最近、自然言語処理においてSVMが利用されることが増えてきている。SVMは二値分類器としては高性能であるが、タスクによっては必ずして最良の方法とは限らない。たとえば英語依存構造解析は、各単語が同一文中のどの単語に係るかを決定するタスクであり、係り先として最良のものを選ぶ必要がある。またゼロ代名詞解消は、ゼロ代名詞が指している先行詞を推定するタスクであり、複数の指示対象の中から最良のものを選ぶ。これらのタスクは候補の優先度の比較が必要であり、SVMが最適とは言えない。そこで、この2つのタスクでSVMと優先度学習を用いた実験したところ、優先度学習の方が高精度であった。