ワリニの統語的機能と文の意味解釈

九州大学人文科学府
2017（平成 29）年度入学
2LT17208G
言語・文学専攻 言語学専修
廣岡恵美子
2021（令和 3）年 1 月提出

要旨
本論文では、統語意味論の枠組みに立って、ワリニを用いた日本語の文の構造と意味表示を記述し、ワリニがどのような素性を持っていると仮定すれば、それらの観察が説明できるかを考察する。ワリニを用いた文とは、例えば次のような文である。
(1)[太郎が次郎を殴った]x3 わりに[花子は落ち着いている]x6。

統語意味論では、文の意味をモノ／コトの集合であると仮定しており、１つ１つのモノ／コ
トは、(2a)のように指標に特性の集合を割り当てることによって表される。ここで、(2a)と(2b)は同値である。
(2)a.

<xn, {<項目名α, 値β>}>b.

α(xn) ＝β(1)のワリニ文の意味としては、(3a)が含まれており、このような x3 と x6 の関係は(3b)で表現可能である。
(3)

a.「太郎が次郎を殴った」ということ(x3)を考えると「花子が落ち着いている」ということ(x6)が意外である。
b.

<x6, {<予測(x3), False>}>(3b)の「予測(x3)」とは、x3 というデキゴトから予測されるコトの集合を表しており、(3b)は、
x6 が x3 から予測されるコトの集合に含まれていないことを示している。
ワリニ文としては、(4)に示すように、(1)とは異なる構造のものもあるが、どれも(3b)に相当する意味を含んでいる。
(4)a.

（太郎は、）[VP 外でよくしゃべる]わりに[AP 家でおとなしい]。

b.

（太郎は、）[AP 元気な]わりに[VP よく風邪をひく]。

c.

（太郎は、）[NP５才の]わりに[VP ませている]。

つまり、基本的には、ワリニと最初に Merge する相手が(3b)に示すところの x3 の位置に入り、次に Merge する相手が x6 の位置に入れば、同様の意味表示ができあがるはずである。
ここで特に注目したいのは、(4)の「Ｘは[Ｐ]ワリニ[Ｑ]］の場合である。「ＸはＰだ」および「ＸはＱだ」の両方が含意されており、その含意はキャンセルできない。例えば、(5a)が容認可能で、日本語では自由に空範疇になりうるとしたら、(5a)と同じ解釈ができる文として(5b)が容認可能になってよいはずであるが、(5b)では、結婚したのも沈んだ様子なのも山田さんであるという解釈しかできない。
(5)a.

娘さんが最近結婚したばかりのわりに、山田さんは沈んだ様子だ。

b.

山田さんは、φガ最近結婚したばかりのわりに、φガ沈んだ様子だ。

つまり、(4)の場合のワリニは、(2)の場合とは異なり、２つの述部を接続して複合述部を作り、共通の主部に関連づけるものなのである。ただし、その主部となるものは、ガ格に限られず、前件と後件で同じ格でもない。
i

(6)

a.

ヲ格－ヲ格：この映画は、[評論家がφヲ酷評した]わりに[たくさんの人がφヲ観た]。

b.

ニ格－ガ格：この映画は、[有名な俳優がφニ出ている]わりに[φガ全然面白くない]。

c.

ガ格－ニ格：田中一郎は、[φガ年齢が高い]わりに[多くの球団がφニ興味を示している]。

このような関係を説明するために、本論文では、ワリニの前件と後件にそれぞれ target 素性というものを持つ空範疇を仮定し、このタイプのワリニは、前件と後件の空範疇に主部を関連づける働きを持っているという分析を提案する。
(7)

この分析は、ワリニ以外にも、述部と述部を接続するタイプの表現一般に用いることのできるものであり、日本語の様々な構文に拡張可能なものであることを主張する。

ii

目次
1. 序論 .................................................................................................................................. 1
1.1. ワリニという表現 ............................................................................................... 1
1.2. 本研究の目的 ....................................................................................................... 1
1.3. 本研究で用いるアプローチ ............................................................................... 2
1.3.1. 統語意味論................................................................................................. 2
1.3.2. Lexicon ........................................................................................................ 4
1.3.3. 特性の関数表記......................................................................................... 6
1.3.4. Numeration .................................................................................................. 7
1.3.5. Computational System ................................................................................. 8
1.3.6. target 素性 ................................................................................................... 10
1.3.7. LF 意味素性と意味表示 ............................................................................ 12
2. 文と文を接続するワリニ .............................................................................................. 15
2.1. ワリニを用いた文の意味 ................................................................................... 15
2.2. ワリニを用いた文の意味表示 ........................................................................... 16
2.3. ワリニの分析 ....................................................................................................... 18
2.4. （参考）(30c)の文の派生の全過程................................................................... 22
3. 述部と述部を接続するワリニ ...................................................................................... 26
3.1. Predicate ワリニ ................................................................................................... 26
3.2. Sentence ワリニとの違い .................................................................................... 28
3.3. 複合述部 ............................................................................................................... 30
3.4. target 素性と Predication .................................................................................... 31
3.5. attribute 表現の解釈と分析 ................................................................................ 35
3.6. （参考）(62a)の文の派生の全過程 .................................................................. 37
4. ２つのワリニ .................................................................................................................. 47
4.1. 統語構造と機能の違いによる２つのワリニの指定 ....................................... 47
4.2. 渡部(2000)と南(1974) .......................................................................................... 48
5. まとめ .............................................................................................................................. 50
参照文献 ............................................................................................................................... 0iii

1. 序論1.1. ワリニという表現
日本語にワリニという表現がある。「ワリニ」や「ワリニハ」という形で動詞や形容詞、または名詞ノに接続させて用いる。「割り」という名詞そのものの意味については、森田(1989)に、「割り」は「割る」から出た語であり、物事を割った時の一方が全体に対して占める比率
や度合いを表すと記されている。しかし、「割り」がワリニという形で文の前件と後件を接続する表現として用いられた場合、ワリニが受ける前件が、物事全体に対してある比率を占めるような事態を表しているととらえるのは難しい。

(1)

a.

道路が混んでいたわりに…
?道路が混んでいた割りb.

店が閉店間近なわりに…
?店が閉店間近な割り

ワリニを用いた文には、「割り」が本来持っていた、具体的な割合や比率の意味は表されな
いが、ワリニの前件と後件の釣り合い具合に関心を置いた事態の評価の仕方になっているととらえることはできる。(1)の表現の後に、例えば、次のような表現を続けてみる。

(2)

a.

道路が混んでいたわりに目的地には早く着けた。

b.

店が閉店間近なわりに花子はゆっくり品物を選んでいる。

これらの文には、前半の事態を考えると後半の事態が意外なことだという意味が含まれている。予測した通りのことが起きた場合は釣り合いが取れた状態であり、予測外のことが起きた場合は釣り合いが取れていな状態だと評価する。つまり、ワリニを用いるのは、前件と後件２つの事態の釣り合いが取れていないことが問題だからである。このように、ワリニは、前件と後件の事態の「釣り合い」を想起させながら、後件が前件から予測したことではないという意味を文にもたらしており、その役割を考えると表現として興味深い。
1.2. 本研究の目的
さて、私たちはどのようにしてこのワリニという言葉を２つの事態の因果関係を評価して述べるときに使用できる部品として選び出すことができるのだろうか。ワリニはいくつかの候補の中から偶然選ばれるのではなく、私たちがワリニという語に対して獲得した知識があるからこそ選ばれる。語の組み立てに関しても同様で、私たちに組み立て方の知識があるからこそ、組み立てられた文を見て適切か不適切かを判断することができるのである。

1

統語論の研究は、部品となる語をどのように組み合わせたとき、どのような意味になるのかを観察、分析し、そこにあると考えている「意味を出す仕組み」を明らかにすることを目的とする。これは、人間の頭の中に語を組み合わせて文を作り上げるメカニズムがあり、そこから出力されるものに、文の音の基盤となる表示と意味の基盤となる表示があるという生成文法における仮説に基づく。

(3)

語を組み合わせて文を作り上げるメカニズム
Numeration
文の「音」の基盤となる表示（PF 表示）

Computational System

文の「意味」の基盤となる表示（LF 表示）
Numeration と い う 、 Lexicon （ 脳 内 辞 書 ） か ら 選 び 出 さ れ た 語 彙 項 目 の 集 合 に 対 し てComputational System（計算システム）が組み立て操作を行い、そこから LF 表示（Logical Form）と PF 表示（Phonological Form）を出力するという仕組みである。
本論文では、ワリニを用いた文の意味として出力したものが、文を構成する要素それぞれの意味がどのように組み合わさった結果なのか、その組み合わせ方と組み合わせに伴う意味の変化を見える形にして表すことを目指す。そして、文の意味の出力が、ここで取り上げる
ワリニそのものにどのような特性があると仮定することで可能になるのかを示すことも目的とする。私たちは(3)に示すようなメカニズムを実際に見ることはできないが、語の持つ意味
を形式的な素性構造として表示するという方法を用いることで、語と語が組み合わされた時の意味の変化を観察するという体験が可能になると考える。しかし、これまでの統語論では、LF 表示において、文の意味がどのように表されているのかということについて多くは議論されておらず、結果として Computational System でどのようなことが起こっているのかという研究が進んでいなかった。そこで、本論文では、上山(2015)で提案された方法論を用い、筆者の母語である日本語のワリニという１つの語を通して、この研究に取り組みたい。
1.3. 本研究で用いるアプローチ
1.3.1. 統語意味論
上山(2015)で提案された方法論は、統語意味論と呼ばれるものである。統語意味論は、統語論の研究を具体的に示すためのものとして作られ、そこでは、文の構造と意味を記述することを基本として、語にどのような素性を仮定すればそれらの観察が説明できるかを考える。
現在は、その中でなされた提案を様々な構文の分析に応用する試みが進められている。
上山(2015)は、「統語意味論では、コトバという仕組みを「語彙項目の知識とその組み合わ2

せ方についての知識」としてとらえている。その意味で、生成文法における Computational
System の働きを明らかにすることが統語意味論の目標であると考えてよい」と述べている(p.8)。そこでは、(3)を詳しく書いたものが提示されている。

(4)

コトバという仕組み

Numeration
lexiconComputational System

PF 表示

音韻にかか

音連鎖

わる仕組み

LF 表示
Information
Database

意味表示[上山 2015: 8, (2)](3)で紹介したモデルは(4)のモデルの破線枠の中に対応する。頭の中には、Lexicon という、文を作るための部品（語彙項目）がそれぞれについて獲得された知識と共に蓄えられているところが仮定されているが、(4)では、他に「世界知識」が蓄えられているところとして Information
Database（情報データベース）と呼ばれるものも仮定されている。Lexicon と Information
Database の間には常に交信があり、語についての知識の更新が行われると考えられている。
上山(2015)では、この Information Database について、次のように定義している。

(5)

Information Database は、（認知的な意味での）object（存在物）の集合であり、objectとは、指標と property（特性）の集合との対、property とは、attribute（項目名）とvalue（値）との対であるとする。（指標は、単なる数字と区別するために、便宜的に大文字のＸを先頭に置くことにする。）

3

{...,<X245, {<attribute1, value1>, <attribute2, value2>, ...}>,
property

property
object<X304, {<attribute3, value3>, <attribute4, value4>, ...}>,
property

property
object...}[上山 2015: 8, (3)]< > は順序列を、{ }は集合を表すために用いられる。統語意味論では、モノだけではなく、コトも object として含めるが、例えば、ある人に関して「名前」や「性別」、「生年月日」といった項目それぞれの値が記された情報がデータベース化された形を表現したものであり、私たちが持つ知識の蓄積を形としてとらえたものと言えるかもしれない。object の例を(6)に挙げる。T は True（真）を表す。

(6)

object に関する情報（知識）a.

<X78, {<Name, ユリ>, <女性, T>, <生年月日, 1982 年 2 月 1 日>, <俳優, T>, ...}>b.

<X625, {<ホノルルマラソン, T>, <開催地, アメリカ・ホノルル>, <開催月, 12 月>, ...}>c.

<X91, {<買った, T >, <購入品, X912>, <行為者, X13>, <購入場所, X399>, ...}>

では、このように Information Database を表現できると考えたうえで、語彙項目についての知識である Lexicon を、統語意味論の枠組みの中でどのような形としてとらえることができるか述べていく。

1.3.2. Lexicon
生成文法では語彙項目を素性の束であると考えているが、具体的にどのような素性の束であるのかということを明示してこなかった。ただ、語彙項目とは、統語素性と意味素性、そして音韻素性の順序集合であるということは言われてきた。

(7)

語彙項目
[統語素性、意味素性、音韻素性]

そこで、統語意味論では Information Database の形をふまえ、Lexicon における語彙項目の形式
4

を次のように表すこととしている。(7)の統語素性は(8)の{ }に、意味素性は< >で表すものにそれぞれ対応する。

(8)

Lexicon における語彙項目の一般形[{範疇素性, 統語素性, }, <id-slot, {property, }>, 音韻形式]1[上山 2015: 16, (14)]

この中で、< > の意味表示をわかりやすく表示したものが(9)である。(5)でも示されているよ
うに、１つ１つの property は項目名と値の組で表され、Information Database の形と同形である。id は、<項目名α, 値β> で表された property を持つ object に、Numeration で指標番号「xn」がふられた際、その「xn」に置き換えられる2。

(9)<id, {<項目名α, 値β>, …}>

例えば、「ユリ」と「俳優」を(8)の形式で表すと(10)のように表すことができる。
(10) Lexicon における語彙項目の表示例a.

[{N}, <id, {<Name, ユリ>}>, ユリ]b.

[{N}, <id, {<俳優, T>}>, 俳優](10)に挙げた語彙項目に対し、「踊る」という表現の場合は、(11)のように行為者を表す <Agent,β> という意味素性を持つと考えられるが、βにどのような object が来るかは文を組み立てなければわからない。
(11) [{V}, <id, {<踊る, T>, <Agent, β>}>, 踊る]
つまり、「踊る」は、(12)のようにβの位置が「踊る」の行為者が指定されるまで消すことができない解釈不可能素性という形で置かれていると考える。解釈不可能素性がどのような条件で削除されるかは解釈不可能素ごとで指定されていると仮定しており、「踊る」に含まれる「★ga」の削除規定は(13)である。

12「統語素性」とは、この素性を持つ語彙項目に対する統語規則の適用条件に関わるもののことを指す。
語彙項目によっては、この id の場所に解釈不可能素性が指定されていることがある。
5

(12) [{V}, <id, {<踊る, T>, <Agent, ★ga>}>, 踊る](13) ★αの削除規定
統語規則によって組み合わされる相手が、統語素性α（ga や wo など）を持つ場合に、その相手の指標に置き換えられる。
「ユリが踊る」であれば、「ユリ（が）」と「踊る」が組み合わさった結果、★ga が「ユリ（が）」の id に置き換えられる仕組みである。では、次に、これらの語彙項目が実際に文の材料となる場合の表示について見ていく。
1.3.3. 特性の関数表記
統語意味論では、モノ／コトが持つ特性を関数で表記することがある。(14)には、先の(9)のように表示された特性が、指標 xn を持つ object のものであることを表す形にして示す。
(14) モノ／コトが持つ特性の表示< xn, {<項目名α, 値β>, …}>
ここで、(14)のように xn が<α, β>という特性を持っているということは、(15)のように関数の形で書いた場合と同値である。αとβは変数であり、xn が決まればそれに対応してβという１つの答えが決まるというものである。
(15) α(xn) = β
例えば、女優で、北海道出身、身長 170cn のユリという名前の人物に関する特性は、次のような意味表示で表すことができる。
(16) 「ユリ」の意味表示{<x1, {<Name, ユリ>, <俳優, T>, <出身, 北海道>, <身長, 170cm>}>
特性それぞれを(15)のように関数で書くと、次のようになる。

(17) a.

Name(x1) = ユリb.

俳優(x1) = Tc.

出身(x1) = 北海道d.

身長(x1) = 170cm

6

(17b)の「俳優(x1) = T」にある「T」は、x1 が「俳優」によって表される集合の一員であるということを表している3。

1.3.4. Numeration
Numeration では、Lexicon において(8)の形で表される語彙項目１つ１つに対して、(18)のよ
うに指標番号 xn がふられる。

(8)

Lexicon における語彙項目の一般形[{範疇素性, 統語素性, }, <id-slot, {property, }>, 音韻形式]>[上山 2015: 16, (14)](18) Numeration に入ったあとの語彙項目の一般形<xn, [{範疇素性, 統語素性, }, <id-slot, {property, }>, 音韻形式]>[上山 2015: 17, (19)]「ユリが台本を読む」という文の Numeration は(19)のように仮定できる。語彙項目がNumeration に入る時、それらには x1 や x2 のように指標番号がふられる。本論文では、(19)のように、Numeration にある項目の名詞はガやヲといった格助詞が付加された状態で表している。Lexicon では格助詞は１つ１つ独立した項目として指定されていると仮定しているが、本論文における統語論の議論に関わらないと判断したため、以下では、便宜上、名詞と格助詞は分けずに Numeration に入れておくことにする。その場合、統語素性「ga」や「wo」等を表示する4。
(19) 「ユリ x1 が２冊 x2 の台本 x3 を読む x4」の Numeration<x1, [{N, ga}, <x1, {<Name, ユリ>}>, ユリが]><x2, [{N, no, +N}, <●, {<数量, ２>, <Unit, 冊>}> ２冊の]><x3, [{N, wo}, <x3, {<台本, T>}>, 台本を]><x4, [{V}, <x4, {<読む, T>, <Theme, ★wo>, <Agent, ★ga>}>, 読む]>
ここで、(19)の「２冊の」に含まれる解釈不可能素性「●」がある場所は、どの object の特性を表すのかが指定されるところである。「２冊の」は、統語範疇が N である要素と組み合わされる必要があることを示す「＋N」素性（解釈不可能素性）を持つと仮定しており、「台本」

3

この点では、従来の形式意味論と同じであり、T は True（真）を表す。

統語素性には、助詞に関する情報の他に、語順を決める素性などもあると考えられるが、本論文では
意味素性を中心に議論するため、それらについては詳細に表示していない。
4

7

と組み合わさることで「＋N」が消え、「●」が「台本」の指標に置き換わってほしい。このように、統語意味論では、文の意味がうまく構築されるために、語彙項目にどのような解釈
不可能素性が、どの位置にあると仮定すればよいのかを、意味の記述をもとに考えていくことになる5。
また、統語意味論では、Lexicon に指定されていない Predication（文の主述関係を表す）も、構文によっては必要な要素であると考えており、その場合は文の意味を作るための項目の１つとして Numeration で追加されるとしている。

1.3.5. Computational System
Numeration の語彙項目に対して、組み立て操作を行い、言語として表現されたものの意味を出力するシステムであるが、この組み立て操作は併合（Merge）と呼ばれるものである。Merge
は、２つの項目を１つにする操作で、必ずその２つのどちらかが主要部となる（主要部となる方は太線で表示する）。
(20) xn と xm の Merge（xm を主要部とした場合）を図示(19)にある２冊(x2)と台本(x3) の Merge を例示する。

(21) a.

x2 と x3 の取り出し<x2, [{N, no, +N}, <●, {<数量, ２>, <Unit, 冊>}>, ２冊の]><x3, [{N, wo}, <x3, {<台本, T>}>, 台本を]>b.

x3 を主要部とする Merge<x3, [{N, wo}, <x3, {<台本, T>}>, <<x2, [{N}, <x3, {<数量, ２>, <Unit, 冊>}>, ２冊の]><x3, [φ, φ, 台本]>>]>(21b)に示す Merge の結果、構築物全体の指標と統語素性・意味素性が、主要部となった項目の指標と統語素性・意味素性として継承され、構築物に継承された元の位置の統語素性・意
味素性は削除されるとする。ここでは、x2 の解釈不可能素性●が x3 に置き換わるというこ

5すべての語彙項目に解釈不可能素性があるということではない。
8

とも起きるわけだが、それは x2 が Merge 相手に対して非主要部である場合にしか削除されな
いような規定が適用されるからだと仮定する。したがって、「●」で表す場合を自分が非主要部で Merge する場合の相手の指標に置き換えられる解釈不可能素性であると考えることになる。
このように、解釈不可能素性は、語と語がどのような条件で、どのような Merge の適用を受けることで削除されるかがそれぞれ決められていると考えており、例えは、「●」も含め(22)に挙げるような様々な条件が指定された素性を仮定している。
(22) 解釈不可能素性とその削除規定の例
a.

●：自分が非主要部で Merge する相手の指標に置き換えられる。

b.

★：自分が主要部で Merge する相手の指標に置き換えられる。

c.

★α：自分が主要部で Merge する相手が統語素性α（ga や wo 等）を持つ場合に、その相手の指標に置き換えられる。

d.

★[RH]：自分が主要部で、right-headed Merge の適用を受けた場合に、その相手の指標に置き換えられる。

e.

★[LH]：自分が主要部で、left-headed Merge の適用を受けた場合に、その相手の指標に置き換えられる。

f.

☆：１回 Merge すると★になる。

d.

+N：Merge 相手の範疇素性が N の場合に削除される。

g.

+V：Merge 相手の範疇素性が V の場合に削除される。

h.

+Predication：Merge 相手が統語素性 Predication を持つ場合に削除される。

これらが適切な Merge 操作によって削除されると、(19)の「ユリ x1 が２冊 x2 の台本 x3 を読むx4」の場合、(23)に示す最終の Merge で得られる構築物 x4（「⇒Merge」以下）は、解釈不可

能素性がすべて削除された状態となる。
(23) (19)の文の派生の最終 Merge（x1 と x4）<x1, [{N, ga}, <x1, {<Name, ユリ>}>, ユリが]><x4, [{V}, <x4, {<読む, T>, <Theme, x3>, <Agent, ★ga>}>, <<x3, [{N}, <x3, {<台本, T>}>, <<x2, [{N}, <x3, {<数量, ２>, <Unit, 冊>}>, ２冊の]><x3, [φ, φ, 台本]>>]>
<x4, [φ, φ, 読む]>>]>9⇒Merge<x4, [{V}, <x4, {<読む, T>, <Theme, x3>, <Agent, x1>}>, <<x1, [{N}, <x1, {<Name, ユリ>}>, ユリが]><x4, [φ, φ, <<x3, [{N}, <x3, {<台本, T>}>, <<x2, [{N}, <x3, {<数量, ２>, <Unit, 冊>}>, ２冊の]><x3, [φ, φ, 台本]>>]>
<x4, [φ, φ, 読む]>>]>>]>
Computational System では、このように解釈不可能素性を削除することを目的として Merge 操
作が行われる。つまり、そこでは、Numeration に入っていた語彙項目の１つ１つをどのように組み合わせれば、すべての解釈不可能素性を削除できるかということが、適切に文の意味を派生させるための重要な課題となっている。
1.3.6. target 素性
言語には、隣接していない要素が関係づけられる場合がある6。チョムスキーが「移動」という概念で説明しようとしたのがその現象である。言語というものが、隣り合う語と語の関係だけで意味を成り立たせていないからこそ、「移動」という特別なシステムが必要であると、チョムスキーは主張した。本論文では、隣接していない要素が関係づけられる現象を説明するために「移動」という操作を必要としていないが、東寺(2018)では target 素性という形で、素性だけが上位節点に継承されるという、LF 移動と似たような効果が得られる統語的な仕組みが提案されており、その target 素性という概念がワリニを含む文の意味と統語構造の分析に利用できると考えている7。(24)に target 素性の定義を記す。

例えば、[[[読んでいた]台本が破れてしまった]ユリ]のように、「読んでいた」の主体が、隣接する「台本」ではなく、その節境界を越えた位置にある「ユリ」であると解釈される、といったものがある。
6

東寺(2018)は、V スギル構文において、動詞以外の要素の「過剰性」が述べられるという観察から、
スギが持つ「過剰」の意味が与えられる要素には印となる target 素性が付与されているという仮定を提案した。東寺(2018)によると、target 素性とは、「解釈部門においてどのモノ／コトにスギが持つ過剰の意味が与えられるのかを分かるようにする素性」であり、「Numeration でモノ／コトに付与され、付与された語彙項目の指標番号が与えられる」ものである。そして、「スギと target 素性が構造構築によって出会うことで構文の解釈が得られる」と述べている。
7

10

(24) target 素性の定義
target 素性は、Numeration において統語素性として追加される解釈不可能素性で、a.

追加されると、<target, xn> で表される。
target 素性は非主要部からも上へ継承される。

b.

例えば、(25)に示す「ユリが飼っている猫が逃げた」の構造では、x2 と x5 は隣接していないが同じものを指す関係にある。そこで、空範疇 x2 には <target, x2> が Numeration で付与されると仮定し、<target, x2> が非主要部からでも上位節点へ継承されていくとする。そして x4 という要素が「自分が主要部で Merge する相手が統語素性<target, xn>を持つ場合の xn に指定された指標が、自分が非主要部で Merge する相手と同じである」という意味を作る特性「<★
<target> =●>」を持つと考えれば、x4 が x5 と Merge した段階で「x2 = x5」を得ることが可能になる8。
(25) target 素性が継承されて「x2 = x5」が得られる構造x2 = x5<target, x2>★<target> = ●<target, x2>
このように、隣接していない要素とどのようにして関係づけができるのかという問題は、
上山(2015)でもすでに注目され、不定語とカの関係の分析において、不定語が <ind, xn> という統語素性を持ち、その素性がカと出会うまで非主要部からでも上位節点へ継承されるという仮定が提案されていた9。上山(2015)においては、不定語に特化して付与される素性である

82020 年度後期・言語学応用言語学講義Ⅶの授業資料を参考にした。

9「ind」は indeterminate を表すものである。また、上山(2015)では、カが、<ind, xn>を持つ相手と Merge

11が、現在は target 素性という形で一般化して、隣接していない要素の間で意味が引継がれる現象の説明に利用することができると考えている。
1.3.7. LF 意味素性と意味表示
統語意味論では、Numeration に含まれたすべての解釈不可能素性が削除された結果得られた構築物から、意味の部分（意味素性）のみを取り出したものを「LF 意味素性」と呼び、その LF 意味素性から文の意味表示へとつながる。先の(23)の Merge で得られた構築物 x4 から意味素性だけを取り出すと(26)になる。
(23) (19)の文の派生の最終 Merge（x1 と x4）<x1, [{N, ga}, <x1, {<Name, ユリ>}>, ユリが]><x4, [{V}, <x4, {<読む, T>, <Theme, x3>, <Agent, ★ga>}>, <<x3, [{N}, <x3, {<台本, T>}>, <<x2, [{N}, <x3, {<数量, ２>, <Unit, 冊>}>, ２冊の]><x3, [φ, φ, 台本]>>]>
<x4, [φ, φ, 読む]>>]>
⇒Merge<x4, [{V}, <x4, {<読む, T>, <Theme, x3>, <Agent, x1>}>, <<x1, [{N}, <x1, {<Name, ユリ>}>, ユリが]><x4, [φ, φ, <<x3, [{N}, <x3, {<台本, T>}>, <<x2, [{N}, <x3, {<数量, ２>, <Unit, 冊>}>, ２冊の]><x3, [φ, φ, 台本]>>]>
<x4, [φ, φ, 読む]>>]>>]>
(26) LF 意味素性
<x4, {<読む, T>, <Theme, x3>, <Agent, x1>}><x1, {<Name, ユリ>}>することでその xn を自分の特性の value に指定するような意味素性、[{N}, {<Focus,★<ind>>}>]を持つと仮定している。
12

<x3, {<台本, T>}><x3, {<数量, 2>, <Unit, 冊>}>そして、この LF 意味素性をまとめ、整理することで得られるものが文の最終的な意味表示である。
(27) 文の最終的な意味表示{<x1, {<Name, ユリ>}>,<x3, {<台本, T>, <数量, ２>, <Unit, 冊>}>,<x4, {<読む, T>, <Theme, x3>, <Agent, x1>}>}(27)の場合は意味素性がすべてモノ／コトの特性を表すものになっているが、構文によっては空範疇の解釈を xn = xm のような形で指定したものが LF 意味素性として一緒に出される場合がある。連体修飾句がその１例である。「ユリが読む台本」の場合、ユリが読むのが台本以外のものであるとは解釈できない。つまり、この句に対して「ユリ x1 がφx2 読む x3 台本 x4」のように空範疇を仮定したとすると、統語的に「x2 = x4」を宣言する仕組みがここにはあり、派生が終了した時点で意味素性だけを取り出すと、(28)のように、その中には「x2 = x4」が含まれる。
(28) ユリ x1 がφx2 読む x3 台本 x4」の LF 意味素性
<x4, {<台本, T>}><x3, {<読む, T>, <Theme, x2>, <Agent, x1>}>
x2 = x4<x1, {<Name, ユリ>}>「ユリがφ読む台本」の構造構築のなかで導かれるこの「x2 = x4」は、モノ／コトの特性を表すものではなく、統語上必要な「意味の計算」であり、最終的な意味表示として出力される時にはすでに意味の計算構造全体の中で答えの代入が行われていると考えたい。したがって、(29)のように最終的な意味表示には表されない。

(29) (28)で意味の計算を行って得られた意味表示<x1, {<Name, ユリ>}><x3, {<読む, T>, <Theme, x4>, <Agent, x1>}><x4, {<台本, T>}>13

このように、LF 意味素性から意味表示が導かれる際には意味を計算するということも行いな
がら、言語によって表現された意味を理解するための基盤が整備されるのではないだろうか。

14

2. 文と文を接続するワリニ
2.1. ワリニを用いた文の意味
ワリニを用いた文には１章で挙げた文も含め、次のようなものがある10。

(30) a.

道路が混んでいたわりに太郎は目的地に早く着いた。（＝(1a)）

b.

店が閉店間近なわりに花子はゆっくり品物を選んでいる。（＝(1b)）

c.

太郎が次郎を殴ったわりに花子は落ち着いている11。

d.

生産者としての漁師も、末端消費者が高いと思うわりにはもうけていないのである。

[森田 1986: 1240]

これらの文では、ワリニの前件の事態を考えると、後件の事態が意外なことだという意味が含まれている。例えば、(30a)には「道路が混んでいたので太郎は目的地に着くのが遅れるだ
ろうと思われたが、意外にも早く着いた」という意味が含まれ、(30b)には「店が閉店間近なので花子はゆっくり品物を選んだりしないだろうと思われたが、意外にもゆっくり品物を選んでいる」という意味が含まれる。結局、ワリニの後件は、前件から予測されたことではないことだと解釈できる。
ワリニの前件と後件それぞれにある述語には独自の主格要素が存在しており、前件として述べていることが後件にある主格要素の属性を表していると解釈することはできない。

(31) a.

道路が混んでいたわりに太郎は目的地に早く着いた。
→*[主部 太郎が][述部 道路が混んでいた]。

b.

店が閉店間近なわりに花子はゆっくり品物を選んでいる。
→*[主部 花子が][述部 店が閉店間近だ]。

c.

太郎が次郎を殴ったわりに花子は落ち着いている。
→*[主部花子が][述部太郎が次郎を殴った]。

d.

生産者としての漁師も、末端消費者が高いと思うわりにはもうけていないのである。

[森田 1986; 1240]→*[主部生産者としての漁師が][述部末端消費者が（魚の値段を）高いと思う]。

ワリニを用いた文には、主節末に否定辞「ナイ」が付くものが多く観察されるが、ナイを取り入れた場合、そのスコープ（否定される部分）の問題が統語上別に出てくる可能性があるため、できるだけナイを用いない文を挙げることにした。文の内容によっては若干文脈の自然さを失うことがあるが、容認可能な文として採用している。
10

この文の発話状況としては、次郎と花子は恋人関係にあるが、次郎が花子をひどく悲しませたこと
が元恋人の太郎に知れた。ある時、太郎は次郎に出会っていきなり殴ってしまう。それを目の前で見た花子はというと、意外にも落ち着いている、というもの。
1115

もし、これらの文にワリニを用いず、文の前件と後件の事態をただ並べただけであると、「後件の事態が前件の事態から予測されたことではない」という意味は確実に出すことができな
い。文脈によっては、２つの事態に順接的な因果関係が許される。
(32) 「太郎が次郎を殴った。花子は落ち着いている。」の解釈
前件と後件の順接的な因果関係：花子は恋人の次郎に裏切られて激怒している。それを知った太郎が次郎に会って殴ってしまったが、花子は次郎が殴られて当然だと思っているから落ち着いている。
cf. 前件と後件の逆説的な因果関係：太郎が、花子の目の前で花子の恋人である次郎を殴ったので花子は動揺するだろうと思ったが、意外にも落ち着いている。
つまり、文を「前件ワリニ後件」のように組み立てた場合には "前件の事態を考えると後件の事態が意外である" という意味が含まれていなければならず、この逆説的な意味を出すのがワリニの働きであると推測できる。では、"前件の事態を考えると後件の事態が意外である"という意味はどのような意味表示で表されるべきだろうか。そして、その意味表示はワリニにどのような素性を仮定することによって派生できるのだろうか。
2.2. ワリニを用いた文の意味表示
例えば、(30c)の「太郎が次郎を殴ったわりに花子は落ち着いている」の場合で考える。こ
こでは、文の前件と後件に対して指標 xn をふって示す。
(30c) [太郎が次郎を殴った]x3 わりに[花子は落ち着いている]x6
この文の構造は次のように、まず前件とワリニが Merge し、そこに後件が Merge する形になっていると考える。

(33) (30c)の文の構造を図示[... ...]x6[... ...]x3

ワリニ

まず、x3 というデキゴトは次のような意味表示で表すことができる。

16

(34) x3 というデキゴトの意味表示{<x1, {<Name, 太郎>}>,<x2, {<Name, 次郎>}>,<x3, {<殴った, T>, <Agent, x1>, <Theme, x2>}>}x3 というデキゴトには、Agent が x1 の太郎で、Theme が x2 の次郎であるという情報が書き込まれている。一方の x6 というデキゴトは次のような意味表示で表すことができる。
(35) x6 というデキゴトの意味表示{<x5, {<Name, 花子>}>,<x6, {<落ち着いている, T>, <Theme, x5>}>}
そして、この文全体としては「太郎が次郎を殴った」という状況を考えると「花子が落ち着いている」ことが意外だという意味になり、x3 というデキゴトについて、そこから予測される様々なコトを想定しているということがわかる。この状態が(36)のように表されるとする。
(36) <x3, {<予測, β>}>
この素性構造は関数として書くと、次の式と同値である。
(37) β= 予測(x3)
そうすると、上でも述べたように、x3 という状況から考えて x6 が意外である、ということは、x6 というものが(37)のβに含まれていない、という状態であるとみなすことができる。
すなわち、このような関係は、x6 の特性として、次のように表すことができる。

(38) <x6, {<予測(x3), False>}>(33)の図からもわかるように、ワリニは前件(x3)と後件(x6)をつなぐものであり、その意味は、(38)に示すように、その前件と後件の関係として述べられることになる。最終的に(30c)の文で出てほしい意味表示をまとめる。

(39) (30c)の文で目指す意味表示{<x1, {<Name, 太郎>}>,<x2, {<Name, 次郎>}>,17

<x3, {<殴った, T>, <Agent, x1>, <Theme, x2>}>,<x5, {<Name, 花子>}>,<x6, {<落ち着いている, T>, <Theme, x5>, <予測(x3), F>}>}では、x6 に <予測(x3), F> が加えられるという観察に対して、ワリニにどのような素性あるとすれば説明できるだろうか。次節では、Lexicon で指定されているワリニの素性を提案し、それが文構築の中でシステムとしてうまく機能することを示す。
2.3. ワリニの分析
ワリニの役割は、(30c)の「太郎が次郎を殴ったわりに花子は落ち着いている」という文において、x6 に <予測(x3), F> を持ち込むことであると考える。もう一度この文で目指す意味
表示(39)を示す。

(39) (30c)の意味表示{<x1, {<Name, 太郎>}>,<x2, {<Name, 次郎>}>,<x3, {<殴った, T>, <Agent, x1>, <Theme, x2>}>,<x5, {<Name, 花子>}>,<x6, {<落ち着いている, T>, <Theme, x5>, <予測(x3), F>}>}
つまり、<予測(x3), F> がもともとワリニに含まれていた意味素性であり、ワリニの中でそれが x6 の特性であることが表されている必要がある。ワリニの指標番号を仮に x4 だとすると
次のような形である。ワリニの範疇素性については、統語論で特に区別する必要がないと考え、本論文ではそのような項目に対して「Z」と記すことにする12。
(40) <x4, [{Z}, <x6, {<予測(x3), F>}>, わりに]>(40)に示したワリニの意味素性が Merge 操作によって適切な指標が入った結果だとすると、
x3 と x6 が入っている場所には、最初、(41)に示すように別々の解釈不可能素性が置かれていると考えることができる。

ワリニは一般的に接続助詞に分類されるようであるが、ワリニの品詞が何であるかということ、どんな範疇素性を持つかということは独立した問題であると考えている。統語意味論では、範疇素性は、
Merge 操作に関わるものとして仮定することにしており、ワリニの場合は特にその必要がないと考え
た。
12

18

(41) <x4, [{Z}, <解釈不可能素性 1, {<予測(解釈不可能素性 2), F>}>, わりに]>そこで、解釈不可能素性 1 には x6 以外のものが入れず、解釈不可能素性 2 には x3 以外のものが入れないように規定しておく必要があるが、そのような規定は(30c)の文が以下のようなMerge 構造を持つと仮定することで、具体的に表現することができる。

(42) (30c)の文の樹形図

ワリニは、まず x3 に対して右側で主要部として Merge し、その次に、x6 に対して左側で非主要部として Merge する。x3 と x6 がうまく入るためには、これらを条件として削除されるような解釈不可能素性を持っていればワリニがうまく機能することになる。したがって、
Lexicon ではワリニが(43)のような解釈不可能素性を持つものとして指定されていると仮定する。
(43) Lexicon におけるワリニ[{Z}, <●[RH], {<予測(★[RH]), F>}>, わりに]>では、(30c)の文の Numeration を示す。本論文では、後に示す派生の過程ができるだけわか
りやすくなるよう、選ばれた語彙項目は、格助詞やヴォイス、アスペクト、テンス、モダリテ
ィ要素がすでに付加された状態で表すことにしている。

(44) (30c)の文の Numeration<x1, [{N, ga}, <x1, {<Name, 太郎>}>, 太郎が]><x2, [{N, wo}, <x2, {<Name, 次郎>}>, 次郎を]><x3, [{V}, <x3, {<殴った, T>, <Agent, ★ga>, <Theme, ★wo>}>, 殴った]><x4, [{Z}, <●[RH], {<予測(★[RH], F>}>, わりに]>
19<x5, [{N, ga}, <x5, {<Name, 花子>}>, 花子は]><x6, [{V}, <x6, {<落ち着いている, T>, <Theme, ★ga>}>, 落ち着いている]>
以下では、(44)の Numeration から(39)の意味表示がうまく出せることを、いくつかの Merge をピックアップして示す（派生の全過程は 2.4 節で示す）。Merge によって変化があったところには二重下線を引く。
(45)は、構築物 x3 にワリニ x4 が主要部で Merge するところである。その x3 に対して x4が主要部となり、right-headed Merge が行われたため、★[RH]が x3 に置き換えられる。
(45) 太郎が次郎を殴った x3＋わりに x4<x3, [{V}, <x3, {<殴った, T>, <Agent, x1>, <Theme, x2>}>, <<x1, [{N}, <x1, {<Name, 太郎>}>, 太郎が]><x3, [φ, φ, <<x2, [{N}, <x2, {<Name, 次郎}>, 次郎を]><x3, [φ, φ, 殴った]>>]><x4, [{Z}, <●[RH], {<予測(★[RH]), F>}>, わりに]>⇒Merge<x4, [{Z}, <●[RH], {<予測(x3), F>}>, <<x3, [{V}, <x3, {<殴った, T>, <Agent, x1>, <Theme, x2>}>, <<x1, [{N}, <x1, {<Name, 太郎>}>, 太郎が]><x3, [φ, φ, <<x2, [{N}, <x2, {<Name, 次郎>}>, 次郎を]><x3, [φ, φ, 殴った]>>]><x4, [φ, φ, わりに]>>]>この結果構築された x4 が構築物 x6 と Merge する。(46)に示すように、x4 は x6 に対して非主要部で、right-headed Merge の適用を受け、●[RH] が x6 に置き換えられる。
(46) 太郎が次郎を殴ったわりに x4＋花子は落ち着いている x6<x4, [{Z}, <●[RH],{<予測(x3), F>}>, <<x3, [{V}, <x3, {<殴った, T>, <Agent, x1>, <Theme, x2>}>, <<x1, [{N}, <x1, {<Name, 太郎>}>, 太郎が]>20

<x3, [φ, φ, <<x2, [{N}, <x2, {<Name, 次郎>}>, 次郎を]><x3, [φ, φ, 殴った]>>]><x4, [φ, φ, わりに]>>]><x6, [{V}, <x6, {<落ち着いている, T>, <Theme, x5>}>, <<x5, [{N}, <x5, {<Name, 花子>}>, 花子は]><x6, [φ, φ, 落ち着いている]>>]>⇒Merge<x6, [{V}, <x6, {<落ち着いている, T>, <Theme, x5>}>, <<x4, [{Z}, <x6, {<予測(x3), F>}>, <<x3, [{V}, <x3, {<殴った, T>, <Agent, x1>, <Theme, x2>}>, <<x1, [{N}, <x1, {<Name, 太郎>}>, 太郎が]><x3, [φ, φ, <<x2, [{N}, <x2, {<Name, 次郎>}>, 次郎を]><x3, [φ, φ, 殴った]>>]><x4, [φ, φ, わりに]>>]><x6, [φ, φ, <<x5, [{N}, <x5, {<Name, 花子>}>, 花子は]><x6, [φ, φ, 落ち着いている]>>]>>]>(46)の Merge が終了した段階で、Numeration にあった語彙項目がすべて Merge 操作に用いられ、派生の結果得られた構築物に解釈不可能素性が残っていなければ、文法的な文だと判断されることになる。(46)の結果できた構築物から意味素性だけを取り出した LF 意味素性が(47)であり、それを整理したものが(48)である。
(47) LF 意味素性
<x6, {<落ち着いている, T>, <Theme, x5>}><x6, {<予測(x3), F>}>21

<x3, {<殴った, T>, <Agent, x1>, <Theme, x2>}><x1, {<Name, 太郎>}><x2, {<Name, 次郎>}><x5, {<Name, 花子>}>(48) LF 意味素性を整理して得られた意味表示{<x1, {<Name, 太郎>}>,<x2, {<Name, 次郎>}>,<x3, {<殴った, T>, <Agent, x1>, <Theme, x2>}>,<x5, {<Name, 花子>}>,<x6, {<落ち着いている, T>, <Theme, x5>, <予測(x3), F>}>}(48)は(30c)の文で出てほしい意味表示(39)と一致している。つまり、「前件ワリニ後件」の文の場合、(43)を仮定すると "後件が前件から予測されたことではない" という意味を出すことが可能である。これは、(43)の仮定が文構築の中でシステムとしてうまく機能するということを示している。
文の統語構造としては、先の(42)の樹形図に示したように、ワリニが文として構築された前件をもう一つの別の文（後件）に接続する形で全体が組み立てられることで意味が正しく得られるということである。

(42) (30c)の文の樹形図

2.4. （参考）(30c)の文の派生の全過程
参考のために(30c)の文の派生の全過程を示しておく。

22

(49) Numeration<x1, [{N, ga}, <x1, {<Name, 太郎>}>, 太郎が]><x2, [{N, wo}, <x2, {<Name, 次郎>}>, 次郎を]><x3, [{V}, <x3, {<殴った, T>, <Agent, ★ga>, <Theme, ★wo>}>, 殴った]><x4, [{Z}, <●[RH], {<予測(★[RH], F>}>, わりに]><x5, [{N, ga}, <x5, {<Name, 花子>}>, 花子は]><x6, [{V}, <x6, {<落ち着いている, T>, <Theme, ★ga>}>, 落ち着いている]>(50) 次郎 x2 を＋殴った x3<x2, [{N}, <x2, {<Name, 次郎>}>, 次郎を]><x3, [{V}, <x3, {<殴った, T>, <Agent, ★ga>, <Theme, ★wo>}>, 殴った]>⇒Merge<x3, [{V}, <x3, {<殴った, T>, <Agent, ★ga>, <Theme, x2>}>, <<x2, [{N}, <x2, {<Name, 次郎>}>, 次郎を]><x3, [φ, φ, 殴った]>>]>(51) 太郎 x1 が＋次郎を殴った x3<x1, [{N}, <x1, {<Name, 太郎>}>, 太郎が]><x3, [{V}, <x3, {<殴った, T>, <Agent, ★ga>, <Theme, x2>}>, <<x2, [{N}, <x2, {<Name, 次郎>}>, 次郎を]><x3, [φ, φ, 殴った]>>]>⇒Merge<x3, [{V}, <x3, {<殴った, T>, <Agent, x1>, <Theme, x2>}>, <<x1, [{N}, <x1, {<Name, 太郎>}>, 太郎が]><x3, [φ, φ, <<x2, [{N}, <x2, {<Name, 次郎>}>, 次郎を]><x3, [φ, φ, 殴った]>>]>>]>(52) 太郎が次郎を殴った x3＋わりに x4<x3, [{V}, <x3, {<殴った, T>, <Agent, x1>, <Theme, x2>}>, <<x1, [{N}, <x1, {<Name, 太郎>}>, 太郎が]>23

<x3, [φ, φ, <<x2, [{N}, <x2, {<Name, 次郎>}>, 次郎を]><x3, [φ, φ, 殴った]>>]><x4, [{Z}, <●[RH], {<予測(★[RH]), F>}>, わりに]>⇒Merge<x4, [{Z}, <●[RH], {<予測(x3), F>}>, <<x3, [{V}, <x3, {<殴った, T>, <Agent, x1>, <Theme, x2>}>, <<x1, [{N}, <x1, {<Name, 太郎>}>, 太郎が]><x3, [φ, φ, <<x2, [{N}, <x2, {<Name, 次郎>}>, 次郎を]><x3, [φ, φ, 殴った]>>]><x4, [φ, φ, わりに]>>]>(53) 花子 x5 は＋落ち着いている x6<x5, [{N}, <x5, {<Name, 花子>}>, 花子は]><x6, [{V}, <x6, {<落ち着いている, T>, <Theme, ★ga>}>, 落ち着いている]>⇒Merge<x6, [{V}, <x6, {<落ち着いている, T>, <Theme, x5>}>, <<x5, [{N}, <x5, {<Name, 花子>}>, 花子は]><x6, [φ, φ, 落ち着いている]>>]>(54) 太郎が次郎を殴った x4＋花子は落ち着いている x6<x4, [{Z}, <●[RH], {<予測(x3), F>}>, <<x3, [{V}, <x3, {<殴った, T>, <Agent, x1>, <Theme, x2>}>, <<x1, [{N}, <x1, {<Name, 太郎>}>, 太郎が]><x3, [φ, φ, <<x2, [{N}, <x2, {<Name, 次郎>}>, 次郎を]><x3, [φ, φ, 殴った]>>]><x4, [φ, φ, わりに]>>]>
24<x6, [{V}, <x6, {<落ち着いている, T>, <Theme, x5>}>, <<x5, [{N}, <x5, {<Name, 花子>}>, 花子は]><x6, [φ, φ, 落ち着いている]>>]>⇒Merge<x6, [{V}, <x6, {<落ち着いている, T>, <Theme, x5>}>, <<x4, [{Z}, <x6, {<予測(x3), F>}>, <<x3, [{V}, <x3, {<殴った, T>, <Agent, x1>, <Theme, x2>}>, <<x1, [{N}, <x1, {<Name, 太郎>}>, 太郎が]><x3, [φ, φ, <<x2, [{N}, <x2, {<Name, 次郎>}>, 次郎を]><x3, [φ, φ, 殴った]>>]><x4, [φ, φ, わりに]>>]><x6, [φ, φ, <<x5, [{N}, <x5, {<Name, 花子>}>, 花子は]><x6, [φ, φ, 落ち着いている]>>]>>]>(55) LF 意味素性（＝(47)）<x6, {<落ち着いている, T>, <Theme, x5>}><x6, {<予測(x3), F>}><x3, {<殴った, T>, <Agent, x1>, <Theme, x2>}><x1, {<Name, 太郎>}><x2, {<Name, 次郎>}><x5, {<Name, 花子>}>(56) LF 意味素性を整理した文の最終的な意味表示（＝(48)）{<x1, {<Name, 太郎>}>,<x2, {<Name, 次郎>}>,<x3, {<殴った, T>, <Agent, x1>, <Theme, x2>}>,<x5, {<Name, 花子>}>,<x6, {<落ち着いている, T>, <Theme, x5>, <予測(x3), F>}>}25

3. 述部と述部を接続するワリニ
２章では、文と文を接続するワリニについて説明した。これに対して、述部と述部を接続するワリニもあると考えている。以下では、文を接続するワリニを Sentence ワリニ、述部を接続するワリニを Predicate ワリニと呼ぶことにする。

(57) a.

文と文を接続する Sentence ワリニ[太郎が次郎を殴った]わりに[花子は落ち着いている]。（＝(30c)）b.

述部と述部を接続する Predicate ワリニ
太郎は、[述部緊張した]わりに[述部上手に踊れた]。（＝(59a)）3.1. Predicate ワリニ
Predicate ワリニとは、次のように前件と後件で複合述部を作るものである。(58)に示すように、ワリニ(x4) は自分が最初に出会う構築物 x3 と次に出会う構築物 x7 の両方に対して主要部で Merge し、１つの大きな述部を作る働きをする。
(58) 樹形図「述部」と言っても、必ずしも、いわゆる VP とは限らない。次のような例があるからである。AP や NP の場合もあり、それが前件と後件で必ず共通しているわけではない。現代日本
語書き言葉均衡コーパス BCCWJ で用例の確認も行った。

(59) a.

（太郎は、）[VP 緊張した]わりに[VP 上手に踊れた]。

b.

（太郎は、）[VP 外でよくしゃべる]わりに[AP 家でおとなしい]。

c.

（ご自身は、）[VP 先ほど、この桃は甘みも酸味もあっておいしいとおっしゃった]
わりに、[VP まだ一度も食べていらっしゃらないんですか]。
[NHK、ラジオ深夜便 2020.6.29 放送]d.

（太郎は、）[NP５才の]わりに[VP ませている]。

26

e.

（太郎は、）[NP 海辺育ちの]わりに[NP 色白だ]。

f.

（太郎は、）[AP 若い]わりに[AP たくましい]。

g.

（太郎は、）[AP 元気な]わりに[VP よく風邪をひく]。

(60) a.
b.

（太郎は、）[NP 年齢が５才の]わりに[VP ませている]。
（太郎は、）[AP 見た目が怖い]わりに[AP 優しい]。

(61) a.

（太郎は、）[NP 年齢の]わりに[VP ませている]。

b.

（太郎は、）[NP 見た目の]わりに[AP まじめだ]。

これらは、ワリニの文としてはどれも「ワリニの後件が前件から予測されたことではない」に相当する意味を含んでいる。そして、やはりワリニの前件と後件が主題提示されているガ格 NP を共有していると考えられ、(58)の図のように、前件と後件のそれぞれにφを仮定したとすると、それらが主題提示されたガ格 NP と同じものであるという意味にならなければならない。では、このことは、空範疇が両方ともガ格 NP に対応している場合にしか当てはまらないことなのだろうか。実は、２つのφの格の組み合わせは他にもある。

(62) a.

ヲ格－ヲ格
この映画は、[評論家がφヲ酷評した]わりに[たくさんの人がφヲ観た]。

b.

ヲ格－ガ格
この小説は、[本屋がφヲ薦める]わりに[φガつまらない]。

c.

ガ格－ヲ格
Ｚ車は、[φガスポーティな]わりに[女性がφヲ好む]。

d.

ニ格－ニ格
姫島は、[観光客がφニたくさん来る]わりに[食事処がφニ少ない]。

e.

ニ格－ガ格
静物画は、[生徒が初めてφニ挑戦した]わりに[φガ上手に描かれている]。

f.

ガ格－ニ格
田中一郎は、[φガ年齢が高い]わりに[多くの球団が興味をφニ示している]。

これらの文においても、やはり２つの空範疇は必ず同じものを指している。両方が共にガ格
NP に対応しているのであれば、わざわざ空範疇を仮定せずとも、VP の等位接続だと考えればよいと思うかもしれない。しかし、この構文においては、(62)に示したように、ガ格 NP 以
外のものも空範疇となり、さらに、前件と後件で同じ格の NP が空範疇になるとも限らない。
また、VP 同士が接続するとも限らない。それでも前件と後件で異なる位置の要素が同じもの
27

を指すと解釈できるのは、Predicate ワリニを含む文の前件と後件のそれぞれには必然的に同じものを指す空範疇がなければならず、ワリニが前件と後件を接続して複合述部を作り、ワリニに持ち込まれた空範疇の情報を共通の主部に関係づけるからなのである。
3.2. Sentence ワリニとの違い上述した分析に対して、次のように、Sentence ワリニの構造に空範疇が含まれているだけではないのかという意見があるかもしれない。(63a)と同じく(63b)にも、山田さんの娘さんが結婚したという状況の中で、「結婚したのが誰か」が既知の情報として表現されていないだ
けであり、文頭の「山田さんは」については、単に「娘さん」が山田さんの娘さんであることから、山田さんに関わる話題として取り上げて表現しているだけではないかというものである。

(63) a.

娘さんが最近結婚したばかりのわりに、山田さんは沈んだ様子だ。

b.

山田さんは、φガ最近結婚したばかりのわりに、φガ沈んだ様子だ。

日本語では名詞句は自由に空範疇になりうるのであるから、確かにこの可能性は否定し難い。
しかし、(63b)のワリニは別の用法であると考えるべきである。(63b)のように表現した場合は、山田さんの娘さんが結婚したという状況を設定してみても、沈んだ様子であるのも、結婚したのも山田さんであるという解釈しかできない。これは、(36b)のような構文になった場合、前件の述部と後件の述部が１つの大きな述部に形成されるという統語的な仕組みにより、空範疇の解釈が決められ、文脈による自由な解釈が許されないからではないだろうか。そして、
このような構文には、Sentence ワリニの用法との違いから、Numeration において Predicate ワ
リニの方が優先されるためではないだろうか。Predicate ワリニは、統語的に解釈の指定を受ける空範疇を含む前件と後件を１つの述部にし、共通する主部に関係づけようとする特性を持つのである。(63b)の場合、山田さんに関して、「最近結婚したばかりであり、また、沈んだ様子の人」ということを述べてもいるのである。
ここでのポイントは、ワリニが前件と後件を等位接続の形でつないでいるという点である。
例えば、他の接続助詞、ヨリと比べてみよう。原田(2021) は、ヨリに関して次のような構造を提案している。

28

(64) target ヨリを含む文の樹形図[原田 2021: 4.1 節より]
このように、ヨリの場合は「頑丈な」という形容詞を修飾する従属節になっているのに対して、(58)のワリニの構造は、前件と後件が等位接続された構造を主張している。ワリニの場合が等位構造になっていると主張する根拠としては、前件も後件も断定の対象になっており、その点で、ニシテハや target ヨリと異なるからである13。
(58) Predicate ワリニの樹形図

本論文では、ワリニの分析しか行なわないが、ニシテハや target ヨリは(64)のような従属節になっており、その点でワリニと構造が異なると考えている。
このように、Sentence ワリニも Predicate ワリニもどちらも断定事項の等位接続であるが、ニシテハを含む「黒のスーツの人、山田さんにしては背が高いわね。」という文は、黒のスーツの人が山田さんだと断定されていない状況での発話だと読みとることができる。また、本論文で用いたヨリを含む「リンダが、ウィルがφ購入したより頑丈な戸棚を取りつけた。」の場合、ヨリで句「ウィルがφ購入した」のφは戸棚を指すが、どれくらい頑丈な戸棚であるかは断定されていない。
1329

その接続対象が文なのか述部なのかで異なるものである。
3.3. 複合述部
では、ワリニの前件と後件が接続して複合述部になるということが文の意味表示に表されるために必要な文の統語的な仕組みについて説明していく。次の例文を見てほしい。
(62a) この映画 x1 は、[評論家がφx1 酷評した]わりに[たくさんの人がφx1 観た]。
この文の最終的な意味表示は、次のように考えたい。

(65) {<x10, {<Subject, x1>, <Predicate, x5>}>,<x5, {x4, x9}>,<x1, {<この映画, T>}>,<x2, {<評論家, T>}>,<x4, {<酷評した, T>, <Theme, x1>, <Agent, x2>}>,<x7, {<人, T>, <数量, たくさん>}>,<x9, {<観た, T>, <Theme, x1>, <Agent, x7>, <予測(x4), F>}>}(66) (62a)の樹形図

Predicate(65)の「<x10, {<Subject, x1>, <Predicate, x5>}>」には、x5 が文全体にとっての Predicate になっていることが示されており、「<x5, {x4, x9}>」では、Predicate である x5 が、x4 と x9 の合わ
30

さったものであることが示されている。また、「<x9, {<観た, T>, <Theme, x1>, <Agent, x7>, <予測(x4), F>}>」には、x9 が x4 から予測されたことではないということも表示されている。
(65)に示す意味表示を派生させるためには、ワリニの意味素性を次のように仮定しておけばよい。
(67) Predicate ワリニの意味素性 (ver.1)<★[LH], {<予測(★[RH]), F>}>,<id, {★[RH], ★[LH]}>(66)の図でいうと、★[RH] は x4 に置き換わるものであり、★[LH] は x9 に置き換わるものである。ワリニ (x5) にとって x9 は、left-headed Merge の時に自分が主要部である相手である。つまり、(67)の解釈不可能素性が削除された結果は次のようになるはずである。

(68) (67)の解釈不可能素性が削除された結果<x9, {<予測(x4), F>}>,<x5, {x4, x9}>
ワリニの前件（x4）と後件（x9）が複合述部になるためには、以上で説明したような統語的な仕組みが必要であった。
3.4. target 素性と Predication
ところが、(66)に図示する空範疇 x3 と x8 を、(65)の意味表示が出るまでに、どのようにして x1 にできるのかということが問題である。そこで、この問題の解決策として、東寺(2018)
で提案された target 素性という概念を利用した方法を提案したい。
target 素性とは、直接 Merge しない指標番号に言及するための方策として、言及される指標
側の項目に追加される、印のような役割を果たすものである。これは Lexicon から指定できないタイプのものなので、Numeration に任意に追加する統語素性として仮定する。target 素性の形は <target, xn> で表され、非主要部からも上に継承されるという特性を持つ。常に上位節点に継承され続けることでそれが目印となり、しかるべき相手と出会うことを可能にするというものである。target 素性は(24)で次のように定義した。
(69) target 素性の定義（＝(24)）
a.

target 素性は、Numeration において統語素性として追加される解釈不可能素性で、追加されると、<target, xn> で表される。

b.

target 素性は非主要部からも上へ継承される。
31

そこで、Predicate ワリニが用いられる(62a)の文の Numeration に空範疇が x3 と x8 として入った場合、それぞれ target 素性 <target, x3>, <target, x8> を持つと仮定し、その target 素性が深い位置からでも構造構築において上位節点に継承されていき、ワリニに渡されるとする。
ただし、<target, x3>と<target, x8> が x1 と直接出会う位置まで上がっていくのかというと、そうではない。もう一度(66)の図を見ると、ワリニ(x5) が x4 と x9 と Merge した段階では、
まだ、Subject である x1 とは Merge していないため、次のような意味表示を導くことによって、この関係づけを行うと考える。

(70)<x9, {<予測(x4), F>}>,<x5, {x4, x9}>,x3 = Subject(x10),x8 = Subject(x10)(66) 樹形図
Subject

Predicate(66)を見ると、この文全体は、x5 が次に Merge する x10 の Predication によって成り立っており、「Subject(x10)」とは、x1 のことである14。

実は、Predicate ワリニが Predication と Merge することで回避されている問題がある。Predication を介さず、ワリニが x1 を直接項にしてしまうと、３項動詞と同じ構造を持つということになるが、ワリ
ニの場合、自分が主要部で RH Merge が適用された時の相手 x4 と、自分が主要部で LH Merge が適用
1432

(71) <x10, {<Subject, x1>, <Predicate, x5>}>x10 は文に必要な要素として Numeration で追加される項目として仮定しているものである。
必要とされるのは、Predicate ワリニが“＋Predication”という統語素性を持つからであると考えれば説明できる。そして、この Predication という項目は、次のような統語素性と意味素性があると仮定する。自分が主要部で Merge する相手の指標を★に入れ、自分が２回目に主要部で Merge する相手の指標を☆に入れることができればよい。
(72) <x10, [{Predication}, <x10, {<Subject, ☆>, <Predicate, ★>}>, φ]>☆は１度 Merge すると★になり、２度目の Merge で指標に置き換えられることになる。

(73) a.

Predication と構築物 x5 の Merge（１回目）の結果<x10, [{Predication}, <x10, {<Subject, ★>, <Predicate, x5>}>, φ]>b.

Predication と x1 の Merge（２回目）の結果<x10, [{Predication}, <x10, {<Subject, x1>, <Predicate, x5>}>, φ]>

すなわち、(70)は、次のように書き換えられる。

(74)<x9, {<予測(x4), F>}>,<x5, {x4, x9}>,x3 = x1,
x8 = x1

このようにして、(65)で目指す意味を適切に導くことができる。
(75) 文全体の LF 意味素性
<x10, {<Subject, x1>, <Predicate, x5>}><x5, {x4, x9}>
<x9, {<予測(x4), F>}>x3 = Subject(x10),x8 = Subject(x10)された時の相手 x9 を指定した後では３つ目の x1 を区別して指定することができない。このような理由も含め、Predicate ワリニは Predication と Merge することを求めていると言うことができる。
33

<x1, {<この映画, T>}><x2, {<評論家, T>}><x4, {<酷評した, T>, <Theme, x3>, <Agent, x2>}><x9, {<観た, T>, <Theme, x8>, <Agent, x7>}><x7, {<人, T>}><x7, {<数量, たくさん>}>x3 = x1 と x8 = x1 という意味の計算は、LF 意味素性を整理する段階で行われ、文の意味表示の出力時に反映されると考える。x3 という指標はすべて x1 となり、x8 の指標も x1 となる（下線波線部に示す）。そして、役目を果たしたこの計算式自体は削除されることになる。
(76) 文の最終的な意味表示（＝(65)）{<x10, {<Subject, x1>, <Predicate, x5>}>,<x5, {x4, x9}>,<x1, {<この映画, T>}>,<x2, {<評論家, T>}>,<x4, {<酷評した, T>, <Theme, x1>, <Agent, x2>}>,<x7, {<人, T>, <数量, たくさん>}>,<x9, {<観た, T>, <Theme, x1>, <Agent, x7>, <予測(x4), F>}>}
このような意味表示を導くためには、ワリニの意味素性を(77)のように仮定すればよい。
「★target, [RH]」の「★target」の部分は、ワリニが主要部で Merge する相手が target 素性 <target,xn> を持っている場合にその xn に置き換わるための指定である。
(77) Predicate ワリニの意味素性（ver.2）<★[LH], {<予測(★[RH]), F>}>,<id, {★[RH], ★[LH]}>,★target, [RH] = Subject(●),★target, [LH] = Subject(●)
そして、Predicate ワリニは Lexicon において次のように指定されているとする。
(78) Predicate ワリニの Lexicon における指定[{Z, +Predication}, {<★[LH], {<予測(★[RH]), F>}>,34

<id, {★[RH], ★[LH]}>,★target, [RH] = Subject(●),★target, [LH] = Subject(●)}, わりに]target 素性によるこの関係づけは、日本語のいわゆる主題・対照のハ句の関係づけや、いわゆる「内の関係」の場合の連体修飾など、幅広い現象に対して利用することのできる装置である。
3.5. attribute 表現の解釈と分析
Predicate ワリニが用いられる文には、(79)に挙げるように、前件が、モノ／コトを表すもの
ではなく、意味素性の attribute（項目名）の部分だけが表現された形になっている場合がある。
それらの表現に判定詞ダを付加しても、あるものの属性を表わすことはできない。

(79) a.

太郎は、[年齢の]わりに[ませている]。（＝(61a)）*太郎が年齢だ。

b.

太郎は、[見た目の]わりに[まじめだ]。（＝(61b)）*太郎が見た目だ。

c.

このシャツは、[値段の]わりに[質がいい]。
*このシャツが値段だ。

d.

ポテトチップスは、[量の]わりに[包装が大きい]。
*ポテトチップスが量だ。

(79a)の「年齢」は「太郎の年齢」であり、(79b)の「見た目」は「太郎の見た目」であると解釈される。そして、これらの attribute 表現に対する値としては具体的な情報が表現されていないわけだが、話者がそのような形で表すのは、値が分からないからではない。(80)に示すよ
うに、話者が情報の中身を知らない状況で(79)を用いると、文は容認されない。

(80) a.

*太郎は何歳か知らないけど、歳のわりにませているよ。

b.

*太郎はどんな見た目か知らないけど、見た目のわりにまじめだよ。

c.

*このシャツはいくらするか知らないけど、値段のわりに質がいいよ。

d.

*ポテトチップスは、中身がどれくらい入っているのか知らないけど、量のわりに袋が大きいよ。

値に具体的な情報が書き込まれていないという attribute 表現に関する現時点の分析としては、
35

attribute 表現が必ず何らかの特性として含まれ、そのように表現されたもので値も示すのではないかということである。つまり、「年齢」を例にすると、その意味素性は(81)のような形を持つと仮定する。
(81) 「年齢」の意味素性（id には「年齢」という語彙項目に与えられた指標番号が入る）<★, { <年齢. id>}>
基本的には(79a)の「太郎は、年齢のわりにませている」も「太郎は、５才のわりにませている」とほぼ同じ、target 素性を持つ空範疇が含まれるという統語構造を仮定することで説明できると考えており、(81)が用いられた場合の文の意味表示は(82)のようになると予測する。ここで、x7 とは Predication を介して文全体に与えられる指標である。
(82) [太郎 x1 は[φx2 年齢 x3 の]わりに x4 [φx5 ませている x6]]x7 で目指す意味表示{<x7, {<Subject, x1>, <Predicate, x4>}>,<x4, {x3, x6}>,<x1, {<Name, 太郎>, <年齢, x3>}>,<x6, {<ませている, T>, <Theme, x1>, <予測(x3), F>}>}「年齢」という表現で表される情報(x3)が太郎(x1)の特性として表され、そのような x3 を考えると、x6 が予測されたことではないという意味を表すものである。この(79a)の文を実際に派生させて得られた LF 意味素性は(83)となり、(82)で示した目指す意味表示を適切に導くことはできる。
(83) (79a)の文の LF 意味素性
<x7, {<Subject, x1>, <Predicate, x4>}><x4, {x3, x6}>
<x1, {<Name, 太郎>}><x6, {<予測(x3), F>}>x2 = Subject(x7),x5 = Subject(x7)<x2, {<年齢, x3>}><x6, {<ませている, T>, <Theme, x5>}>
日本語に限ったことではないかもしれないが、「太郎が年齢を書き忘れた。」が、「年齢」という言葉を書き忘れたのではなく、「２５」といった太郎の年齢の値を書き忘れたという意
36

味になるように、attribute 表現によって値も表すというケースは多い。本論文では、ワリニを用いた文を通して、このような attribute 表現の特性を(81)のような形の意味素性で表すこととしてみたが、日本語に多く見られる使用であることから、今後、様々な例でも使用可能かど
うかは検討する必要があると考える。
3.6. （参考）(62a)の文の派生の全過程
参考のために、(62a)の文の派生の全過程を示す。

(84) Numeration<x1, [{N}, <x1, {<この映画, T>}>, この映画は]><x2, [{N, ga}, <x2, {<評論家, T>}>, 評論家が]<x3, [{N, {<target, x3>, wo}, <x3, {}>, φ]><x4, [{V}, <x4, {<酷評した, T>, <Theme, ★wo>, <Agent, ★ga>}>, 酷評した]><x5, [{Z, +Predication}, {<★[LH], {<予測(★[RH]), F>}>,<x5, {★[RH], ★{LH}}>,★target, [RH] = Subject(●),★target, [LH] = Subject(●)}, わりに]><x6, [{N}, <●, {<数量, たくさん>}>, たくさんの]><x7, [{N, ga}, <x7, {<人, T>}>, 人が]><x8, [{N, <target, x8>, wo}, <x8, {}>, φ]><x9, [{V}, <x9, {<観た, T>, <Theme, ★wo>, <Agent, ★ga>}>, 観た]><x10, [{Predication}, <x10, {<Subject, ☆>, <Predicate, ★>}>, φ]>(85) φx3＋酷評した x4<x3, [{N, {<target, x3>, wo}, <x3, {}>, φ]><x4, [{V}, <x4, {<酷評した, T>, <Theme, ★wo>, <Agent, ★ga>}>, 酷評した]>⇒Merge<x4, [{V, <target, x3>}, <x4, {<酷評した, T>, <Theme, x3>, <Agent, ★ga>}>, <<x3, [φ, φ, φ]><x4, [φ, φ, 酷評した]>>]>(86) 評論家が x2＋φ酷評した x4
37

<x2, [{N, ga}, <x2, {<評論家, T>}>, 評論家が]<x4, [{V, <target, x3>}, <x4, {<酷評した, T>, <Theme, x3>, <Agent, ★ga>}>, <<x3, [φ, φ, φ]><x4, [φ, φ, 酷評した]>>]>⇒Merge<x4, [{V, <target, x3>}, <x4, {<酷評した, T>, <Theme, x3>, <Agent, x2>}>, <<x2, [{N}, <x2, {<評論家, T>}>, 評論家が]<x4, [φ, φ, <<x3, [φ, φ, φ]><x4, [φ, φ, 酷評した]>>]>>]>(87) 評論家がφ酷評した x4＋わりに x5<x4, [{V, <target, x3>}, <x4, {<酷評した, T>, <Theme, x3>, <Agent, x2>}>, <<x2, [{N}, <x2, {<評論家, T>}>, 評論家が]<x4, [φ, φ, <<x3, [φ, φ, φ]><x4, [φ, φ, 酷評した]>>]>>]><x5, [{Z, +Predication}, {<★[LH], {<予測(★[RH]), F>}>,<x5, {★[RH], ★{LH}}>,★target, [RH] = Subject(●),★target, [LH] = Subject(●)}, わりに]>⇒Merge<x5, [{Z, +Predication}, {<★[LH], {<予測(x4), F>}>,<x5, {x4, ★{LH}}>,x3 = Subject(●),★target, [LH] = Subject(●)}, <38

<x4, [{V}, <x4, {<酷評した, T>, <Theme, x3>, <Agent, x2>}>, <<x2, [{N}, <x2, {<評論家, T>}>, 評論家が]<x4, [φ, φ, <<x3, [φ, φ, φ]><x4, [φ, φ, 酷評した]>>]>>]><x5, [φ, φ, わりに]>>]>(88) たくさんの x6＋人が x7<x6, [{N}, <●, {<数量, たくさん>}>, たくさんの]><x7, [{N, ga}, <x7, {<人, T>}>, 人が]>⇒Merge<x7, [{N, ga}, <x7, {<人, T>}>, <<x6, [{N}, <x7, {<数量, たくさん>}>, たくさんの]><x7, [φ, φ, 人が]>>]>(89) φx8＋観た x9<x8, [{N, <target, x8>, wo}, <x8, {}>, φ]><x9, [{V}, <x9, {<観た, T>, <Theme, ★wo>, <Agent, ★ga>}>, 観た]>⇒Merge<x9, [{V, <target, x8>}, <x9, {<観た, T>, <Theme, x8>, <Agent, ★ga>}>, <<x8, [φ, φ, φ]><x9, [φ, φ, 観た]>>]>(90) たくさんの人が x7＋φ観た x9<x7, [{N, ga}, <x7, {<人, T>}>, <<x6, [{N}, <x7, {<数量, たくさん>}>, たくさんの]><x7, [φ, φ, 人が]>>]><x9, [{V, <target, x8>}, <x9, {<観た, T>, <Theme, x8>, <Agent, ★ga>}>, <<x8, [φ, φ, φ]>39

<x9, [φ, φ, 観た]>>]>⇒Merge<x9, [{V, <target, x8>}, <x9, {<観た, T>, <Theme, x8>, <Agent, x7>}>, <<x7, [{N}, <x7, {<人, T>}>, <<x6, [{N}, <x7, {<数量, たくさん>}>, たくさんの]><x7, [φ, φ, 人が]>>]><x9, [φ, φ, <<x8, [φ, φ, φ]><x9, [φ, φ, 観た]>>]>>]>(91) 評論家がφ酷評したわりに x5＋たくさんの人がφ観た x9<x5, [{Z, +Predication}, {<★[LH], {<予測(x4), F>}>,<x5, {x4, ★{LH}}>,x3 = Subject(●),★target, [LH] = Subject(●)}, <<x4, [{V}, <x4, {<酷評した, T>, <Theme, x3>, <Agent, x2>}>, <<x2, [{N}, <x2, {<評論家, T>}>, 評論家が]<x4, [φ, φ, <<x3, [φ, φ, φ]><x4, [φ, φ, 酷評した]>>]>>]><x5, [φ, φ, わりに]>>]><x9, [{V, <target, x8>}, <x9, {<観た, T>, <Theme, x8>, <Agent, x7>}>, <<x7, [{N}, <x7, {<人, T>}>, <<x6, [{N}, <x7, {<数量, たくさん>}>, たくさんの]><x7, [φ, φ, 人が]>>]>40

<x9, [φ, φ, <<x8, [φ, φ, φ]><x9, [φ, φ, 観た]>>]>>]>⇒Merge<x5, [{Z, +Predication}, {<x9, {<予測(x4), F>}>,<x5, {x4, x9}>,x3 = Subject(●),
x8 = Subject(●)}, <<x5, [φ, φ, <<x4, [{V}, <x4, {<酷評した, T>, <Theme, x3>, <Agent, x2>}>, <<x2, [{N}, <x2, {<評論家, T>}>, 評論家が]<x4, [φ, φ, <<x3, [φ, φ, φ]><x4, [φ, φ, 酷評した]>>]>>]><x5, [φ, φ, わりに]>>]><x9, [{V}, <x9, {<観た, T>, <Theme, x8>, <Agent, x7>}>, <<x7, [{N}, <x7, {<人, T>}>, <<x6, [{N}, <x7, {<数量, たくさん>}>, たくさんの]><x7, [φ, φ, 人が]>>]><x9, [φ, φ, <<x8, [φ, φ, φ]><x9, [φ, φ, 観た]>
>]>
>]>
>]>
(92) 評論家がφ酷評したわりにたくさんの人がφ観た x5＋Predication x10
41

<x5, [{Z, +Predication}, {<x9, {<予測(x4), F>}>,<x5, {x4, x9}>,x3 = Subject(●),
x8 = Subject(●)}, <<x5, [φ, φ, <<x4, [{V}, <x4, {<酷評した, T>, <Theme, x3>, <Agent, x2>}>, <<x2, [{N}, <x2, {<評論家, T>}>, 評論家が]<x4, [φ, φ, <<x3, [φ, φ, φ]><x4, [φ, φ, 酷評した]>>]>>]><x5, [φ, φ, わりに]>>]><x9, [{V}, <x9, {<観た, T>, <Theme, x8>, <Agent, x7>}>, <<x7, [{N}, <x7, {<人, T>}>, <<x6, [{N}, <x7, {<数量, たくさん>}>, たくさんの]><x7, [φ, φ, 人が]>>]><x9, [φ, φ, <<x8, [φ, φ, φ]><x9, [φ, φ, 観た]>
>]>
>]>
>]>
<x10, [{Predication}, <x10, {<Subject, ☆>, <Predicate, ★>}>, φ]>⇒Merge<x10, [{Predication}, <x10, {<Subject, ★>, <Predicate, x5>}>, <<x5, [{Z}, {<x9, {<予測(x4), F>}>,<x5, {x4, x9}>,x3 = Subject(x10),x8 = Subject(x10)
42

}, <
<x5, [φ, φ, <<x4, [{V}, <x4, {<酷評した, T>, <Theme, x3>, <Agent, x2>}>, <<x2, [{N}, <x2, {<評論家, T>}>, 評論家が]<x4, [φ, φ, <<x3, [φ, φ, φ]><x4, [φ, φ, 酷評した]>>]>>]><x5, [φ, φ, わりに]>>]><x9, [{V}, <x9, {<観た, T>, <Theme, x8>, <Agent, x7>}>, <<x7, [{N}, <x7, {<人, T>}>, <<x6, [{N}, <x7, {<数量, たくさん>}>, たくさんの]><x7, [φ, φ, 人が]>>]><x9, [φ, φ, <<x8, [φ, φ, φ]><x9, [φ, φ, 観た]>
>]>
>]>
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<x10, [φ, φ, φ]>>]>(93) この映画は x1＋評論家がφ酷評したわりにたくさんの人がφ観た x10<x1, [{N}, <x1, {<この映画, T>}>, この映画は]><x10, [{Predication}, <x10, {<Subject, ★>, <Predicate, x5>}>, <<x5, [{Z}, {<x9, {<予測(x4), F>}>,<x5, {x4, x9}>,x3 = Subject(x10),x8 = Subject(x10)}, <<x5, [φ, φ, <43

<x4, [{V}, <x4, {<酷評した, T>, <Theme, x3>, <Agent, x2>}>, <<x2, [{N}, <x2, {<評論家, T>}>, 評論家が]<x4, [φ, φ, <<x3, [φ, φ, φ]><x4, [φ, φ, 酷評した]>>]>>]><x5, [φ, φ, わりに]>>]><x9, [{V}, <x9, {<観た, T>, <Theme, x8>, <Agent, x7>}>, <<x7, [{N}, <x7, {<人, T>}>, <<x6, [{N}, <x7, {<数量, たくさん>}>, たくさんの]><x7, [φ, φ, 人が]>>]><x9, [φ, φ, <<x8, [φ, φ, φ]><x9, [φ, φ, 観た]>
>]>
>]>
>]>
<x10, [φ, φ, φ]>>]>⇒Merge<x10, [{Predication}, <x10, {<Subject, x1>, <Predicate, x5>}>, <<x1, [{N}, <x1, {<この映画, T>}>, この映画は]><x10, [φ, φ, <<x5, [{Z}, {<x9, {<予測(x4), F>}>,<x5, {x4, x9}>,x3 = Subject(x10),x8 = Subject(x10)}, <<x5, [φ, φ, <<x4, [{V}, <x4, {<酷評した, T>, <Theme, x3>, <Agent, x2>}>, <<x2, [{N}, <x2, {<評論家, T>}>, 評論家が]44

<x4, [φ, φ, <<x3, [φ, φ, φ]><x4, [φ, φ, 酷評した]>>]>>]><x5, [φ, φ, わりに]>>]><x9, [{V}, <x9, {<観た, T>, <Theme, x8>, <Agent, x7>}>, <<x7, [{N}, <x7, {<人, T>}>, <<x6, [{N}, <x7, {<数量, たくさん>}>, たくさんの]><x7, [φ, φ, 人が]>>]><x9, [φ, φ, <<x8, [φ, φ, φ]><x9, [φ, φ, 観た]>
>]>
>]>
>]>
<x10, [φ, φ, φ]>>]>>]>(94) LF 意味素性
<x10, {<Subject, x1>, <Predicate, x5>}><x5, {x4, x9}>
<x9, {<予測(x4), F>}>x3 = Subject(x10),x8 = Subject(x10)<x1, {<この映画, T>}><x2, {<評論家, T>}><x4, {<酷評した, T>, <Theme, x3>, <Agent, x2>}><x9, {<観た, T>, <Theme, x8>, <Agent, x7>}><x7, {<人, T>}><x7, {<数量, たくさん>}>45

(95) 文の意味表示{<x10, {<Subject, x1>, <Predicate, x5>}>,<x5, {x4, x9}>,<x1, {<この映画, T>}>,<x2, {<評論家, T>}>,<x4, {<酷評した, T>, <Theme, x1>, <Agent, x2>}>,<x7, {<人, T>, <数量, たくさん>}>,<x9, {<観た, T>, <Theme, x1>, <Agent, x7>, <予測(x4), F>}>}46

4. ２つのワリニ
4.1. 統語構造と機能の違いによる２つのワリニの指定
本論文では、日本語のワリニを含む文の意味と統語構造を考察し、少なくとも(96)と(97)の２種類のワリニがある、ということを主張した。ワリニに関しては、庵他(2001)、大阪 YWCA
／岡本・氏原(2008)、グループ・ジャマシイ(1998)、飛田・浅田(1994)、友松他(2007)、日本語
記述文法研究会(2007)、森田(1989)、渡部(2000) 等で、「前件ワリニ後件」で表される構文としての意味の記述はされているものの、そこで挙げられている例文は、ほぼすべてが本論文で観察した Predicate ワリニを含むタイプの文である。つまり、これまで、ワリニを用いた文の統語構造に注目し、その特徴からワリニを分けて考察したものはない15。

(96) a.

文と文を接続するワリニb.

典型例：[父親が恋人を殴った]わりに[花子は落ち着いている]。

c.

Lexicon での意味素性<●, {<予測(★), F>}>

(97) a.

述部と述部を接続し、空範疇を主部に関係づけるワリニb.

典型例：花子は、[φ緊張した]わりに[φ上手に踊れた]。

c.

Lexicon での意味素性<★[LH], {<予測(★[RH]), F>}>,<id, {★[RH], ★[LH]}>,★target, [RH] = Subject(●),★target, [LH] = Subject(●)

ワリニだけを見れば、Lexicon に２つのエントリーを仮定することはコストが高いと思うかもしれないが、(97)に含まれる target 素性の部分は、日本語に広く見られる現象も合わせて説明できるものであり、また、(96a)と(97a)のような２種類の分布を見せる接続助詞（相当表現）
は日本語の中で珍しくない。ノニやズ、ナガラなどの場合がそうである。

(98)（文と文を接続する）
a.

[せっかく花子がおしゃれをした]のに[太郎はそれに気づかなかった]。

b.

[太郎が泣き止ま]ず[花子は焦った]。

c.

[町にスーパーが５軒もあり]ながら[花子はコンビニに通っている]。

ただ、渡部(2000)は、ワリニの前件と後件に存在可能／不可能な表現をいくつか指摘しているため、統語構造に注目したものがまったくないわけではない。
1547

(99)（述部と述部を接続する）a.

太郎は、[幼い]のに[上手に箸を使う]。

b.

花子は、[おもちゃを使わ]ず[太郎を泣き止ませた]。

c.

花子は、[真実を知り]ながら[黙っていた]。

ワリニの場合、ワリニの後件が前件から予測されたことではないという基本的な意味を作り出す点では２種類とも共通するが、 前件の文と後件の文を接続してその 機能を果たす
Sentence ワリニと、前件の述部と後件の述部を接続して空範疇の解釈の指定まで引き受ける
Predicate ワリニは、Lexicon で区別されて指定されていると考えたい。
4.2. 渡部(2000)と南(1974)
ワリニを用いた文の意味を記述した渡部(2000) には、ケドやノニといった逆接表現との比較で、ワリニの前件に推量表現があってはいけないことや、後件に禁止表現や意志表現が用いられてはいけないという指摘はあるが、主格要素や主題の有無、述語の種類に関しては述べられていない。一方、接続助詞を用いた従属句の内部構造を記述したものに南(1974) がある。南(1974) には、ワリニは取り上げられていないが、ガ、カラ、ケレド、テ、ナガラといった接続助詞を用いた従属句の内部に主格要素や主題が存在できるかどうかの観察かある16。
南(1974) は、(100)のように、接続助詞で終わる従属句の内部構造に現れる要素の観察に基づいて、従属句を A 類、B 類 C 類の３つに分類している。ここでは、本論文で注目する要素
のみ取り上げる17。従属句に生起可能であると判断された要素には「＋」、そうでないと判断されたものには「－」を付ける。
(100) 南(1974) の従属句の分類
A：～ナガラ（継続）、～ツツ、～テ 1、…
主格－、主題－、述語の推量形－、述語の丁寧形－
B：～テ 2、～ト、～ナガラ（逆接）、～ノデ、～ノニ、～ズ（ズニ）、…
主格＋、主題－、述語の推量形－、述語の丁寧形＋C：～ガ、～カラ、～ケレド、～シ、～テ 3、…

野田他(2002)では、～テで表される節の特徴をとらえ、並列節として用いられるものから連用節として用いられるものまでの連続性を、例文を挙げて示している。
16

筆者の観察によると、ワリニを用いた文の前件にはマスやデスといった述語の丁寧形は現れないため、丁寧形について南(1974)でどのように判断されたかも示すことにした。
1748

主格＋、主題＋、述語の推量形＋／－18、述語の丁寧形＋(100)に挙げた、主格要素と述語の推量形の生起可能性だけを見た場合、ワリニはその前件に独自の主格要素が現れてもよいこと、そして、渡部(2000) が指摘したように述語の推量形が現れないことから考えれば B 類ということだが、丁寧形について考えれば A 類ということになり、判断が難しい。おそらく、本論文の主張である、ワリニが２種類の分布を見せるという点については、南(1974) の分類を根拠とすることはできないだろう。ただ、南(1974)でも、具体的に細かく見るとどの類に属するかはっきり決めることができない場合があると認めている。分類には記載していない従属句で、～ツツの形のものにも～ナガラと同様 B 類のもの（逆接）とがあること、また、(101)の例を挙げて～ガの形のものには C 類以外にも B 類のものとすべきものがあるようだと観察を加えており、１つの接続表現が２つの類に分布するという日本語の現象をとらえている。
(101) 南(1974) が B 類に入ると考える、ガ従属句
酒ハ飲ムガ タバコハノマナイ 男[南 1974: 131]

南(1974)は、この例を見ると「酒ハ飲ムガ」が「男」に係る連体修飾語の一部だと考える必要があると述べる。これは、まさに述部と述部を接続して主部に関係づけるガであり、文と文を接続するガ（C 類）と構造的に区別すべきではないかと考えたものだと言える。

18

南(1974)では、C 類の～テ 3 句の述語は推量形で現れることができないと判断されている。
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5. まとめ
ワリニに２種類あるという本論文の主張は、統語意味論における文の構造と意味の記述に基づき、ワリニが文と文を接続するのか、述部と述部を接続して複合述部を作り、主部に関係づけるのかという統語上の役割によって使い分けられるというものである。そこで、文と文を接続するワリニを Sentence ワリニ、述部と述部を接続して複合述部を作るワリニを
Predicate ワリニと区別して呼ぶことにした。２つのワリニは、後件が前件から予測されたことではないという意味を出すという点では共通しているが、接続対象が文なのか述部なのかで異なるほかに、Predicate ワリニには、前件と後件にある空範疇を共通する主部に関係づけるという機能があることで相違する。そして、それらの空範疇は、target 素性という非主要部
からでも上位節点へ継承される素性を持ち、Predicate ワリニが前件と Merge し、次に後件とMerge することで Predicate ワリニに受け渡され、その位置から隣接していない主部との関係づけが実現される。このような多くの統語的および機能的な違いから、ワリニは Lexicon において２つが区別されて指定されていると主張する。
これらの機能は、統語意味論のアプローチを用いて明示的に説明され、実際に意味を構築するシステムとして動くものであることを示すことができた。特に、Predicate ワリニを含む
文の空範疇の解釈に関して、本研究の target 素性を利用した分析が、日本語における様々な構文の分析に利用可能なものであると考えており、今後も研究を積み重ねていくことで、統語意味論での研究が「Computational System の働きの解明」という目標に向かってさらに進んでいくと信じている。

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参照文献
庵功雄・高梨信乃・中西久美子・山田敏弘 (2001)『中上級を教える人のための日本語文法ハンドブック』, 東京, スリーエーネットワーク.
上山あゆみ (2015)『統語意味論』, 名古屋, 名古屋大学出版会.
大阪 YWCA／岡本牧子・氏原庸子 (2008)『日本語表現文型辞典』, 東京, J リサーチ出版.
グループ・ジャマシイ (1998)『日本語文型辞典』, 東京, くろしお出版.
東寺祐亮 (2018)「V スギル構文の統語的条件と解釈」,『日本語文法』18 巻 1 号, pp, 3-18.
飛田良文・浅田秀子 (1994)『現代副詞用法辞典』, 東京, 東京堂出版.
友松悦子・宮本淳・和栗雅子 (2007)『どんなときどう使う日本語表現文型辞典』, 東京, 株式会社アルク.
日本語記述文法研究会 (2007)『現代日本語文法６』, 東京, くろしお出版.
野田尚史・益岡隆志・佐久間まゆみ・田窪行則 (2002)『複文と談話』, 東京, 岩波書店.
原田祐介 (2021) 「ヨリ比較構文の構造と意味解釈」, 修士論文, 九州大学.
南不二男 (1974)『現代日本語の構造』, 東京, 大修館書店.
森田良行 (1989)『基礎日本語辞典』, 東京, 角川書店.
渡部学 (2000) 「逆接表現の記述と体系－ケド、ワリニ、ノニ、クセニをめぐって」, 大阪大学大学院研究科日本語学講座編『現代日本語研究』, 7 号, pp.112-133.

謝辞
九州大学人文科学府 言語文学専攻修士課程において本論文を提出するにあたり、お世話になった方々へこの場を借りてお礼申し上げます。同専攻教授 上山あゆみ先生には、指導教官
として４年にわたりご指導いただき、心より感謝申し上げます。授業と面談を通して、専門的な知識だけでなく、研究に向かう姿勢や問題の取り組み方、時間の使い方など、様々な面で多くのアドバイスをいただきました。先生は、理解がなかなか進まない筆者に対し、根気
強く、また温かく指導してくださいました。先生のおかげで、諦めずに論文執筆までやり遂
げることができました。そして、筆者の学業再挑戦であったこの４年は、かけがえのない充
実した時間となりました。統語意味論という分野の奥深さ、面白さを教えてくださった上山先生に深謝の意を表します。
副査である同専攻教授久保智之先生には、音韻論の授業で様々な言語の音韻構造を、時に面白いお話を交えながら教授していただきました。初めての月曜５限の発表の後先生から頂いた励ましのお言葉は大変うれしかったです。ここに感謝申し上げます。また、同専攻准教授下地理則先生には、形態論の授業でお世話になりました。先行研究を読みながら、言語観
察と記述の面白さ、難しさを知ることができました。月曜５限の発表の際も含め、先生の丁寧で細かなご説明に深謝いたします。同じく副査である同専攻講師太田真理先生には、脳科学実験を用いた言語研究について講義していただきました。それまで接する機会のなかった研究分野に関心を持つきっかけとなりました。先生には月曜５限の発表において細部にわたり有益な助言をいただき、ここに感謝申し上げます。
言語学研究室のメンバーである占部由子氏、卒業された陳陸琴氏には、私の入学時より研究室のことを親切また丁寧に教えていただきました。筆者と同じ統語論の分野で研究する原田祐介氏には、論文執筆にあたり問題があった時すぐに対応していただき、本当に助かりました。王丹凝氏、中島潤氏、松岡葵氏、宮岡大氏、井上恵利佳氏、林愷娣氏、山口航輝氏からも、研究に向かう姿勢に多くの刺激をもらいました。社会人で科目履修生として頑張られている齋藤浩子氏、現在日本語教師養成講座講師としてご活躍の壱岐勝氏からは多くの励ましをいただきました。日本文理大学工学部助教の東寺祐亮氏からは助言もいただき、大変有難かったです。来年度院生となられる近藤幸知氏には、本論文を読んでコメントしていただきました。改めて、皆様には感謝申し上げます。
筆者が九州大学言語学研究室という素晴らしい場所で研究できたのは、同研究室の先輩であり、日本語教師養成講座講師の高井岩男氏のおかげです。高井氏の勧めがなければ大学での学業再挑戦はおそらくありませんでした。この場を借りて感謝申し上げます。
最後に、私の最大の理解者であり、私を最も身近で支えてくれた家族に心から感謝します。
仕事と家事の両方で毎日の協力があってこそ進んでくることができた５年間でした。本当にありがとうございました。