論文

コーパスは基礎語彙を確定できるか？
Est-il possible que le corpus détermine les vocabulaires
fondamentaux ?
中尾

浩 （愛知大学法学部）

要旨
筆者は数年来，フランス語のコーパス分析を通じて基礎語彙や重要語彙と呼ばれるものを確定できるかどうかに取り組んできたが，それは不可能であろうという結論に達した。コーパス
が基礎語彙を確定することができないのであれば，どのようにすれば基礎語彙を確定することができるのか，あるいは不可能なのかについて，考察を加えることにする。

キーワード：コーパス，基礎語彙，集合知，フランス語

基礎語彙とコーパス

ろうと，何らかの意図の元に選別された一群の語という共通点のみを指し示すたフランス語に限らないが，日本語でもめである。

英語でも，ネイティブ話者向けであろう

これらのリストの精度を上げるためと第 2 言語学習者向けであろうと，何らに， コ ー パ ス の 利 用 が 大 い に 期 待 さ れかの言語を習得することを容易にするた

た。実際，コーパスを利用した語彙リス

めに，しばしば「基礎語（彙）」や「重要トは既に様々な言語においていくつも作

語（彙）」と呼ばれる一定数の語を集め成されて，大いに活用されているばかりたリストが利用される。『○○語重要語

か，更なる精度を求めて鋭意研究されて3,000』のような名称で単語集としてまといる。

められた形態もあれば，数万語を収めた

コーパスの利用が言語研究に大いに資辞書の中で＊印や色つき文字で強調されすることは事実であろうと思われる。事た数百語から数千語のような形で提示さ

実，分野によっては大きな成果を上げてれることもある。印刷物ではなく，単にいる。翻って，基礎語彙や重要語彙と呼デジタルデータとしてだけ提供されていばれる語彙リストの作成についてはどうる場合もある。本論においてはそれらのか。筆者はここ数年，コーパス，もう少いずれも「語彙リスト」と称することにし厳密にいうと，生データを形態素解析する。単語集であろうと辞書の記載であした結果に基づいたコーパス研究に取り愛知大学情報メディアセンター

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組んできたが，どのような方法をとってMy Rank についても， ま た ど の よ う な 観 点 か ら 考 え て も
コーパスが基礎語彙や重要語彙を確定す

筆者が個人的に収集した，主としてフることは不可能である，という結論に達

ランスの新聞（かつてはフランスの新聞した。これはコーパスの規模を今の 10 倍

デ ー タ の 中 に は Web 上 で 無 料 で 公 開 さや 100 倍にしてみたところで，あるいはれ て い た も の も あ っ た。 ま た CD-ROM

どれほど多種多様なジャンルからコーパ等を購入したものもある）を中心としたスを集めたところで，原理的に不可能でデ ー タ で， 語 数 は お よ そ 数 億 語 と 見 積ある。

もっている。このデータを TreeTagger 1と い う 形 態 素 解 析 ソ フ ト で 分 析 し て，

コーパス分析結果の比較

TreeTagger が解析した形態素ごとに集計した。残念ながらいささか信頼度の低

フランス語のコーパス分析結果は探せいデータであり（たとえばデータ中に重ば意外と何種類もある。残念ながら新し複などが多数ある），優れたアプリケー

い成果が少なく，過去のものについてはションではあるが，TreeTagger の性能

母集団が小さなコーパスに基づいているの限界により分析精度に限界があり，必ものも少なくない。しかし，それらも含ずしも万全の分析結果ではないのだが，めて，実は大勢には影響がないことも明

実は意外と的確な分析がなされていたこらかにするつもりである。

とも後ほど紹介する。

入力作業がまだ完全に終わっていな
い の で， 今 回 は 私 個 人 が 作 成 し た デ ー

FDF についてタ（My Rank と 表 記 ），2009 年 に，Routledge 社から出版された Frequency

FDF は 2,300 万語のデータ分析から上

dictionary of french （FDF と 表 記 ），位 5,000 位（5,000 語ではない）を収録しTrésor de la Langue Française を 編ている。データの詳細を見ると，書き言纂する際に使われた大規模コーパスを

葉，話し言葉，フランス本国，海外，のみ

Etienne Brunet が分析したもの（TLF-B

ならず，ジャンルに関してもある程度のと表記）の 3 つを比較することにした。そバランスを考えて母集団を作っているよ

れぞれのデータについて，もう少し補足

うだ。最近のフランス語コーパス分析にをしておく。

おいては，それなりに完成度の高いデー
タ言えよう。

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TLF-B について

え ば，3% と い う 数 値 が そ の コ ー パ ス 全体においてどのような位置づけなのかが

TLF（Trésor de la langue française ）わかりづらく，結果的に異なった結果同を作成するために構築されたデータに基士を比べにくくしている。たとえば 30%,

づいて作成された労作であるが，TLF の20%, 10%, 5%, 3%, 2%, 1%,.... というグデータということからもわかるとおり，

ル ー プ と，10%, 9%, 8%, 7%, 6%, 5%,

主として文学的なデータである。およそ4%, 3%, 2%, 1%,.... というグループでは

2,500 万 語 の デ ー タ を 分 析 し， 出 現 回 数

同じ 3% の出現率でも前者は 1 位の 10 分

が 500 回以上の 6,700 語を収録している。

の 1 に す ぎ な い が， 後 者 で は 3 分 の 1 に

FDF とはジャンルが異なるが，母集団のなってしまうので，同じ 3% でも全体の大きさが，おおむね同じである。

中での意味合いが異なってしまう。
最後に出現順位（ランク）で比較する

以上が今回利用したデータである。出方法がある。こちらは出現数でも出現率

現回数やランクを割り出したデータは他

でも，とにかく数値の大きなものから順にもいくつかあり，現在入力中ではあるに並べて順位を決めて，それを比較する

が，おそらく今回の結論を覆すことには

方 法 で あ る。 実 出 現 数 の ラ ン ク も あ れならないと思われる。

ば 出 現 率 の ラ ン ク も あ る。FDF は 実 出
現数と分散から割り出したランクを用

データの検証（1）い て い る。 こ れ な ら， 先 ほ ど の 同 じ 3%でも，前者のコーパスでは 5 位，後者のこれらのデータを比較するにあたっ

コーパスでは 8 位となって，コーパス内て，まずどの数値で比較するかを決める

での相対的な位置を比べやすい利点があ必要がある。

る。ただし，ランクにも問題点はある。

複数のコーパスの結果を比較する場

まず第一にランクの振り方だが，同数の合，比較検討する数値はいくつか考えらものを一つと数えるか，あくまで上かられ る。 ま ず 実 際 の 出 現 数 だ が， こ れ は順に数えるかによってランクの値は大幅

コーパスサイズが異なると比較にならなに変わってくる。1,2,3,4,5,6,7 という振りいので不向きである。次に出現率で比較

方 を し て い る も の と，1,2,2,4,4,4,7,.... やすることは可能だろう。コーパスサイズ（Excel の RANK 関 数 が こ の 振 り 方 を すに寄らないので，出現率が 10% であればる），1,2,2,3,3,3,4,.... といった振り方によ

コーパスのサイズにかかわらず 10% であ

る違いである。コーパス内に含まれる語る。しかし出現率にも難点はある。たと彙の使用頻度は一般的にパレートの法則

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に従っているので，下位に行けば行くほとする。

ど同数の要素が大量にある。ランクの振り方次第で 1,000 番と 1,300 番といった具合にブレてしまう。
今 回 は FDF と My Rank と TLF-B の
3 つともランク付けの仕方が異なっている。本来，このような異なったランクの振り方を比較することは適切ではないのだが，今回はこのまま放置することにする。 と い う の が， 筆 者 が ラ ン ク を こ のデータに取り込んだ最大の理由は，実はランクそのものに重きを置いていないか
らである。後ほど明らかになるが，A という語が 100 位で，B という語が 200 位という数字そのものにさしたる価値がない

fig-1（My Rank をキーにした場合）

上に，現実に異なったランクの振り方のデータを比較してみた場合，ランクの振fig-1 は My Rank をキーにして並べ直り方に起因すると思われる違いより別のし た 結 果 で あ る。 紙 面 の 都 合 で 画 面 が要因の方が大きいことが分かった。した

小さくて見えにくいのが残念だが，Myがって，これらのデータはあくまで目安

Rank と FDF が極めて似通った数値を出に過ぎず，使用頻度という観点から選択

し て い る こ と が わ か る。 ま た TLF-B がされた語彙リストの一種と考えれば，そ若干，他の二つとはズレた値のように見の語彙に一票が投じられているかどうか

えるからくりは後ほど解説する。

だけが問題なので，ランクの数値そのもこの図を見ると，いろいろなことがわのにはあまり大きな意味がない。要するか る。 ま ず 第 一 に，FDF で 2 か 所 数 値に 5,000 語や 3,000 語の語彙リストとだけが抜けている。具体的には du と au であ

見なしておく方が良いと思われる。辞書る。FDF は恐らく du は de le, au は à leの ＊ 印 な ど も， 第 1 レ ベ ル， 第 2 レ ベ ルに分解して計算したものと思われる。一といった区別がされていても，実際の集口に形態素の数を数えると言っても，du計においてはその区別を用いていないとや au を ど の よ う に 考 え る か， あ る い はいう経緯もあるので，今回はさしあたっson, sa, ses は す べ て 個 別 に カ ウ ン ト すて，大まかな傾向さえ読み取れれば良しるのか，三つをひとまとめにしてしまう

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の か， 場 合 に よ っ て は son と sa を ひ とまとめにして（単数），ses（複数）と区別することも考えられる。分析者の方針
によって結果はすべて異なってくる。事実，TLF-B は 動 詞 に つ い て は， そ の 過
去分詞形が形容詞化しているか否かにかかわりなく，過去分詞でカウントする計
測の仕方をしている。その他，たとえばどこまでを派生語と考えるか，多義語をどこまで区別してカウントするかなど，
細かい方針の違いの積み重ねが結果的に分析結果の大きな違いをもたらしてしまう。 た と え ば，TLF-B だ け が être を 動

fig-2（100 位近辺の図）詞と名詞で分けて計量している。データ
中で la 1 のように書いてあるものは，語

先 ほ ど の fig-1 の 数 値 は 3 つ の コ ー パ

彙リスト入力中に冠詞の la と代名詞の laス 間 で 似 通 っ た 数 値 だ っ た が，fig-2 はを区別して掲載してある場合などにできか な り ば ら つ い た 印 象 を 与 え る。 し かるだけ忠実にデータを作るために区別しし，よく見てみると My Rank と TLF-B，

たのだが，当然，見出しとしては la だけ

FDF と TLF-B は か な り ズ レ て い る が，でその中に冠詞も代名詞も含めてある場

My Rank と FDF の間にはさほど大きな合や，それこそ le に全てまとめてある場

違 い が な い。1,000 あ た り ま で 検 討 し て合など，データのジャンルや解析機の精も，My Rank と FDF は比較的数値がま度以上に，分析方針の違いによる影響がとまっているのに対して，TLF-B だけが無視できないほど大きい。

やや異なった数字を示していることは，

fig-2 を見ると，似たような数値を出し

1,000 位近辺を示した fig-3 からもよくわて い た My Rank と FDF だ が，100 位 あか る。 こ れ は TLF-B の 分 析 基 準 が 個 性たりになると，早くも数値が一致しなく的 な 上 に， ジ ャ ン ル が お お む ね 文 学 になってくる。

偏っていることによると思われる。

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fig-4（TLF-B をキーに並べ替え）

fig-3（1,000 位付近の図）
My Rank は 必 ず し も き れ い で は な い

fig-4 を 見 る と，TLF-B を キ ー に し て

生データを精度に限界のあるツールで分並べ直した場合，My Rank と FDF の数析した割には，ばらつき程度の範囲内に値はばらばらであちこちが空白だらけ

収まっており，結果的にかなり精度が高になっている。しかし語をよく見ると，い と 思 わ れ る FDF の デ ー タ と 対 応 し て

TLF-B は l' や les, des, une などまで個別いる。もちろん，個別に検討を加えればにカウントしており，何をどのようにカ問題のある値はいくつもあるのだが，だ

ウントするかによって，結果は大きく異いたいの傾向はほぼ一致しているというなることの見本である。
さらに，並んでいる語をもう一度観察ことで，実は充分なのである。その理由してみよう。fig-1も fig-4も機能語や文法も後ほど述べる。
FDF で 並 べ 替 え て も お お む ね 同 じ な語と呼ばれる語ばかりが上位に並んでいので，少しズレのある TLF-B をキーにしる。先ほどの fig-1のように主にジャーナて並べ替えてみる。

リ ス テ ィ ッ ク な デ ー タ で あ る My Rank
を キ ー に 並 べ た と き に は TLF-B は 異 質のデータのような印象を与えたが，実はかけ離れたデータではないことがわかる。さらに，fig-4 を先ほどの fig-2 と同じ
く 100 位くらいまで下げてみよう。

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確かに細かく見ればそれぞれのコーパ

いものを第 3 ランクのようにして，基礎スごとの傾向のようなものはあるが，あ語彙や重要語彙を確定させることができえてそこに拘泥すべきではない。むしろそうだが，その前に，フランス語の初級

元のデータがかなり異なっているのに，教科書でもよく見かける，比較的平易と分析結果はそれほど異なっているわけで思われる，escargot がどれくらいのラン

はないことの方が重要であろう。読者のクなのかを確認しておきたいと思う。

中にはこれらの違いは大きいのではないかと思われる人もいるかもしれないが，本当に似ても似つかぬ結果とはどのようなものかをこれから御覧に入れたいと思う。

fig-6（escargot の検索結果）
驚 い た こ と に，escargot は ラ ン ク 外な の で あ る。 そ の 他，escargot の 前 後を 見 る と，girafe, zèbre, perroquet,
fig-5（TLF-B の 100 位近辺）

crabe といった身近な動物や，confiture,jambon, ananas, haricot, yaourt といっ

語彙リストの分析結果

た日常生活で毎日のように用いる食べ物

このように複数の分析結果を比べてみ

名など，いずれもフランス語母語話者でた結果，たとえば 3 つのコーパス分析全

あれば誰でも知っていて，第 2 言語学習て に 共 通 す る も の を 第 1 ラ ン ク，2 つ の者も知っておいて良さそうな語が並んでコーパスで一致しているものを第 2 ラン

いるにもかかわらず，これらの語全てがク，1 つのコーパスでしか出現していな

3 つのコーパス全てで上位 5,000 語以上を

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とっても含まれていないのである。

リ」という語を見聞きしたり自ら口にし

先 ほ ど も 述 べ た と お り， こ れ ら 3 つたり書いたのはいつだったか思い出してのコーパス分析結果の微細な違いを追欲しい。それくらい「使われない」ので求することに私があまり意味を見いだある。それにもかかわらず，我々は「カせ な い 最 大 の 理 由 は， こ の よ う に 5,000

タツムリ」という語を決して難しい語だ

語 程 度 の 高 頻 度 語 を 選 ん で も escargotとは思わないし，幼稚園以上であれば子が含まれていない，という事実による。

供でさえ知っているであろう。

escargot に 限 ら ず， 先 ほ ど 例 に 挙 げ た

コーパスが基礎語彙確定の決め手にな

語はもちろん，最重要語ではないだろう

らない理由はここに存在する。それほどが，かといって決して難度の高い語では使われるわけでもないのに，母語話者でない。フランス語が母語の人間で先ほどあれば誰でも知っているような平易な語の語を知らなかったり，難しいと感じるが存在する。それは基礎的な語彙ではな

人を見つける方が至難の業であるほど，

いのか？

ポ ピ ュ ラ ー な 語 で あ る。 で は な ぜ 3 つの デ ー タ に escargot が ラ ン ク イ ン し な

コーパスは使われた語しか分析できない

かったのか。実はいずれのデータでもたと え ば escargot は 最 低 で も 一 度 は 使 わ

もちろん，たとえば子供用絵本のコー

れ て い る は ず で あ る。FDF と TLF-B はパスや，学校教科書コーパスがあれば，追 跡 の し よ う が な い が，My Rank で はカタツムリはかなり高頻度で出てくるか

escargot は 出 現 回 数 が 1,000 回 以 下 で，もしれない。しかし，逆に，カタツムリ

ランクとしては 1 万位くらいにある。つが高頻度で出てくるコーパスで，法律，

まりそれくらい使われない語だというこ

経済，国際などといった中学生や高校生とである。確かに新聞で escargot がそれ以上の学習者にとっては重要と思われるほど出現するとは考えにくい。日本語で語がどの程度の頻度で出てくるか想像し考えても，新聞で「カタツムリ」はそんて欲しい。カタツムリとこれらの語が同なに頻繁に出現しなくて不思議はないだ

じ高頻度で出てくるコーパスを想像する

ろう。文学作品であればもう少し出てきことは極めて難しい 。

2

コーパスに分析できるのは，与えられそうな気もするが，少なくとも5,700位以たデータの範囲内のみである。コーパス下である。
それ以前に，たとえば本論の読者は毎は「存在しないもの」については全く分日のように「カタツムリ」という語を使析 で き な い。 さ ら に escargot の よ う に用しているだろうか。最後に「カタツム

低頻度で出てきた場合，それが本当にほ愛知大学情報メディアセンター

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とんど使用されない語なのか，たまたま一見したところ，コーパス分析が示す

コーパスの構成上，低頻度で出てきただ

結果は，いかにも重要な語の集まりに思けなのかを区別することが非常に難しえる。事実，重要な語が並んでいる。しい。

かし，基礎語彙や重要語彙を選別する場

それなら高頻度語だけを扱えばよいと合，選んだ理由も必要なら，選ばなかっい う 考 え も 存 在 す る か も し れ な い。 した 理 由 も 必 要 な の で あ る。 た と え ば，かし，高頻度語をよく観察してみると，

homme, femme, chien というたった 3 語

高頻度語の中には 3 種類あることがわかの重要語データがあったとしよう。このる。一つは機能語や文法語で，これらは場合，たとえば homme と femme は人間

どのようなコーパスにおいても高頻度でなので何らかの類縁性があると自らを納出 て く る。 次 は 機 能 語 や 文 法 語 に 準 じ得させることは不可能ではないが，なぜる 語 で， い わ ゆ る 多 義 的 な 語 な ど は 高chien が選ばれているのかの理由がはっ

頻度で出現する。たとえば grand, petit,

きりしない。それと同時に，chien を選

temps, homme, donner, trouver などは

ぶ の な ら な ぜ chat も 選 ば な い の か と い

機能語とは言い難いが，どのようなジャう理由もはっきりしない。基礎語彙や重ンルであろうと，誰が対象であろうと，

要語彙と呼ばれるものを確定させる作業

頻繁に利用される語である。最後はコー

はこのような検討の連続である。ところ

パスに内在する高頻度語で，一般的な新が，コーパスは選ばれたものしか提示し聞データの場合，先ほど見たように，幼ないので，何が選ばれていないのかがわ

稚園児でも知ってそうな動物や身近な食からないし，当然，なぜ選ばれなかった

べ物名称がそれほど高頻度では出てこなのかを検討する術もないのである。そもくて，政治経済関係の語が高頻度で出てそも基礎的とか重要とはいかなることをくるのは当然であり，さらにそれらの語意味しているのか。

に固有の言い回し等があれば，ついでにそれらも高頻度で出てくる。しかし，そデータの検証（2）れらは我々が漠然と基礎語彙とか重要語彙ととらえているものに合致するかと言基礎的とか重要とはいかなることを意

えば，必ずしも合致しないことは容易に味しているかを考察する前に，別の観点想像がつく。高頻度であることが必ずしからデータを作成して検討してみよう。

も我々が漠然と想像している基礎語彙と筆者はとある必要から，日本で出版さか重要語彙と一致しているわけではな

れている仏和辞典で基礎語とか重要語とい。

称されている辞書中で＊が付けられてい愛知大学情報メディアセンター

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る語彙について調べる機会があった。そるわけである。以下の fig-8が得票順に並の成果の一部については，日本フランス

べた場合の上位 20 位ほどである。

3

語フランス文学会で報告し ，論文でも発表済み 4 だが，その後，調査範囲を拡大していったところ，きわめて興味深い結果にたどり着いた。

fig-8（得票順）
先ほどのコーパス分析においては，文
法語や機能語が上位を占めたが，得票数で集計してみると，平易な名詞が上位を
fig-7（データ）

占 め て い る。 動 詞 も 最 初 に 現 れ る の は
116 番目の acheter であり，次は 129 番目

現時点でおよそ 100 ほどの辞書，単語の manger で あ る。avoir が 現 れ る の が集 な ど の 語 彙 リ ス ト を 入 力 し た。 そ し

454 番目，être は 501 番目である。平易なて， そ の 語 彙 リ ス ト に お い て 取 り 上 げ

語彙，という観点からいえば，acheter やられていれば 1 カウントとして集計してmanger の方が人気があり，文法度が高あるのが fig-7 の右端の total の数値であい avoir や être がもう少し後から出てくる。もちろん，このカウントの中には，るのも決して不思議ではない。そして，先ほどのコーパス分析も語彙リストの一

得票順の 100 位あたりで早くも先ほどのつとして含まれている。

コーパス分析で出現しなかった語（空白fig-7 の 場 合 で あ れ ば， た と ば allô部分）が出始めている。

は 37 の 辞 書 等 で 取 り 上 げ ら れ て お り，
allitération は 一 つ の 語 彙 リ ス ト で し か取り上げられていないことになる。言うなれば個々の語彙が得票数を競う形にな
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fig-9（コーパス欠落語）

fig-10（1,000 位前後のコーパス欠落語）

tasse, canard, vélo, carotte, neige,

コーパスに欠落していた語（本当に含banane, nuit など，確かに新聞などでそまれていなかったのか，極度に出現頻度

れほど出てきそうにはないが，難度は高が低いかは問わない）を見ると，abricot,

くないばかりか，フランス語を学習してévier, laitue, prune, rectangle, saucisse,

いるのであれば，知っておくべき語ばか

thermomètre など，決して難解な語ではな

りではなかろうか。

く，その割に日本のフランス語教科書で得 票 数 上 位 1,000 位 あ た り に な る と，
コーパス欠落語がさらに増えてくる。

も見かけることが少なく 5 ，このような語は積極的に教える必要がありそうな語ではなかろうか。fig-3 のようにコーパスの順位で並べ直した場合，1,000 位でも，数値にばらつきはあるものの，3 つのコーパスの中で欠落があるケースはほとんどなかったのと好対照である。
集合知としての基礎語彙
ここまで好対照な二つの結果を検討してきた。言語研究においてコーパス利用はまだまだ多くの可能性を秘めており，
言語研究全般にコーパスが不適切なので愛知大学情報メディアセンター

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はない。物事には適不適があり，基礎語も客観的ではないのではないかという考彙などを確定する場合には，ここまで検え方もありうるだろう。確かにどのよう討してきたとおり，コーパスは必ずしもな客観的なデータに基づいて選ばれたの

適切な基準になりえないことが明らかでか不明の語を集めた語彙リストが存在すあるだけのことである。

る。というより，科学的を謳っている語

では，他方において，投票方式はどう彙リストであっても，その科学性をすりであったか。むしろこの方が基礎的な語抜けた低頻度語が多数交じっており，そを的確に選び出していたように思われの段階で，客観性を主張できないデータ

る。今まで便宜上，投票方式と呼んできになっていると判断せざるを得ないもの

たが，既に読者諸賢にあっては明察のともあった。これらの主観性が多かれ少な

お り， こ れ は 集 合 知 理 論 に 依 拠 し て いかれ混じった語彙リストは不適格なのでる。まさしく「多くの人が基礎的と考えあろうか。

る語彙が基礎語彙である」。

実はそうではない。データとする語彙

コーパス分析に適不適があるのと同じ

リストは主観的に作られていても構わな

く，集合知理論にも適不適はある。分析い。作成にあたってバイアスがかかって結果に欠落があり，何が欠落しているの

い て も 構 わ な い。 む し ろ バ イ ア ス が かかわからないという点でコーパスは明らかっている方が好都合である。選択する

かに基礎語彙確定に不向きである。逆に語数に違いがあっても構わない。その語

集合知理論は基礎語彙確定に向いてい数が学習者の負担を考えて選択された数る。そもそも我々は何が基礎的で，何がであろうと，リスト製作者が思いつく全重要であるか，それを判定する客観的なてであろうと，どちらでも構わない。そ尺度を持ち合わせていない。たとえば，のような雑多なリストを集めれば集める「フランス語の母語話者ではない日本人

ほど，多くの集合的無意識が蓄積されるの大学生くらいの学習者にとって基礎的ことになる。

（重要）な語彙」とかなり細かく限定して実際，データを入力していて分かったも，これを判定するための基準はどこにことは，多種多様な語彙リストは決してあるだろうか。結局，「大学生ならこれてんでバラバラではない，ということでくらいの語は知っていても当然ではなかある。もちろん，集計結果にきわめて近ろうか」とか「大学生くらいの日本人フい収束率の高い語彙リストもあれば，かランス語学習者の多くが知っている」となり自由奔放で個性的な語彙リストもあいった目安しか存在しない。

る の は 事 実 で あ る。 し か し， だ か ら と今回分析に用いた語彙リストがそもそ
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言って，完全に集計結果と合致する語彙－ 12 －

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リストや，全く見当はずれな語ばかり選ていない語となり，外国人学習者があえんでいるリストは存在しない。程度の差て早急に学習する必要度が低い語と考え

こ そ あ れ， お お む ね 妥 当 な 選 択 を お こられる。結果的に 2 万語前後の語がフラなっているが，時々，見当はずれなもの

ンス人ネイティブ話者が義務教育終了時

も 交 じ っ て い る， と い う の が 現 実 で あまでに習得済みあるいは習得することが6る。その割合に差があるだけだ 。互いに望ましい語のコアな集団と予想される。

その存在を知らないであろうと思われる語彙リストの間にもかなり確固たる類似

今後の展望

7

性が存在している 。なぜこのようになるのか。そもそも基礎語彙や重要語彙が筆 者 が 本 当 に 明 ら か に し た い の は，2「多くの人が基礎的であるとか重要と考万語前後や 3 万語程度といったマスの数える語彙」のことだから，選択者は当然，値ではない。あくまで個々の個別の語彙

単に自分自身にとって重要な語彙だけでを確定したいと考えている。基礎語彙となく，一人でも多くの読者にとって重要呼ばれる語の集団においては，2 万とかではなかろうかと思われる語を選ぼうと

5,000 といった数値にあまり意味はない。

するであろうし，それが主観的な判断であくまでその中身は具体的にどのようにある以上，どうしても他の人は重要とはなっているかであって，それが確定しな考えない語が交じることも仕方ない。そいと基礎語彙の研究が完成したとは言えして結果的にそうした語彙に票が集まるない。短期的な展望としては，早急にこことはなかった。

れらの語の具体的な全貌を明らかにした

現在，上限 2 万語程度のデータまでをいと思っている。

入力の対象にしているが，データの総体

同時に，今回利用したデータはあくま

としてはおおむね 3 万語くらいの範囲内

で上限 2 万語程度までで，これではフラに収まっている。2 万語というのは辞書

ンス語ネイティブ話者の小学生レベルでの対象者から判断すると，フランス語ネある。第 2 言語学習者として，ある程度

イティブ話者の小学生くらいまでで，3

その言語を習得したと言えるためには，万語レベルになると，中高生くらいが対

最低でもネイティブ話者が義務教育終了

象になる。おそらく 3 万語レベルの語彙時までに習得済みあるいは習得が望まれリストを入力していけば，データの総数

る語まで広げておく必要がある。しかしは 4 万語くらいになるだろうと予想してそのためには 3 万語レベルのデータを追いる。しかし，おおむねそのうちの半数加していく必要があるのでもう少し時間

程度は語彙リスト全体で 1 度しか使われがかかる。中長期的にはこのレベルまで

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は具体的な語を明らかにしたいと考えて選び出すことは可能であろう。事実私も取いる。

り組んでいるところである。ところがネイ
ティブ話者がそれらを習得する年齢を考慮

参考文献に入れると，語彙リストは年代によって習・Brunet, Etienne, Le vocabulaire français

得済みの語と習得が望まれる語に分類でき

de 1789 à nos jours, I, II, Librairie

ることは明白である。年少者になればなる

Slatkine, 1981.

ほど，望まれる語が増えて，ある程度の年・Deryle Lonsdale and Yvon Le Bras,

齢を超えれば，すべてが習得済みになるか

A Frequency Dictionary of French,

もしれない。このように通時的な観点から

Routledge, 2009.

も考える必要のある語彙組織は単なるバラ

・他，語彙リスト多数．

ンスの問題ではなく，福岡伸一氏の言うよ注

うな動的均衡（équilibre dynamique）としドイツのミュンヘン大学コンピュータ言てとらえる必要がある。その意味では，た語 学 研 究 所 の Helmut Schmid が 開 発 し たとえ外国語としての学習者であっても，ネ

TreeTagger という形態素解析プログラム

イティブ話者の通時的な習得履歴をたどる（解析機と呼ぶこともある）にシュトゥット

ような学習の仕方は決して無駄ではなかろ

ガルト大学の言語学研究所ロマンス語部門

うと考えている。

1の Achim Stein が作成したパラメータファ
イルの組み合わせを用いた。フランス語の3

2008 年 6 月，「学習用仏和辞典をめぐる諸

形態素解析の手法としては最も一般的なも問題－重要語を中心に－」日本フランス語のと思われる。フランス語の形態素解析機

フランス文学会，於青山学院大学には有償・無償を含めて他にもいくつかあるが，TreeTagger が最も妥当な結果を返

4 「フランス語の基礎語彙画定に関する試論（１）― 量的考察 ―」，『言語と文化』，

しているように思われる。

愛知大学語学教育研究室，第 17 号，2007 年
27 月。

バランスド・コーパスや均衡コーパスと呼ばれる，コーパスのブレンディング手法
が あ る が，「 カ タ ツ ム リ 」 と「 経 済 」 が 同「学習者用仏和辞典を巡る諸問題」，『言語じくらいの高頻度で出てくれば，それはバと文化』，愛知大学語学教育研究室，第 25

ランスのとれたコーパスなのだろうか？

号，2011 年 7 月。

別の機会に詳しく論じたいと思うが，基礎語 彙 や 重 要 語 を た と え ば 1 万 語 や 5,000 語

愛知大学情報メディアセンター

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日本のフランス語教科書は，まず第一にvol.24, No.1, 2014

文法に中心を置きすぎているし（文法の試験をしたら 100 点の学生でもフランス語を音読することさえできないことは珍しくない），少なくとも本論との関係からいえば，語彙習得に対する配慮が欠けている。
最近でこそ巻末にグロサリーが付くようにはなったが，たとえば本文中で用いられている語にバラエティが少ないとか，その割に，あえて早期に身につける必要のない語
彙を用いているなど，どれくらいの語彙が必要なのか，どの語彙から習得を始めるべ
きかといった配慮が足りないように思われる。
6

もちろん，見当はずれな語をきわめて多く含んだ，学習用単語集としては首をかしげざるを得ないものも多々ある。

7

おそらくウィトゲンシュタインの考える家族的類似性と結びつく概念装置が潜んでいると考えられる。出版された年も土地も違い，対象とする読者も異なり，選んだ語
数にもかなり違いがあり，おそらくは互いの存在さえ知らないであろう二つの語彙リ
ストのほとんど大部分が重なり合うという事実は，「選者が重要（基礎的）だと思った語」（家族性）という唯一の共通点しかな
く，それによって出来上がった語彙リスト
が極めて似通っている（類似性）という事
実はきわめて興味深い。

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