日本大学歯学部紀要 42，1‑7，2014

デンタル・トリビューンの英語語彙レベル
田嶋倫雄

Vocabulary levels of Dental Tribune International
Michio Tajima
Abstract
This study intends to find a desirable vocabulary level to comprehend professional journals
in dentistry. The corpus was constructed by gathering articles from the e‑newsletters of
Dental Tribune International which were analyzed using VocabularyProfilers(VP)and v8an.
The VP result showed that the K3 words level has an 84.80% coverage ofthe corpus and v8an,
75.27%.This indicates that the basic 3000 words,the high school graduate level in Japan,are
not enough to comprehend professional journals without checking words and learners need toacquire the whole word list of VP or v8an and specific dental words to achieve an acceptablelevel of comprehension,supposedly a 95% text coverage.The result reaffirms the importanceof focus on EAP and/or ESP for effective vocabulary learning.
Key words: vocabulary level, corpus, dental words, ESP

語彙力はその言語の成績と相関している点を紹

１. はじめに介しているし，Akbarian（2010）は語彙量（size）と語彙理解度（depth）は関連しているとし，言第二言語または外国語で，専門分野の情報誌，
え

語学習上級者は語彙力が高ければ高いほど語のる者は少ないであろう。内容に伴い語彙が専門

深い理解度があることを示している。語彙力は的になり難易度が上がるのも想像するのは難し

ある程度は言語能力の指標といっても良さそう

くない。専門的内容の記事の難易度は，もちろなほどである。

雑誌，学術論文などが容易に通読できるとん内容に関わることが第一に理由としてあげら

ではその問題となる英語の語彙の難易度はどれるが，語彙そのものの知識が必要であることの程度なのか。専門用語とされるのは全体の語は疑う必要もない。

彙の数に対し何割くらいあるのか。全体として学術的内容のみでなく，専門的な分野の記事の語彙知識はどのくらいあれば，特定の分野のを英文で読み込んでいくとなれば，その分野のテクストが読みこなせるのか。本論では，オン専門知識にともない専門用語の習得は必須であライン版 Dental Tribune International（DTI）

る。一般分野の英文が読める程度の英語語彙力を例にとり，内容理解を前提としてどの程度のでは，到底太刀打ちできないと語彙レベルで，どのくらいの英語語彙数が理想

えるのが至極的習得であるのかを，探り出すことを目的とし当然であろう。
外国語学習において語彙の習得は重要な要因ている。日本語を母国語とする者が，英語で書の一つといえる。M orris and Cobb（2004）は，かれた歯科医向けの雑誌や専門誌を読むこと

日本大学歯学部

Department of Foreign Languages (English)

外国語分野（英語）〒 101‑8310 東京都千代田区神田駿河台１‑８‑13(受理：2014年９月 24日）

Nihon University School of Dentistry
1‑8‑13 Kanda‑Surugadai, Chiyoda‑ku, Tokyo 101‑8310, Japan1

日本大学歯学部紀要 42，1‑7，2014

が，日本において不可欠であるかは別問題とし修正した BNL，や Brown の NGSL がある。まて，そういった活字を読む際に必要であろうとた，British National Corpus（BNC）や Corpus

想定される語彙数とレベルを知っておくのは意

of Contemporary American English（COCA）

義あることといえよう。

などが元になっているコーパスを統合した 25
段階レベルを基本的にそれぞれ 1,000語ずつの

２. 英語語彙レベルについて

リスト，合計 25,000語程度で構成されている

英語全般において語彙レベルの指標は数多く

BNC‑COCA‑25などからも選んで分析ができある。最も著名なものは M ichael West（1953）

る。また，リストに含まれない語（offlist）も表による A General Service List（GSL）と示することができる。

（2000）の The Academic Word Level
CoxheadVP ではテクストを分析する際に，家族語（AWL）を使用した Range and Frequency（word family）で表示する。同じ語幹を持つ語

program で あ ろ う（現 在 は VocabProfilers

であるなら，語の基本形，三人称単数形，過去（VP）としてオンラインで使用可能)。GSL は半形，進行形，形容詞形，名詞形，接頭辞や接尾世紀以上も前のものであるため，更新の末 2013

辞の含む語などは一つの家族とみなされる。例

年 10月に最新版が発表されている。さらに，現えば，accept，accepts，accepted，accepting，

在の英語に合わせたものを作成し直した Char-acceptable，acceptance，unacceptable である。

les Browne（2013）の A New General Service

しかし，家族語は，同じ語幹を持つ語は品詞のList（NGSL）もある。

違いがあるにしても同じ家族扱いされてしまう

日本人英語学習者向けに作成されたので，必ずしも機械分析上一致しない結果が出（スペースアルク英JACET8000 や，SVL12000

現するのは避けられない。例えば，book という語）な ど も 代 表 例 と し て 挙 げ ら れ よ う。

語を動詞であっても名詞であっても，一つとみSVL12000 は 12レベル分けされた語彙が，各レ

なしてしまうという弱点がある。

ベルに 1,000語あり，大学受験前に覚える英単

JACET8000 分析プログラム（v8an）もそれぞ

語がレベル５とされている。アルクは大学受験

れのレベルを 1,000語ずつで分け，８段階の語には基本語からはじめ 5,000語の語彙を必要と

彙レベルとそれ以上の Over８，カンマなどが含判断しているのである。また，Oxford Univer-

まれる省略形（Cont.forms)，数字や数字と記

sity Press や Cambridge University Press も号（Non‑words)，固有名詞（Proper nouns）

headwords という語を使用して，語彙レベルになどの分類で，語彙のレベルを確認できる。家合わせたレベル別読み物が揃えられているが，族語表示である VP に対し，v8an ではテクスト

語彙の選定方法や語彙リストは，一般には公表をレマ化して語彙をランク分けしている。レマ

されていないそうである。

化とは，辞書で確認できる見出し語で同じ品詞

GSL も NGSL も JACET8000 も，イン ターの活用形は一つにまとめられているということ

ネット上のサービスで，英文テクストの語彙レである。例えば，動詞の look と名詞としてのベルを確認できる。例えば，GSL で調べる際は，look は別の語としてカウントされているはず

VP classic で使用される GSL＋AWL だけでなのである。JACET8000 は１億語の BNC となく，VP Compleat 版（2013年 10月現在）が日本人英語学習者の環境を踏まえて作成されたある。Compleat 版には classic も含まれていサブコーパスを頼りに，コンピューター使用して，他に GSL＋AWL を統合して使いにくさをて作成された語彙リストであり，人的判断に2

デンタル・トリビューンの英語語彙レベル頼って作成された JACET4000 の改良版であるの 95％の語彙力とは，どの程度の語彙レベルな（そのため，より正確とえてもいいだろう）。

のかが疑問となる。何語レベルの語彙を習得しよって VP と v8an の両方の語彙レベル確認はておくことが理想なのかがある程度判断できれある程度の差があるというのが前提とするべき

ば，今後の語彙目標設定値としての指針ともすである。

ることができるであろう。

英文を読む際に，未知の語彙を調べて意味確

３. コーパス構築と語彙レベル確認

認をせず，文脈から意味を推測することで，ほぼ問題なく読み進めることができるとされる語

独自の DTI コーパス構築には，手始めとして彙カバー率は，95％といわれている（Laufer，

DTI からのメーリングリストで紹介される代

1992，Browne，2013）。さらに Read（2000）は，表的な記事で平成 25年 11月４日から平成 26

英語を母国語としない者は最低でも 95％の語

年４月 14日までに配信されたものを収集する

彙を知っていることが必要としている。より認こととした。

知負荷を下げるには，限りなく 100％の語彙カ

DTI のメーリングリストは，一回の配信で厳バー率に近づけるのが重要であろう。実際，Van

選された最新記事が四件，企業紹介欄が一件，Zeeland and Schmitt（2013）は，98％が十分な

DTI のオン ラ イ ン 版 の 紹 介 や 広 告 な ど が 混

カバー率と述べてもいる。一般的な英文でもざっているのが通常のようである。今回の語彙

95％の語彙を知っている状態になるには，3,000

レベル確認では，各メーリングリストで配信さ語 程 度 の 語 彙 力 が 必 要 と さ れ る（Laufer，れる四つの記事のみを収集し取り扱うことにし1992）。語彙とは関係なく専門的な内容の文脈をた。Top Story，News，Business， Dental

理解するための知識も必要であろう。しかし，Tribune Partner，E‑paper などのカテゴリが3,000語の語彙力を必要最低語彙力と見立て，あり，出どころは，Dental Tribune の Interna-

それ以上の語彙とさらに専門用語の語彙力が，tional 版，America，Europe，Asia Pacific，

専門分野の記事や学術論文を理解する際には必Middle East & Africa 版であったりする。各記要だとするのは妥当のようである。

事のタイトルと，記事の出典も含めた記事中にBrowne（2013）は GSL と NGSL の Cam-

記載された地名・人名を全て分析に含めたが，bridge English Corpus（CEC）語彙カバー率を

その他の要因としての，記事執筆者名，企業紹

測って い る が，GSL が 84.24％（1964word

介記事，広告，記事中の写真の説明，e‑paperfamilies）で NGSL が 90.34％（2368word fam- （print edition online）などはすべて省略し，テilies）と結果を出している。一般的な英文においクストを調整した。収集した全ての記事の総語ては GSL のカバー率は 84％と判断していいだ

彙数が三万語を超えた時点で，本論のための収ろう。もちろん固有名詞などは既知語とされて集は終了とした。ただし，三万語を超えた回のいるので，それらを認識できればカバー率は

メーリングリストにおいては，その回の英文をもっと高くなる。読解において語彙カバー率

コーパスに含めた。

95％を必要とするなら，GSL だけでは一般英語

語彙レベル確認には，VP と v8an の両方を採は十分な理解ができるだけの語彙力でないこと

用し，テクストを分析にかけ，コーパスの語彙を意味する。必要最低限として 3,000語というレベル分け，頻出数，累積率などを比較検討しのも納得がいく。

た。さらに目安として，テクストのカバー率がそこで DTI を辞書を参照せずに読めるため95％に近づく語彙レベルを確認した。
3

日本大学歯学部紀要 42，1‑7，2014

４. 結頻度の割合に，大きな問題を起こすとは果

えにくいため，そのまま受け入れることとした。

総語彙数は，VP の結果では 31,281語，v8an

語種（types：同じ語を一語と数える）と語彙

では 30,923語と，数百語の差が生じた（Tableの総出現数（token：同一語も出現するごとに

1，Table 2 参照)。これら数百語の差は特殊文字

カウントする）の割合である Type‑token ratioの受け入れ具合や，ハイフンによる連語や行送が低いと，語彙の幅が少ないといえる。高いと，り語などがテクスト量に対し，多様に富んだ語彙を多く使えられるが，全体のレベル別出現

Table 1. VocabProfilers (VP) output with BNC‑COCA‑25
Freq. Level（％)
Families

Types（％)

Tokens（％)

Cumul. token％

K‑1Words：

631(27.88)

1122(27.83)

19481(62.28)

62.28

K‑2Words：
K‑3Words：
K‑4Words：
K‑5Words：
K‑6Words：

453(20.02)776(19.25)

4097(13.10)

75.38

528(23.33)
190( 8.40)
103( 4.55)
68( 3.00)

786(19.50)
220( 5.46)
119( 2.95)
77( 1.91)2946( 9.42)560( 1.79)
482( 1.54)
627( 2.00)

84.80
86.59
88.13
90.13

K‑7Words：
K‑8Words：
K‑9Words：
K‑10Words：

58( 2.56)
52( 2.30)
23( 1.02)
32( 1.41)

65( 1.61)
55( 1.36)
23( 0.57)
35( 0.87)

191( 0.61)
107( 0.34)
32( 0.10)92( 0.29)

90.74
91.08
91.18
91.47

K‑11Words：
K‑12Words：

22( 0.97)
13( 0.57)

28( 0.69)
13( 0.32)

47( 0.15)
19( 0.06)

91.62
91.68

K‑13Words：
K‑14Words：
K‑15Words：
K‑16Words：

15( 0.66)
11( 0.49)
4( 0.18)9( 0.40)17( 0.42)11( 0.27)
4( 0.10)
10( 0.25)

105( 0.34)
22( 0.07)
5( 0.02)19( 0.06)

92.02
92.09
92.11
92.17

K‑17Words：
K‑18Words：
K‑19Words：
K‑20Words：

5( 0.22)6( 0.27)
17( 0.75)
4( 0.18)5( 0.12)6( 0.15)
17( 0.42)4( 0.10)24( 0.08)
6( 0.02)36( 0.12)7( 0.02)

92.25
92.27
92.39
92.41

K‑21Words：
K‑22Words：
K‑23Words：
K‑24Words：

5( 0.22)2( 0.09)4( 0.18)1( 0.04)

5( 0.12)2( 0.05)4( 0.10)1( 0.02)8( 0.03)7( 0.02)10( 0.03)
3( 0.01)

92.44
92.46
92.49
92.50

K‑25Words：

7( 0.31)8( 0.20)

23( 0.07)

92.57

??

809(20.07)2325( 7.43)1002263＋?

4031( 100)

31281( 100)

100

Off‑List：
Total(unrounded)

Families は家族語，Types はそれぞれの同一語，Tokens は総出現数。Cumul.token は Tokensの累積。Type‑token ratio：0.13，Tokens per type：7.76

4

デンタル・トリビューンの英語語彙レベル

Table 2. v8an‑revised web edition output
indexes％tokens％Cumul. token％

level１level２level３level４level５level６level７level８

857
501
284

19.66911.499
6.518

19488
2781
1008

63.021
8.993
3.260

63.02172.01475.274

405
200
131
85
58

9.295
4.590
3.007
1.951
1.331

1864
639
386
614
120

6.028
2.066
1.248
1.986
0.388

81.30283.36884.61686.60286.990over８

833

19.119

1555

5.029

92.019cont. forms
non‑words
proper nouns

18
245
740

0.413
5.623
16.984

183
587
1698

0.592
1.898
5.491

92.61194.509
100

total

4357

100

30923

100

i/t＝14.09％
index は見出し語，tokens は総出現数，Cumul. tokens は，Tokens の累積。

用していることが分かる。VP の結果の Table 1ている。Off‑List の語を確認してみると，「＆」にも表示してある 0.13は決して高くないので，や「＠」な ど 理 解 が 容 易 な 記 号，「africa」，

見出し語だけで判断すると，DTI の語彙の多様「japan」，「kenya」など地名，「julie」，「michael」，

性は低いということが伺える。

「scott」などの人名，「overexpression」，「school-

また，Table 2 で表示してある「i/t」
は，index-「worldwide」らのように複合語を一
children」，

es の語数と tokens の語数の割合を表す指標

つの語として語の間にスペースを置かずに表記

で，「indexes の 総 語 数÷tokens の 総 語 数×したものや，単純な入力ミスにより二語が一語100」で算出される。indexes はレマ化された語扱いされてしまっているものも多く含まれていの出現数を表し，tokens は通常の語数の数え方

るので，一概に判断はできない。これらの比較で表された語の出現数である。例えば，「look，

的理解容易な語を調整すると実際の語彙レベル

looked，looking」の３語は，index 換算で１，

表は基礎的なレベルの語の割合が増えるであろ「i/t」の値が小さいといtoken 換算で３となる。

う。その反面，歯学系の用語と判断できる語もうことは，同じ語が多用されていることを表し

多 く Off‑List の 中 に 含 ま れ て い る。「abut-ており，一般的には平易な文といえる。清水ment」，「 gingivalis」，「 mandibular」，「 oc-（2003）によれば英字新聞が 10％をやっと超えclusal」，「prosthodontics」などは歯科分野でもる程度としていて，v8an の結果の 14.09％は，よく見かける用語に入るといえよう。これらの

DTI の方が語彙の繰り返しが多いことを示唆

基礎的な語と歯科用語を単純に半分の割合と仮している。

定し，基礎語を含めるならば 95％のカバー率に

VP の結果の Off‑List の延べ語数（Tokens）

達するのは，K‑10words のレベルといえる。

は 7.43％で，語種（Types）は 20.07％にもなっ

数字や記号などの non‑words として表して5

日本大学歯学部紀要 42，1‑7，2014

いる v8an の tokens は全体の 1.898％あり，ま語彙数が 8,000あってもまだ十分ではない。語た人名，地名，省略形などの proper nouns はの意味を調べることなく，容易に理解するだけ

5.491％である。これらを既知語と捉え，さらにの英語力というものを目指すのは，至難の業で省略形の cont. forms を含めると 100％になるあることが明白である。

わけだが，問題となるのは Over８の語彙であろ

VP の語の総出現数累積割合が 90％を K‑6う。つまり，Over８の語彙次第であるが，このwords で超えているものの，K‑25words まで部分を専門分野によって変動するであろう語彙

いっても 93％に満たしていない。つまり 25,000とし，それらを既習語とするならば，DTI は理語まで習得しなくても，6,000か 7,000語レベ

解できると言えそうである。単純にえるならルで，９割は理解可能な語彙だと判断し，それば，VP で見ても，v8an でみても特定分野の語以降は常に辞書などで確認することを前提とす

彙を身に付けていると仮定して 10,000語彙のれば良いのかもしれない。同様に，DTI の９割習得で DTI は読みこなせそうである。

の語彙を習得したといえるようにするには，

日本の高等学校の英語教育で学習すると思わ

JACET8000 の語彙リスト全てを網羅することれる約 3,000語と同じ数字の 3,000語を超えるが相当すると判断ができる。しかし，それを実レベルを目安にすると，VP の K‑3words まで行するのは気が遠くなる作業であるし，そもそ

で DTI の 語 彙 カ バー率 が 84.8％， v8an のも現実的ではないだろう。

Level３までで 75.274％しか及んでいない。二別の問題として，レベルの高くない語も複合

つの語彙リストのうち，基本語からみた 3,000

語または連語としては専門語彙になるという点語にこれほどの違いが出るのも問題があるが，がある。例えば，v8an では「chief」は Level２

前述した Off‑List，non‑words，proper nouns

で，「complaint」は Level４の語であり，難易度のうち理解できる語が多く含まれることを慮は高くない。しかし，歯学分野では「chief com-

しても，語彙カバー率 95％には残念ながら及ばplaint」は「主訴」と訳され一般的にはおそらくないだろう。

多くの者が「主な訴え」などと和訳するであろ

VP の Off‑List や v8an の proper nouns でう。また「lower」も「jaw」も Level３の語ではなく，難易度の高い語のリスト内に含まれてあるが，「lower jaw」は「したあご」とする一いる語彙という意味で，VP の K‑4から K‑25

般語ではなく，「下顎」など複合名詞の例を挙げまでのレベルに含まれるとされる語は 7.95％

たらきりがない。よって語彙レベルだけで判断であり，v8an の Level４から Over８までの語

できない歯学用語の難しさもは 16.745％も占める。

らない。

５.

慮しなくてはな専門用語とはどう判断されるのか。大別する

察と機械的に判断する方法と，人的努力により判英文を読む際に，辞書などの利用による語彙断する方法がある。特定の分野に精通する専門確認をせずとも，理解できると推定される 95％

家や専門用語集，さらにコンピューターで出現の語彙カバー率に達するにはどの程度の語彙力

頻度を確認 す る な ど 四 つ の 方 法 を 提 案 し たが必要であるか。VP の結果は，K‑25words のChung and Nation（2004）も，九つの方法で測レベルでも 92.57％である（Table 1)。また，

定し英文内で使われる専門用語の抽出を比較しv8an の結果では，Level８では 86.99％である

た Chujo & Utiyama（2006）も，また Vocabu-（Table 2)。つまり，v8an の結果を見ただけでもlaryclassifications，Keyword analysis，term
6デンタル・トリビューンの英語語彙レベル

extraction，systematic classifications の四つ

Coxhead, A. (2000)A New Academic Word List.
TESOL Quarterly 34(2), 213‑238の 方 法 の う ち，二 つ を 組 み 合 わ せ た hybrid

Chung, T.M., & Nation, P. (2004) Identifying
technical vocabulary. System 32, 251‑263

method を紹介している Kwary（2011）などもいるが，どれも結果的には人間の目で確認し，

Chujo, K., & Utiyama, M. (2006) Selecting level‑specific specialized vocabulary using statisti-

選定することを排除できていない。つまり専門用語であるという判断は，コンピューターの測

cal measures. System 34, 255‑269

定だけで機械的にはできず，専門とする者が判断する事が必須とKwary, D.A. (2011) A hybrid method for deter-

えて良いのであろう。

mining technical vocabulary. System 39 , 175‑185

６. 最 後 にLaufer,B.(1992)How much lexis is necessary for

語彙レベル確認ソフトにより，DTI で読まれreading comprehension? In Arnaud, P., & Be-

る英文の語彙の難易度はある程度確認できた。

joint, H. (eds), Vocabulary and applied linguistics, London : Macmillan, 125‑132

出来るだけ多くの数の語彙を，可能な限り手早い習得を目指すという学習効率をMorris,L.,& Cobb,T.(2004)Vocabulary profiles

慮するならas predictors of the academic performance ofば，つまり頻出度の高い語彙から理解し習得を

Teaching English as a Second Language
trainees. System 32, 75‑87

目指すのが得策とするなら，本論で触れた語彙レベルと頻出数の確認作業は，間違いなく有効

Read, J. (2000)Assessing vocabulary. Cambridge:である。

Cambridge UP

本論で扱った DTI の全ての記事の語彙数はVan Zeeland, H., & Schmitt, N. (2013) Lexical

三万語を超える程度の小さいコーパスである

coverage in L1 and L2 listening comprehension.

が，継続することでより正確な語彙レベルの確The same or different from reading comprehension?Applied Linguistics 34(4), 457‑479

認ができるようになるであろう。また，DTI だ

Vocabulary Profilers. The compleat web VP!
Retrieved July 17, 2014, from http://www.lex

けでなく，他の歯科系英文テクストも精査することで更にこの分野の語彙レベルが明確にでき

tutor.ca/vp/bnc/

るであろう。頻出度による語彙の重要度も精査することと合わせ，歯科分野における英語語彙

v8an.Revised web edition.http://www.tcp‑ip.or.
jp/ shim/j8web/j8web.cgiの抽出に貢献できることを切に願う。

West,M.(1953)A General Service List of English

参

Words. London : Longman
清水伸一（2003）JACET8000 付属 CD‑ROM のプロ

文献

Akbarian, I. (2010) The relationship between
vocabulary size and depth for ESP/EAP

グラムデータ使用法．第 42回 JACET 全国大会．
http://www.tcp‑ip.or.jp/ shim/J8.htm
スペースアルク 英 語．レ ベ ル 別 語 彙 リ ス ト SVL

learners. System 38, 391‑401
Browne, C. (2013)A new general service vocabu-

12000．Retrieved July 17，2014，from http://
www.alc.co.jp/eng/vocab/svl/

lary list : Helping students help themselves.
The Language Teacher 37 (6), 43

7