教育用語彙選定における特徴語抽出及び Wordplot の利用
中條清美 1
1 日本大学

内山将夫 2

中村隆宏 3

2 情報通信研究機構

1 背景
英語の教授・学習に使える時間は限られている。英語の語彙学習においてはすべての語を習得することは不可能で，また習得する必要もない。そこで，限られた時間を有効に活用するためには無駄を省いた語彙精選が必要となる。
近年，語彙指導の分野では，効率的な学習・指導には「基本語彙」と「専門語彙」という 2種類の語彙表で対応すると効果的であるという考え方がある。例えば，最初に 2,000-3,000 語程度の基本語彙を学習した後に，学習者の学問領域や職域に合わせて目標分野を限定し，その特定分野の専門語彙を指導することで学習効率を高めるというものである1。
そこで，語彙教材の開発に，基本語彙と専門語彙という 2 種類の教育用語彙の選定作業が不可欠となる。基本語彙は「どの分野にも広く出現する語彙」であり，実際に書かれたり話されたテキストを大量に集めた British NationalCorpus (BNC)2 のような一般分野コーパスから高頻度語を選定するという手法が有効である。

西垣知佳子 43 小学館

4 千葉大学野の語彙リストのような「特徴のない語彙」と対照させて，両者の出現頻度数に大きな差のある「特徴のある語彙」を抽出する方法が有効である3。
さらに，学習者の英語習熟度は一様ではない。
そのため教育用の専門語彙選定には，初級・中級・上級といった学習者の習熟度レベルに合致した段階的な専門語彙表が求められる。
以上のような状況に鑑みて，我々は，専門語彙をなるべく簡便で客観的に，しかも学習者の語彙レベルに応じて選定するツールの開発を行ってきた。そのために，1) 9 種の統計指標を用いて特徴語4を抽出する方法[1]，さらに語彙の相対的な専門度を視覚的に把握しながら特徴語を抽出する方法として，2) 単語散布図（Wordplot）を提案した[2]。
本稿では，これら 2 種類の手法を BNC のCommerce 分野と Corpus of Professional English(CPE)5 に適用して，ビジネス分野および科学技術分野の特徴語を抽出し，その抽出結果の有効性を検討した。

一方，ビジネスや科学技術といった「特定分野に特徴的な語彙」である専門語彙の選定に，

2基本語彙と同様の手法を用いると，中・低頻度

2.1 特徴語抽出に使用した言語資料の「専門性の高い語」が選定されにくいという特徴語の抽出には，以下の専門分野および一般問題がある。専門語彙の場合，当該分野の頻度順リストを見るだけでは不十分であり，一般分
12

例えば，Nation (2000:187).
http://www.natcorp.ox.ac.uk/World/HTML/thebib.html

研究方法

3

例えば，竹蓋幸生 (1981)『コンピューターの見た現代英語』東京: エデュカ出版.
4
本稿では，以下では，頻度分布における何らかの特徴に基づいて抽出された語彙を「特徴語」と定義する。
5
http://www.perc21.org/

分野コーパスにおける単語の出現頻度付き語彙
6以上の統計指標を用いて，Commerce 分野おリストを用いた 。

よび CPE リストの各語の出現状況を，BNC で1）専門分野の言語資料の当該語の出現状況と比較してその語の特徴度① BNC のCommerce 分野726 万語より作成しを示す指標値を求めた。指標値にしたがって降た頻度 100 以上の 2,973 語（延べ 5,883,249

順にソートし，上位 500 語から，ビジネス分野語）と科学技術分野の特徴語リストを 9 種ずつ作成② CPE 科学技術コーパス 2,000 万語より作成
した頻度 100 以上 4,467 語（延べ 13,527,303語）
2）一般分野の言語資料

2.4 Wordplot と特徴語リスト
専門分野の英語語彙を一般分野の英語語彙にBNC 全体より作成した頻度 100 以上の[3]対照させて可視化する方法として，単語散布図を利用する Wordplot を提案した。この単語散布

13,956 語（延べ 86,008,037 語）

図では，横軸が一般分野における単語の出現頻

2.2 特徴語の検討に使用した言語資料

度（Fglobal）と割合（Pglobal）を表し，縦軸が71) 英語母語話者の語彙習得学年リスト
82) 基本語彙リストと専門語彙リスト
2.3

した。

専門分野における単語の出現頻度（Flocal）と割合（Plocal）を表す。

9 種の統計指標と特徴語リスト

使用した統計指標は，頻度（Freq），ダイス係
数（Dice） ，コサイン（Cosine） ，補完類似LH

MH

HHLMMMHM

LL

ML

HL

度（CSM） ，対数尤度比（LLR） ，カイ二乗値（Chi2） ，イエーツの補正公式（Yates），自己相互情報量（PMI） ，マクニマーのテスト（McNemar） の 9 種である9。
6

数詞，固有名詞，略語等は人手で除外した。これらの語は，多目的の言語使用に対応する教育用語彙表には不要と考えられる。我々は，外国語としての英語教育における学習語彙は，現代英語を代表する 1 億語のBNC における頻度 100 以上の 13,956 語の範囲内の語彙で十分であると考えている。そこで，専門分野の語彙リストから BNC13,956 語に含まれていない語を除外した。
7
学年の決定には 1～3 年は Basic Elementary Reading
Vocabularies (Harris & Jacobson, 1972)，4～16 年生は The
Living Word Vocabulary (Dale & O’Rourke, 1981)を参照した。両資料に未収録の語は 17 年生とした。
8
詳細は 3.2 参照。
9
これらの指標はパラメタ a,b,c,d（a：専門リストに単語Ｘが出現した回数，b：BNC リストに単語Ｘが出現した回数，c：専門リストの延べ語数－a，d：BNC リス
トの延べ語数－b）によって計算される。各指標の詳細と定義式は文献[1] [4]を参照されたい。

図 1 Commerce 分野の Wordplot（単語散布図）

図１は，横軸に BNC における出現頻度を，縦軸に Commerce 分野における出現頻度をとり，単語数によって各軸を 3 等分した 9 領域よりなる Wordplot（単語散布図）である。左上の領域には，一般分野での出現頻度が低く，専門分野での出現頻度が高い単語が位置する。Wordplotの9 領域に属する語から，Commerce 分野とCPEについて 9 種ずつ特徴語リストを得た。

ル，左列にあたる LH，LM，LL は 8～9 年生レ

3 結果
ビジネス分野と科学技術分野の特徴語を 2 種類の手法によって抽出し，抽出結果の有効性を，学年レベル，基本語彙と専門語彙の含有率の観点から検討した。両分野の特徴語抽出結果にはほぼ同様の傾向が見られたので，以下では紙幅の関係で，Commerce 分野について報告する。
3.1 学年レベルベルであった。
以上の結果から，9 種の統計指標と Wordplotの両手法ともレベル別の語彙を適切に選定し分けており，統計指標では Freq から CSM は初級用，LLR から Yates は中級用，PMI と McNemar
は上級用に，Wordplot では HH，HM，HL は初級用，MH，MM，ML は中級用，LH，LM，LL
は上級用の語彙選定に適することが判明した。

英語母語話者の語彙習得学年リストを用いて，3.2 基本語彙と専門語彙の含有率

Commerce 分野の特徴語を容易に理解できるのは，米国の何年生ぐらいなのかを調査した結果を表１に示した。表１の左半分は，9 種の統計指標による特徴語上位 500 語の平均学年を指標ごとに示す。表１の右半分は，Wordplot の 9 領域に配分された特徴語の平均学年を領域ごとに示した。
表１ Commerce 分野の特徴語の平均学年
統計指標 対象語数 平均学年

Freq
Dice
Cosine
CSM
LLR
Chi2
Yates
PMI
McNemar

500
500
500
500
500
500
500
500
500

3.3
3.3
4.3
5.0
6.1
6.5
6.5
9.0
10.2Wordplot 領域

対象語数 平均学年

HHHM
HLMHMMMLLH
LM
LL

771
164
56191506
293
29320
641

3.5
3.1
2.4
6.2
5.8
4.8
8.2
8.9
9.0

各特徴語リストにどの程度，基本語彙と専門語彙が含まれるかの割合を調査した。本稿では基本語彙リストとして次の 4 種を用いた。①10，Function words（文法的な役割を持つ機能語）② Basic vocabulary（General Service List11のように学習者が最初に学ぶべき基礎的な語彙），③
Textbook vocabulary（日本人学習者が中学・高校教科書を通して習得する語彙）12，④ Academicvocabulary（大学生が一般教養科目を理解するために必要な基本語彙）13。そして，専門語彙の例として Business dictionary の見出し語リスト
を Business vocabulary として用いた14。
図 2 には，9 種の統計指標によって抽出された特徴語上位 500 語に 4 種類の基本語彙がどの程度含まれるか，また専門語彙である Business

表１左では，統計指標によって異なる学年レdictionary の見出し語との一致度を調べた結果ベルの語が抽出されていることが分かる。平均を示した15。図 3 には Wordplot の 9 領域に分布

すると，Freq，Dice，Cosine，CSM の特徴語はした特徴語についての結果を領域ごとに示した。

母語話者の 3～5 年生レベル，LLR，Chi2，Yates
は 6 年生レベル，PMI，McNemar は 9～10 年生レベルに相当する語を抽出した。
表１右に示したWordplotも領域ごとに異なる学年レベルの語を抽出している。Wordplot を縦に 3 区分した右列にあたる HH，HM，HL（図1 の区分参照）は母語話者の 2～3 年生レベル，中列にあたる MH，MM，ML は 4～6 年生レベ10Nation[5]の Function words ( pp.430-431)を使用した。
West, M. (1953). A General Service List of English Words.
Longman.
12
New Horizon English Course 1，2，3 と Unicorn English
CourseⅠ, Ⅱ, Reading より作成した 3,245 語（延べ語数 38,937 語）
13
http://www.vuw.ac.nz/lals/research/awl/awlinfo.html
14Longman Business English Dictionary ( Pearson
Education Limited, 2000) の見出し語 4,565 語
15Freq と Dice，Chi2 と Yates は同じ値であったので，図2 では同軸上に示した。
11

monopoly, incentive などの経済英語が含まれる。

100 %
80

Business vocabulary60

Textbook vocabulary

40

Basic vocabulary
Academic vocabulary

20

Function words

い精度で専門語彙を取得できることがわかる。
3.1 の結果と併せて考察すると，統計指標のうち中級用には LLR ，Chi2 ，Yates が，上級用PMIMcNemarLLR
Chi2/YatesCSMFreq/DiceCosine0

これらの領域では基本語彙の含有率は低く，高には PMI が高い精度で専門語彙を選定し，

図 2 統計指標による特徴語の基本・専門語彙含有率

図 2 より，LLR，Chi2，Yates，PMI の 4 指標の上位 500 語の約 8 割が Business dictionary の見出し語と一致する。一方，Freq から McNemar

Wordplot では中級用には MH，上級用に LH，LM の領域に入る語を選定すれば高い精度で専門語彙を選定できることが判明した。

4 おわりににかけて基本語彙の含有率は段階的に減少して

本稿では，ビジネス分野と科学技術分野の専いる傾向が見られることから，PMI に専門性の門語彙を対象として統計指標とWordplotを使用高い語彙が抽出されていることが推定される。

して特徴語を抽出し，その専門語彙抽出の有効実際，PMI の特徴語上位には，lading，buyout，性を検証した。本稿で検討した 2 種類の選定手

arbitrage，subcontractor，liquidity，volatility など

法を適切に選択し利用することで，学習者に応専門的な経済用語が順位付けられている。

じて，初級･中級・上級といった段階的な専門語100

彙を効率的に選定できると考える。

%

80
Business vocabulary60

Textbook vocabulary

40

Basic vocabulary
Academic vocabulary

20

Function words

0HLHMHH

ML MM MHLLLMLH

参考文献[1] Chujo, K. and Utiyama, M. (2006). Selecting level-specificspecialized vocabulary using statistical measures. System,34 (2), 255-269.
[2] Utiyama, M. and Chujo, K. (2007). Linking word

図 3 Wordplot による特徴語の基本・専門語彙含有率

図 3 に見られるように，LH の領域語のほぼすべてがBusiness dictionaryの見出し語と一致す

distribution to technical vocabulary. Journal of the Collegeof Industrial Technology, Nihon University, 40（in press）.
[3] Chujo, K. (2004). Measuring vocabulary levels of English
textbooks and tests using a BNC lemmatised highfrequency word list. In: J. Nakamura, N. Inoue, and T.

る。LH には dividend，equity，discount，monetary

Tabata (Eds.), English Corpora under Japanese Eyes (pp.

や takeover，audit，merger のような経済用語が231–249). Amsterdam: Rodopi.

含まれる。次いで MH，LM の順に一致度が高[4] 内山将夫・中條清美・山本英子・井佐原均 (2004).「英い。MH に含まれる語は，asset，credit，stock，語教育のための分野特徴単語の選定尺度の比較」『自cash，loan，debt や employee, consumer, investor,buyer, shareholder のようなビジネス用語である。
LM では専門語彙の含有率は少し下がるが，premium, aggregate, lease, stake, innovation,然言語処理』11 (3): 165-197.
[5] Nation, I. S. P., (2001). Learning Vocabulary in Another
Language. Cambridge: Cambridge University Press