）・HP・シールド装備の有無（装備していると、最高20パーセントの確率で被ダメージを減少できる。確率は戦闘指示により変化する）・移動能力・地形属性（「汎用型」・「万能型」・「宇宙型」・「地上型」・「飛行型」・「水陸両用型」）などがある。また、一部のユニットが持つ特別なものとして、ビーム射撃をほぼ無効化する「Iフィールド」や、周囲の敵への味方の命中率を高める「索敵能力」がある。
コミュニケーション

ユーザー同士でチーム（クランやギルドのようなもの）を組んだり「フレンド登録」ができるほか、ユニットや補給値のトレード（取り引き）ができる。
チャットには、エリアチャット・チームチャット・戦闘チャット・任務チャット・個人チャットがある。また、ゲーム内専用のメールシステムも備えている。
戦闘 > 戦闘の概要

戦術級・ターン制だが、1つのターンで敵・味方の区別なく、基本的に「ユニットの先制値 + 搭乗パイロットの先制値」の合計が最も高いユニットから行動できる。敵の戦艦か、それ以外のユニットを全て撃破すると勝利となる。全10ターンだが、10ターン以内に決着が付かないと、判定により勝敗が決まる。また、上述のようにユニットはユーザーの出したおおまかな作戦指示により自動的に行動し、細かい行動の指示を出すことはできない。戦闘中の指示の変更も不可能である。
攻撃時の命中判定は、まず攻撃・守備両者の能力などから命中確率がパーセントで算出・表示され、それに従って行われる。基本的に命中確率は97パーセントから3パーセントである（ニュータイプ補正により100パーセントを超えることがある）。
戦闘終了後は部隊の被害程度により「整備値（REPAIR）」が減少、これが最大値に自動回復するまで戦闘には参加できない。この整備値システムは、撃破されたり被害を受けたユニットが修理・整備され、再び戦闘に参加できる状態をシミュレートしている。このため、たとえ撃破されてもユニットやパイロットが失われることは無い。
戦闘 > 戦場

戦場は六角形のヘクスで覆われたマップが舞台となる。大きく分けて宇宙空間と地上の2種類があり、地上はさらに平地や水中など数種類に分かれている。ユニット・武器によってはマップによる有利・不利があり、そもそも出撃自体が不可能になることさえある（例えば、水陸両用型ユニットは水中マップでは命中率が上がるなど有利になるが、山岳・砂漠マップでは不利になり、宇宙空間マップには出撃ができない、など）。
戦闘地域は「前線エリア」「後方エリア」「警戒エリア」などがあり、これらは戦況により刻々と移動していく。ただし「後方エリア」は必ず宇宙と地上に1か所ずつ存在する（「前線エリア」は宇宙か地上のどこか1箇所のみ）。敵となるNPCは前線に行くほど強くなるが、その分、戦闘勝利時に獲得できる経験値などが高くなる。また同じエリアでも地点によってNPCの強さが違い、「精鋭」・「強い」・「普通」・「弱い」の4段階でマップに表示される。特に「精鋭」では「エリート兵」と呼ばれる最も強いNPCが出現する。
戦闘 > 野戦と任務

戦闘は野戦と任務の2つに分けられる。
戦闘 > 作戦指示

上記のように戦闘時は、部下のパイロットや旗艦はユーザーが与えた作戦指示にしたがって自動的に行動する。作戦指示には「戦闘指示」・「攻撃目標」・「使用武器」・「索敵範囲」・「行動順序」の5つがある。
戦闘指示と攻撃目標は、キャラクターごとにレベルが上がるにつれて少しずつ会得していくが、個々のパイロットによって、会得できるものとできないものがある。そのため低レベルのパイロットや、いくら高レベルのパイロットでも、場合によっては出すことが不可能な作戦指示が出てくる。
戦闘 > 配置と「盾役」・「射撃役」

ユーザーはユニットの戦闘開始時のヘクス配置も決定することができる。このため、前方に回避や格闘の高いユニット・パイロットを配置して敵の攻撃を引き付け、後方に配置した射撃の高いそれらで安全に敵にダメージを与えていく、という戦術に即した配置が良く使われる。前者は「盾役」や「壁役」、後者は「射撃役」などと呼ばれる。
批評など > 主なもの

当初は、アムロ・レイ担当の声優である古谷徹が参加している事から、彼のいるサーバーの連邦プレイヤーが非常に多かった。
また、ゲームシステムは各勢力共互角とも呼べず、ジオン側が機体の種類も用途も多かった。原作ではMSのバリエーションが多く、様々な高性能タイプであるが、国力の差（連邦とジオンの国力の差は30：1）であるために、ほぼ互角～連邦有利のバランスとなっているのだが、ゲームのシステム上、国力の差を表現することができないために単純にモビルスーツの種類や性能差がダイレクトに反映されるシステムとなっていた。
その中でも、
ビグ・ザム（Iフィールド）の脅威。
一年戦争のはずが0083やZ時代（GP01やガンダムMk-II）のMSがいる。
終盤のコロニー落とし任務イベント（「星の屑作戦」）。
という点ではかなり問題視された。
1のビグ・ザムはIフィールドを持っている為、ビーム兵器メインの連邦側ではマシンガン、ビームサーベル、バズーカしか効かず、連邦側から嫌がられた。
2はほとんど1の救済策で、バズーカ持ちのパワード・ジムや、ジム・カスタム指揮官用等が有効とされた。
3のコロニー落としは原作基準なのではあるが、本ゲームではジオン軍が「星の屑作戦」を行う。このイベントのせいで、これまでどんなに連邦が有利でも、コロニー落としが成功するとジオンが逆転勝ちしてしまう。
となる為、どのサーバーもほとんどジオンの勝利だった。
批評など > 「バンダイ確率」

上述のように命中判定は算出された命中確率に従って行われるが、1回の戦闘の中で味方の90パーセント台の攻撃が連続で失敗したり、逆に敵の10パーセント台の攻撃が連続で命中することさえもある。これを不満に思ったユーザーたちは「表示される命中確率は本当に正しいのか？」といった理由で、「バンダイ確率」などと呼ぶようになった。
一方、開発者側は「何度も命中に関してのテストを行い、表示される命中確率が間違っていないことを確認している。攻撃に成功した時より、失敗した時のほうが印象に残りやすいからでは？」と述べている。
以上については水口幸広のルポ漫画『カオスだもんね!』11巻86ページにて詳細に確認できる。
ツァイガルニク効果も参照のこと。
主要登場モビルスーツ・兵器 > 地球連邦軍 > 戦艦など

サラミス
ミデア
マゼラン
ペガサス
グレイファントム
アルビオン
ビッグ・トレー
コロンブス
主要登場モビルスーツ・兵器 > 地球連邦軍 > 兵器

セイバーフィッシュ
トリアーエズ
コア・ファイター
コア・ブースター
Gファイター
61式戦車
フライ・マンタ
デッシュ（ゲーム内での表記はディッシュ）
主要登場モビルスーツ・兵器 > 地球連邦軍 > モビルスーツ

ジム
陸戦型ジム
ジムコマンド地上用、ジムコマンド宇宙用、ジム寒冷地仕様
ジムキャノン、ジムキャノンII
ジム・ライトアーマー
ジム・カスタム
ジムスナイパー・カスタム、ジム・スナイパーII
ジム改
パワード・ジム
装甲強化型ジム地上用
ジム・クゥエル
ジムII
その他各種ジムシリーズ
ガンダム
陸戦型ガンダム
ガンダム・ピクシー
G-3ガンダム
ブルーディスティニー1号機、2号機、3号機
ガンダムNT-1
FAガンダム
ヘビーガンダム
GP01（ゼフィランサス）
GP01-Fb（ゼフィランサスフルバーニアン）
GP02（サイサリス）
GP03S（ステイメン）
GP03D（デンドロビウム）
ガンダム4号機
ガンダム5号機
ガンダムMk-II
ボール
ガンタンク、量産型ガンタンク
ガンキャノン、ガンキャノン重装型、ガンキャノン量産型、ガンキャノンII
バストライナー
ネモ
主要登場モビルスーツ・兵器 > ジオン公国軍 > 戦艦など

ムサイ
ファット・アンクル
ギャロップ
チベ
ガウ
ザンジバル
グワジン
ダブデ
グワンザン
パプア
主要登場モビルスーツ・兵器 > ジオン公国軍 > 兵器

ルッグン
マゼラアタック
ドップ
ガトル
主要登場モビルスーツ・兵器 > ジオン公国軍 > モビルスーツ

ザクI
ザクII、ザクII後期生産型、ザクIIFZ、
陸戦型ザクII
ザクキャノン
ザクタンク
ザク・マリンタイプ
高機動型ザクII、高機動型ザクII改良型、高機動型ザクII後期型
ザクII スキウレ
アクト・ザク
ザクIIZ、ザクMSN-01
その他各種ザクシリーズ
アッガイ
ジュアッグ
ゴッグ、ハイゴッグ
ズゴック、スゴッグE
ゾック
グフ、プロトタイプグフ、グフ・カスタム、グフ・フライトタイプ
イフリート、イフリート改
ドム、プロトタイプドム、ドムトローペン、ドワッジ
リック・ドム、リック・ドムII
ギャン、ギャン初期生産型、ギャン量産型高機動型ギャン、ギャンキャノン、ギャンM、ギャンK
ゲルググ、ゲルググ初期生産型、高機動型ゲルググ、ゲルググ・キャノン、ゲルググM、ゲルググJG
ジオング、パーフェクト・ジオング
ドラッツェ
ペズン・ドワッジ
ガッシャ
ギガン
ザメル
ケンプファー
ギャンEXAM搭載型、ゲルググEXAM搭載型
ガルバルディα、β
ガーベラ・テトラ
主要登場モビルスーツ・兵器 > ジオン公国軍 > モビルアーマー

ザクレロ
ビグロ
ブラウ・ブロ
エルメス
ヴァル・ヴァロ
アプサラス
ビグ・ザム
ノイエ・ジール
その他に基地の砲台や、以上のユニットの派生・指揮官用・原作キャラ専用型などの、様々なバリエーションタイプも多数登場する。
用語

略称
しばしばユーザーたちが、ユニットを指して用いる略称には、単純に名前を縮めたもの（例えば「陸戦型ガンダム」を「陸ガン」、「ザクII指揮官用」を「指揮ザク」など)や、日本語訳（?)したもの（「セイバーフィッシュ」を「魚」、「トリアーエズ」を「鳥」など）や形状からの名称（「ザクMSN-01」を「蛸ザク」）が存在する。また任務でも、例えばアプサラスに関する任務なら「アプ任」、コロニー落としに関する任務なら「コロ任」などと呼ばれたりする。
巣
連邦・ジオンのユーザーの存在比率が著しく偏った地点のこと。ほぼ、どちらかの軍のユーザーしか存在しないため、野戦で対PC戦の起こる確率が非常に低くなる。「巣に篭る」ことにより、自分より強い敵ユーザーとの遭遇戦を避け、堅実に勝利を重ねていくことができるなどの利点がある。これとは逆に、VPを獲得する為に意図的に敵軍の巣に乗り込んで「狩り」を行う猛者もいる。
誤爆
このゲームでは目的・相手別にチャットでコミュニケーションをとることができるが、その時に意図した相手や場所以外に発言する事を指す。また、この「誤爆」を行ったプレーヤーに対する励ましの言葉で「(￣つ￣)ノｺﾞﾊﾞｯﾁｺﾞｰ」なるものも存在する。
イグ（イグノア）
アンフォーマルな言動をするプレーヤーを自分に関わりにくくする機能・行為。しかし、必要以上にこの機能・行為を多用すると、任務参加や機体の売買の機会を狭める事になる。
激しさは愛

『激しさは愛』（はげしさはあい）は、中村雅俊の楽曲で11枚目シングル。日本コロムビアから1979年11月1日に発売された。
概要

フジテレビ系「われら行動派!」主題歌として歌われた。
収録曲

両曲とも、作詞・作曲：円広志、編曲：瀬尾一三
収録曲 > A面

激しさは愛 （4:22）
フジテレビ系「われら行動派!」主題歌
収録曲 > B面

旅人詩人 （3:29）
フジテレビ系「われら行動派!」挿入歌
Tf-idf

情報検索の分野において、tf–idf (または、 TF*IDF、TFIDF、TF–IDF、Tf–idf)は、term frequency–inverse document frequencyの略であり、コーパスや収集された文書群において、ある単語がいかに重要なのかを反映させることを意図した統計量（数値）である。また、tf-idfは情報検索や、テキストマイニング、ユーザーモデリング（英語版）における重み係数（英語版）にもよく用いられる。ある単語のtf-idfの値は文書内におけるその単語の出現回数に比例して増加し、また、その単語を含むコーパス内の文書数によってその増加が相殺される。この性質は、一般にいくつかの単語はより出現しやすいという事実をうまく調整することに役立っている。今日、tf-idfはもっとも有名な語の重みづけ(term-weighting)手法である。2015年に行われた研究では、電子図書館におけるテキストベースのレコメンダシステムのうち83%がtf-idfを利用していたことがわかった。
tf-idfの重み付け手法を変形したものは、ユーザーのクエリ（検索ワード）から文書の適合性を得点化し、順位づけする際の中心的なツールとして、よく検索エンジンで用いられている。tf-idfは、自動要約や文書分類といった様々な分野において、ストップワード（英語版）によるフィルタリングを行うことでうまく動作できる。
最もシンプルな順位付け関数(ranking function)（英語版）の一つは、クエリに含まれる語ごとのtf-idfの和を計算することで実装される。たくさんのより洗練された順位付け関数はこのシンプルなモデルの変形となっている。
動機 > Term frequency (単語頻度)

英語文書の集合を扱っていると仮定し、それらを"the brown cow"というクエリにより関連する順に並べたいとする。問題に取り掛かる上で、シンプルな方法は、"the"、"brown"、"cow"の3つの単語のすべてを含まない文書を除くことであるが、これではたくさん文書がまだ残ってしまう。さらにそれらを区別するために、もしかすると各文書で各単語が何度出現しているかを数えるかもしれない。ある文書内にある単語が何回出現したかという数をその単語のterm frequencyと呼ぶ。しかし、文書の長さにばらつきがある場合、調整が必要となることが多い（詳細は定義を参照）。最初の語の重み付け手法はHans Peter Luhn（英語版）(1957)により、その内容は以下のようにまとめられうる。
文書内の単語の重みは、その出現頻度に単純に比例する。
動機 > Inverse document frequency (逆文書頻度)

"the"という語が非常に普遍であるために、より意味のある単語である"brown"や"cow"に十分な重みを与えず、term frequencyは、"the"という語をより高頻度に含む文書を誤って強調してしまう傾向がある。"the"という語は、普遍的ではない"brown"や"cow"という語とは異なり、文書や単語がクエリに関連している・関連していないと区別するためのキーワードとしてよいものではない。それゆえに、文書集合において非常に出現頻度の高い語の重みを減らし、珍しい語の重みを増加させるため、inverse document frequencyが用いられている。
Karen Spärck Jones（英語版）(1972) はInverse Document Frequency (idf) と呼ばれる単語の特異性の統計的解釈を考案し、その考えは単語の重み付けの基礎概念となっている。
単語の特異性は、その単語が出現した文書数の逆関数によって定量化できる。
定義

tf-idfは2つの統計量、term frequency (tf)と、inverse document frequency (idf) の積である。双方の統計量には、厳密な値を決定するために様々な手法が存在している。
式は、文書やWebページにおけるキーワードやフレーズの重要性を定義することを目的とする。
| 重み付け手法 | tf 重み |
| --- | --- |
binary  (2値):  {0,1}
raw count (出現頻度をそのまま使用):  f_{t,d}
term frequency (標準的な単語頻度):  f_{t,d}{\Bigg /}{\sum _{t'\in d}{f_{t',d}}}
log normalization (対数による正規化):  \log(1+f_{t,d})
double normalization 0.5 (二重0.5正規化):  0.5+0.5\cdot {\frac {f_{t,d}}{\max _{\{t'\in d\}}{f_{t',d}}}}
double normalization K (二重K正規化):  K+(1-K){\frac {f_{t,d}}{\max _{\{t'\in d\}}{f_{t',d}}}}
定義 > Term frequency (単語頻度)

term frequency (tf) は文書dの中での、語tの相対度数である。 \mathrm {tf} (t,d)={\frac {f_{t,d}}{\sum _{t'\in d}{f_{t',d}}}},
ft,dは文書に含まれるその語の出現頻度(raw count)である。すなわち、語tが文書dに何回出現したかを意味する。単純には、分母には文書dに含まれる単語数を用いる（この場合、同じ単語が複数出現しても区別して数える）。tf(t,d)の定義は他にも様々なものがある。
ブール代数に基づく「頻度」(binary): tがdに存在すれば、 tf(t,d) = 1、 それ以外の場合はtf(t,d) = 0;
出現頻度をそのまま用いる(raw count): tf(t,d) = ft,d;
文書の長さを調整するもの(term frequency, 上式と同じ): tf(t,d) = ft,d ÷ (dに含まれる単語数);
対数スケールの頻度(log normalization): tf(t,d) = log (1 + ft,d);
長い文書に偏ることを防ぐために、拡張された頻度。例えば、ある語の出現回数が、文書内で最も出現頻度が高い語の出現回数で除算されるようにされているものなど。
定義 > Inverse document frequency (逆文書頻度)

| 重み付け手法 | idf 重み ( n_{t}=|\{d\in D:t\in d\}|) |
| --- | --- |
idfを使用しない: 1
inverse document frequency (標準的なidf):  \log {\frac {N}{n_{t}}}=-\log {\frac {n_{t}}{N}}
inverse document frequency smooth (+1をしてスムージングを行うidf):  \log \left({\frac {N}{1+n_{t}}}\right)+1
inverse document frequency max (最大値を取るidf):  \log \left({\frac {\max _{\{t'\in d\}}n_{t'}}{1+n_{t}}}\right)
probabilistic inverse document frequency (確率論的idf):  \log {\frac {N-n_{t}}{n_{t}}}
inverse document frequency (idf) はその単語がどのくらい情報を提供するのかという指標である。すなわち、ある単語が、すべての文書の中で普遍的なのか珍しいのかということである。idfは、その単語の文書頻度の逆数を対数スケールにしたものである。（文書の総数をその単語を含む文書の数で除算し、その商の対数を取ったものとして得られる。）
この時、
N: コーパスに含まれる文書の総数  N={|D|}
|\{d\in D:t\in d\}| : 単語 tが出現する文書の数 （すなわち、  \mathrm {tf} (t,d)\neq 0でなくてはならない）。 もしその語がコーパスに存在しない場合、これはゼロ除算を招く。それゆえに、分母を 1+|\{d\in D:t\in d\}|と調整するのが一般的である。
定義 > Term frequency–inverse document frequency (tf-idf)

ここで、tf-idfは次のように計算される。
tf-idfの重みが高くなるのは、（与えられた文書内で）その単語の単語頻度(term frequency, tf)が高く、かつ、文書集合全体においてその単語の文書頻度(document frequency, df)が低い場合である。それゆえに、重みは普遍的な語をフィルタする傾向がある。idfの対数内の分数は常に1以上となるため、idf（とtf-idf)の値は常に0以上になる。単語がより多くの文書に現れる場合、対数の中の分数は1に近づき、それゆえにidfとtf-idfは0に近づく。
| 重み付け手法 | 文書における利用 | クエリにおける利用 |
| --- | --- | --- |
| 1 |  f_{t,d}\cdot \log {\frac {N}{n_{t}}} |  \left(0.5+0.5{\frac {f_{t,q}}{\max _{t}f_{t,q}}}\right)\cdot \log {\frac {N}{n_{t}}} |
| 2 |  \log(1+f_{t,d}) |  \log \left(1+{\frac {N}{n_{t}}}\right) |
| 3 |  (1+\log f_{t,d})\cdot \log {\frac {N}{n_{t}}} |  (1+\log f_{t,q})\cdot \log {\frac {N}{n_{t}}} |
idfの正当化

idfは1972年のKaren Spärck Jones（英語版）の論文によって「単語の特異性」として導入された。idfはヒューリスティクスでうまくいくとされてきたにもかかわらず、その論理的な基礎は少なくとも30年以上悩みの種となっており、多くの研究者が情報理論的な正当化を試み続けている。
Spärck Jonesは自身の説明の中で、ジップの法則を別にして、十分な理論を提供していない。与えられた文書dが語tを含む確率を、相対文書頻度として推定することによって、idfを確率論的基盤に置こうとする試みが行われてきている。
P(t|D)={\frac {|\{d\in D:t\in d\}|}{N}},
idfを次のように定義すると、
つまり、逆文書頻度は対数を取った「逆」相対文書頻度となる。
また、この確率論的解釈は自己情報量と同じ形を取る。しかし、そのような情報理論的概念を情報検索の問題に応用すると、必要な確率分布に適切な確率空間を定義する際、文書だけでなく、クエリや単語を考慮する必要があるため、問題が生ずる。
情報理論との関係

term frequency (tf) とinverse document frequency (idf) の両者は情報理論の観点から定式化されうる。この考えは、なぜそれらの積が文書の結合情報量の観点から意味があるのかを理解するのに役立つ。分布 p(d,t)に関する特徴的な仮定を以下の示す。
この仮定とその意味は、Aizawaによれば、「ヒューリスティックなtf-idfの使われ方を表している。」という。
特定の語 tを含む事象を条件として、コーパス Dの文書を「ランダムで選択」する条件付きエントロピー（英語版）は以下のように示される（全文書は等しい確率で選択されると仮定する）。
表記に関して、 {\cal {D}}と {\cal {T}}は「ランダムな変数」であり、文書や単語がそれぞれ選ばれることに相当する。ここで、相互情報量は以下のように表される。
最後のステップは p_{t}を展開することであり、文書の（ランダムな）選択に関して、条件と無関係に単語を選択する確率であるから、
この式は、すべての有効な単語と文書のtf-idfの和は、文書と単語の同時確率分布の特異性のすべてを考慮した、文書と単語の間の相互情報量に立ち戻ることを表している。それゆえに、それぞれのtf-idfは、ある単語と文書のペアに付け足された、「情報のかけら(bit of information)」を意味している。
tf–idfの例

2つの文書からのみ構成されるコーパスの単語カウント表（右に示す）を扱うと仮定する。
| 語 | 語のカウント |
| --- | --- |
this: 1
is: 1
another: 2
example: 3
| 語 | 語のカウント |
| --- | --- |
this: 1
is: 1
a: 2
sample: 1
語"this"のtf-idfは以下のように計算される。
出現頻度をそのままtfとして用いる場合、tfはそれぞれの文書の"this"の頻度と同じになる。標準的な文書長を調整するtfでは、各文書において単語"this"は1度現れるが、文書2はより多くの単語を含むため、相対頻度は小さくなる。
idfはコーパス毎の定数であり、"this"という単語を含む文書の比率から成り立っている。この事例では、2つの文書からなるコーパスを扱い、それらはすべて"this"という語を含んでいる。
つまり、"this"という語のtf-idfはゼロである。これはこの単語がすべての文書に現れることから、その単語が有益でないでないこと示唆している。
"example"という語はより興味深く――3度現れるが、文書2にしか現れない。
最終的には,
(対数は常用対数を用いている。)
単語以外への応用

tf-idfの背後にある考えは、単語以外の存在にも応用される。1998年にはidfのコンセプトが引用分析に応用された。筆者は「もし非常に珍しい引用が2つの文書によって共有されたならば、その引用された文書はたくさんの文書によって引用されている文書よりもより高く重み付けされるべきである。」と主張した。加えて、動画や内における物体マッチングを行うための「visual words（英語版）」や全文検索にもtf-idfは応用されている。しかし、tf-idfのコンセプトは、すべての手法において、単純な（idf成分を除いた）tfのみの手法よりも効果的であるという証明はされていない。tf-idfを引用分析に応用する際には、研究者はidf重みをもたない単純な引用回数重みを超える精度向上を確認することができなかった。
tf-idfの派生

多数の単語重み付け手法はtf-idfからの派生である。そのうちの一つはTF-PDF (term frequency * proportional document frequency) である。TF-PDFは2001年にメディアにおける新たなトピックを特定するという文脈で導入された。PDF成分は異なるドメインの中でどのくらいの頻度である単語が出現したかの差を測定する。他の派生にはTF-IDuFがある。TF-IDuFでは、idfは文書コーパスに基づき計算されず、検索または推薦される。例えば、idfはユーザの個人的な文書コレクションに基づいて計算される。その著者らはTF-IDuFはtf-idfと等しく効果的であるが、例えば、ユーザーモデリング（英語版）システムにおいて、外部の文書コーパスにアクセスできない時などに、応用可能であると報告している。
外部リンクと推薦図書

Gensimはベクトル空間モデルとtf-idf重み付けを含むPythonのライブラリである。
Anatomy of a search engine
tf–idf and related definitions （Luceneで使われている）
TfidfTransformer scikit-learnのtf-idf実装。
Text to Matrix Generator (TMG)  MATLABツールボックスはテキストマイニング(TM)の様々なタスク向けに利用できる。特に i) 索引作成 ii) 情報検索 iii) 次元削減 iv) クラスタリング v) 分類 タスクである。索引作成の段階はユーザに任せられており、tf-idfを含めたローカル、あるいはグローバルの重み付け手法を適用する必要がある。
Term-frequency explained term-frequencyの説明
異なるidf関数(標準、スムージングあり、確率論的idf）グラフのプロット
華山里駅

| 華山里駅 |
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 華山里駅（2011年8月）
  华山里  Huashanli  
 ◄財経大学   復興門►
所在地:   中国天津市河西区微山路与珠江道交口以北
所属事業者:  天津地下鉄
所属路線:  ■1号線
キロ程:  （東沽路起点）
駅構造:  高架駅
ホーム:  相対式ホーム2面2線
開業年月日:  2006年6月12日
備考:  7号線工事中
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| 華山里駅> 各種表記 |
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繁体字：:  華山里站
簡体字：:  华山里站
拼音：:  Huáshānlĭ zhàn
発音：:  ホワシャンリー チャン
広東語拼音：:  wa4 saan1 lei5 zaam6
広東語発音：:  ワーサンレイ ツァム
英文：:  Huashanli Station
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華山里駅（かざんり-えき）は中華人民共和国天津市河西区に位置する天津地下鉄1号線の駅である。
駅構造

相対式ホーム2面2線の高架駅で、ホームドア完備。出口はA～Dの4箇所ある。
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のりば (2F): 相対式ホーム
のりば (2F): ←1号線 西站・劉園方面
のりば (2F): 1号線 李楼・東沽路方面→
のりば (2F): 相対式ホーム
駅周辺

天山里
泰山里
華山里
小海地派出所
四季馨園
天津第四医院
瑞泰公寓
河西区委党校
歴史

2006年6月12日 - 開業。
隣の駅

■1号線
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| 表 話  歴 天津地下鉄1号線 |
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 東沽路 - 国瑞路 - 国家会展中心 - 上郭荘（事業中） - 高荘子 - 洪泥河東（事業中） - 梨双路北（事業中） - 李楼 - 双林 - 財経大学 - 華山里 - 復興門 - 陳塘荘 - 土城 - 南楼 - 下瓦房 - 小白楼 - （新華路） - 営口道 - 鞍山道 - 海光寺 - 二緯路 - 西南角 - 西北角 - 西駅 - 洪湖里 - 勤倹道 - 本渓路 - 佳園里 - 瑞景新苑 - 劉園 未開業区間：双橋河 - 鹹水沽北 - 東沽路（事業中） ※打消線は廃駅。 
座標: 北緯39度03分54秒 東経117度15分21秒﻿ / ﻿北緯39.0651度 東経117.2557度﻿ / 39.0651; 117.2557
ジュール・ジョゼフ・ルフェーブル

| ジュール・ジョゼフ・ルフェーブル Jules Joseph Lefebvre |
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生誕:   (1836-03-14) 1836年3月14日  フランス王国、セーヌ＝エ＝マルヌ県トゥルナン＝アン＝ブリ（英語版）
死没:  1911年2月24日(1911-02-24)（74歳没）  フランス共和国、パリ
国籍:   フランス
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ジュール・ジョゼフ・ルフェーブル作、『プリアモスの死』(1861)、パリ国立高等美術学校蔵
ジュール・ジョゼフ・ルフェーブル作、『洞窟のマグダラのマリア』(1876)、エルミタージュ美術館蔵
ジュール・ジョゼフ・ルフェーブル（Jules Joseph Lefebvre, 1836年3月14日 - 1911年2月24日）は、フランスの人物画家。アカデミック美術を代表する画家の一人で、パリ国立高等美術学校やパリの私立美術学校、アカデミー・ジュリアンで多くの画家を教えた。
生涯

パリに近いセーヌ＝エ＝マルヌ県のトゥルナン＝アン＝ブリで生まれた。父親はアミアンのパン屋で働いていた。地元の学校の美術教師に認められて、1852年、パリ国立高等美術学校に入学し、レオン・コニエ（1794-1880）の下で絵を学んだ。豊かではなかった父親はアミアン市に奨学金を申請して認められた。1855年に初めてパリ・サロンに作品が受理され、その後、1898年までの43年間に、72点の人物画を出展した。1859年のローマ賞で2位になった後、1861年に、『プリアモスの死』でローマ賞を受賞し、ローマに留学した。
1878年のパリ・サロンで1等のメダルを受賞し、ナポレオン・ウジェーヌ・ルイ・ボナパルト皇太子（1874年）の肖像画も描いた。パリ万国博覧会にも出展した。1886年のサロンで名誉勲章を受賞した。レジオンドヌール勲章は1870年にオフィシエを受勲し1898年にコマンドゥールを受勲している。1891年には、フランス芸術アカデミーの会員に選ばれた。
ルフェーブルは1870年にパリの私立の美術学校アカデミー・ジュリアンの講師になった。優秀にして思いやりのある教師としてアカデミーに欠かすことができない存在だった。多くのアメリカ人やイギリス人を含む、1,500人またはそれ以上の教え子たちの中がいて、代表的な画家にはウィリアム・ハートやジョルジュ・ロシュグロス、ジョン・ノーブル・バーロウ、チャイルド・ハッサム、フランク・ウェストン・ベンソン、エドモンド・チャールズ・ターベル、フェルナン・クノップフらがいた。パリ国立高等美術学校でも長く教授を務めた。
ルフェーブルの描く絵は、もっぱら1人の美しい女性を描いた人物画だった。
ギャラリー

『真実』1870年
オルセー美術館
ナポレオン・ウジェーヌ・ルイ・ボナパルトの肖像　(1874)
『クロエ』
ヤング・アンド・ジャクソンホテル（英語版）
La gloire du matin
Springtime
『ジャポネーズ』1882年
私蔵
『ゴダイヴァ夫人』1890年
ピカルディー美術館
『朝顔の花をつけたニンフ』
私蔵
The bride
The Grasshopper
本多康慶

|  凡例本多康慶 |
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 本多康慶(中央の騎馬武者)
時代:  江戸時代前期 - 中期
生誕:  正保4年（1647年）
死没:  享保3年11月10日（1718年12月31日）
改名:  千之助（幼名）→康慶
戒名:  暁雲院泰源専英大居士
墓所:  京都府京都市東山区林下町の知恩院
官位:  従五位下、隠岐守
幕府:  江戸幕府
藩:  近江膳所藩主
氏族:  本多氏
父母:  父：本多康長、養父：本多康将
妻:  正室：本多康将の娘
子:  康命、康敏、牧野忠寿、康文（7男）、娘（相馬尊胤正室）、娘（青山幸秀正室）、娘（康文正室）
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本多 康慶（ほんだ やすよし）は、近江膳所藩の第4代藩主。康俊系本多家宗家4代。
生涯

正保4年（1647年）、伊勢亀山藩主・本多俊次の長男・本多康長の子として亀山で生まれる。父の康長は嫡子だったが、万治元年（1658年）に早世した。このため、万治2年（1659年）12月、父に代わって嫡子となった叔父（後の第3代藩主）・本多康将の婿養子となる。寛文4年（1664年）12月28日、従五位下・隠岐守に叙位・任官する。延宝7年（1679年）6月18日に康将の隠居により、家督を継いで第4代藩主となる。このとき、康将の次男である忠恒に1万石を分与し、支藩として河内西代藩を立藩させた。
正徳4年（1714年）3月4日、長男の康命に家督を譲って隠居する。享保3年（1718年）11月10日、大津で死去した。享年72。
『土芥寇讎記』の養子の康慶の項目に拠れば、「養父（康将）は美女を集めて酒宴・乱舞・三味線・琴を催し、淫乱に溺れ昼夜を分けず、弊をなし奢り極め」ているとされ、またその費用を領民に課した為「下の困窮を知らず」と述されている。その養父と比較し「養父よりはマシ」とされているが決して高評価はされていない。一方また同書では「三代（俊次か？-康将-康慶）並びて愚将たる事、前代未聞なり」と記述されている。
系譜

父母
本多康長（実父）
本多康将（養父）
正室
本多康将の娘
子女
本多康命（長男）生母は正室
本多康敏（五男）
牧野忠寿（六男）生母は清涼院（側室）[要出典]
本多康文（七男）
相馬尊胤正室
青山幸秀正室
本多康文正室
| 表 話  歴本多氏膳所藩4代藩主 (1679年 - 1714年) |
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戸田家:  戸田一西1601-1604  戸田氏鉄1604-1616  摂津尼崎藩に転封 
本多家:  本多康俊1617-1621  本多俊次1621  三河西尾藩に転封 
菅沼家:  菅沼定芳1621-1634  丹波亀山藩に転封 
石川家:  石川忠総1634-1650  石川憲之1651  伊勢亀山藩に転封 
本多家:  本多俊次1651-1664  本多康将1664-1679  本多康慶1679-1714  本多康命1714-1719  本多康敏1719-1747  本多康桓1747-1765  本多康政1765  本多康伴1765-1771  本多康匡1771-1781  本多康完1782-1806  本多康禎1806-1847  本多康融1847-1856  本多康穣1856-1871  廃藩置県 
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典拠管理データベース :  VIAF
グスタフ・グレーブス

| グスタフ・グレーブス Gustav Graves |
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演:  トビー・スティーブンス
声:  今井朋彦（日本語吹き替えソフト版） 木下浩之（日本語吹き替えテレビ版）
性別:  男
出身地:   北朝鮮
職業:  ダイヤ採掘業者 北朝鮮高官
所属:  北朝鮮軍
階級:  大佐
身長:  175cm→180cm
趣味:  スポーツカーの収集 フェンシング
特技:  格闘技
能力:  人の弱点を見抜く
出典:  『007 ダイ・アナザー・デイ』
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グスタフ・グレーブス（英語: Gustav Graves）は、映画007シリーズの『007 ダイ・アナザー・デイ』に登場する架空の人物（演：トビー・スティーブンス）。
概要

表向きはここ一年で急成長を遂げたイギリスのダイヤモンド王、グレーブスコーポレーションの社長で環境保護主義者であるが、裏では軍事転用可能な人工衛星“イカルス”（人工太陽とも呼ばれ、太陽光を収束したレーザー光線を地表へ発射する）で北緯38度線を破壊しようと計画していた。
正体は北朝鮮人民軍の将官の息子、タン・サン・ムーン大佐（演：ウィル・ユン・リー）。北朝鮮南部の非武装地帯にある基地で武器の国際密売を行っていたが、14ヶ月前に潜入してきたボンドによって滝壺に落とされ、命を落としたと思われた。しかし救出され密かにキューバで遺伝子組み換え手術を受けて別人の容貌を手に入れ、グスタフ・グレーブスと名乗るようになった。格闘技を得意とし、手術の影響でさらに超人的な能力を手に入れ、フェンシングの腕前はミランダをしのぐほどであった。また、別人に成りすますべく手術の中で新しい性格を形作るが、これのモデルは自分にとって印象に残ったボンドを参考にし、以前よりも生意気で、皮肉の効いたジョークを飛ばすようになった。その一方、手術の後遺症で不眠症から逃れられなくなり、マスコミに対して「人生は一度きり。寝るのはムダだ」と言い放つが、実際には「ドリーム・マシン」という装置を用いて擬似的な睡眠を行い、脳を休めていた。
秘書のミランダ・フロストとはムーンがハーバード大学に留学していた時代に親交がある。シドニー・オリンピックにフェンシングの選手として出場したミランダの対戦相手に薬物を盛って失格させることでミランダが繰り上げ金賞となり、実はイギリス諜報部に所属している彼女を寝返らせた。
グレーブスとして北朝鮮に帰国後、抱き込んでいたタカ派の人民軍将官たちと共謀し、アントノフ製の大型輸送機に乗り込み、空中からイカルスを操作して南北境界線の地雷原を破壊する。タカ派将官たちによるクーデターで失脚し、輸送機に連れられてきていた父ムーン将軍に自身の正体、そして南侵を現実のものにするという計画を明かすが、かえって国を亡ぼしかねないと反対されたために殺害。その場に介入したボンドとの格闘中に機体が破損し、身に付けたパラシュートがボンドによって作動されたことで破孔から機外に引き出される。かろうじて破孔のふちにつかまるも、自身が装着していたパワードスーツの電気を逆流させられて手を放してしまい、エンジンに吸い込まれ死亡した。
1887年のスポーツ

年度別スポーツ記事一覧
クリケット

ジ・アッシズ（1887-1888シーズン）優勝：イングランド（2勝0敗）
競馬 > イギリス

2000ギニー - エンタープライズ
1000ギニー - レーヴド
エプソムダービー - メリーハンプトン
エプソムオークス - レーヴド
セントレジャーステークス - Kilwarlin
アスコットゴールドカップ - バードオブフリーダム
グッドウッドカップ - セヴィ
ドンカスターカップ - カールトン
チャンピオンステークス - ベンディゴ
グランドナショナル - ゲームクック
競馬 > アメリカ合衆国

ウィザーズステークス - ハノーヴァー
ベルモントステークス - ハノーヴァー
競馬 > フランス

パリ大賞典 - Tenebreuse
ジョッケクルブ賞 - モナーク
競馬 > オーストラリア

メルボルンカップ - ダンロップ
ゴルフ > 世界4大大会（男子）

全英オープン優勝者：ウィリー・パーク・ジュニア（イギリス）
サッカー > イングランド

FAカップ決勝
テニス > グランドスラム

ウィンブルドン　男子単優勝：ハーバート・ローフォード（イギリス）、女子単優勝：ロッティ・ドッド（イギリス）
全米選手権　男子単優勝：リチャード・シアーズ（アメリカ）、女子単優勝：エレン・ハンセル（アメリカ）
全米選手権の第1回女子シングルス競技が創設された年。男子に6年遅れて「全米女子シングルス選手権」（U.S. Women's National Singles Championship）という名前で始まった。
ボート

オックスフォード・ケンブリッジ大学対抗レガッタ優勝：ケンブリッジ大学
野球 > アメリカ大リーグ

ナショナルリーグ優勝：デトロイト・ウルバリンズ
アメリカン・アソシエーション優勝：セントルイス・ブラウンズ
ヨット

アメリカスカップ
ラグビー

ホームネイションズ
その他のスポーツ

11月2日 - 帝国大学、正式に第1回陸上運動会開催