Outline
コーパスと事象関連電位計測からみた証拠性とモダリティの意味的差異(酒井 弘 1

トウ エン 2原 由理枝 1
折田 奈甫 3

越塚 毅 3 との共同研究)

1 早稲田大学1

モダリティ or Modality?

2

因果関係

3

Naturalness Rating Study4

事象関連電位 (ERP)

5

まとめ

2 東京大学3 東京理科大学「語用論的推論に関する比較認知神経科学的研究」研究発表会

1 / 51

日本語学におけるモダリティ

2 / 51

形式意味論における狭義の Modality

寺村 (1984)、澤田 (2006)、Takubo (2009)

蓋然性 (ダロウ型) モダリティ： deductive-reasoning

Modality in Formal Semantics「だろう」「はずだ」「にちがいない」「かもしれない」

可能世界の集合に対する量化 (Kratzer, 2005)

a. 雨が降った。道が濡れているだろう。
b. #道が濡れている。雨が降っただろう。

(3)

It might be raining.
∃w ∈ Wdox . it is raining in w

証拠性 (ヨウダ型) モダリティ： abductive-reasoning(4)

It must be raining.
∀w ∈ Wdox . it is raining in w

(1)

「ようだ」「みたいだ」「らしい」(2)

a. 道が濡れている。雨が降ったようだ。
b. #雨が降った。道が濡れているようだ。

3 / 514 / 51

p-ダロウ ≈ 複数の可能世界を考慮し、p の蓋然性が高いと判断↑ 狭義の Modality

Davis & Hara (2014), Hara (2017), Hara et al. (2018)(5)a. #雨が降ったけど、実は降ってない。
b. #It rained, but in fact it didn’t.

(6)a. #雨が降っただろうけど、実は降ってない。
b. #Probably it rained, but in fact it didn’t.

(7)

a.
b.

p-ヨウダ ≈ (p の証拠となる)q の現実世界での観察↑ 証拠性（Evidentiality）、狭義の Modality ではない
(8)

Interpretation of daroo:
Daroo(p) is defined at f, g, w iﬀ Must(p) is true at f, g, w .
(assertion)(9)Interpretation of yooda:
Yooda(p) is defined at fc , g, w iﬀ ∃q such that Mustp (q) is trueat fc , g, w .
(presupposition)
If defined, Yooda(p) is true at w iﬀ the speaker perceives q at w .
(assertion)(modified from Hara, 2017)

雨が降ったようだけど、実は降ってない。

It seems that it rained but in fact it didn’t.

p-ダロウ：

p へのコミットメント有p-ヨウダ：

p へのコミットメント無5 / 51

6 / 51

Hara (2017) and Hara, Orita & Sakai (2018)
Research Question 1.1

Modality q-ダロウ

コーパスや、脳科学的手法により、理論の裏付けはできるのだろうか？

Research Question 1.2≈ 複数の可能世界を考慮し、未来の q を予想

Evidentiality p-ヨウダ ≈ q の現実世界での観察(ポイント：p 自体にはコミットしない)w

脳科学的手法を用いることに意義はあるのか？
(内省のみでは得られないデータはあるのか？)q¬qq

Research Question 2
狭義の Modality と Evidentiality の脳における言語処理に違いはあるのか？

w@t0

7 / 51¬qqt

8 / 51

Modality と Evidentiality の意味処理の違い
wOutlineq¬qqw@

¬q
q

t0

1

モダリティ or Modality?

2

因果関係

3

Naturalness Rating Study4

事象関連電位 (ERP)

5

まとめt

文末助動詞処理の予測
q-ダロウ 狭義の Modality⇒ 複数の可能世界を処理⇒ 負荷が大きい
p-ヨウダ Evidentiality ⇒ 単数の可能世界 w@ を処理⇒ 負荷が小さい9 / 51

Davis & Hara (2014)

10 / 51

Method

背景知識にある因果関係
原因：雨が降った → 結果：道が濡れている『現代日本語書き言葉均衡コーパス』(Balanced Corpus of Contemporary Written Japanese (BCCWJ))
ダロウ・ヨウダを含む文を収集
ただし、以下を除く▸「動詞・形容詞ダロウ文：のだろう」

47538; ヨウダ文：

30686

自己相互情報量 (Normalized Pointwise Mutual Information, NPMI)
2 つの事象の間の関連度合いを測る尺度

Davis and Hara’s (2014) hypotheses
ヨウダは、因果関係の原因を表す命題に後接する。
ダロウは、因果関係の結果を表す命題に後接する。

11 / 51

12 / 51

過去形か否か

イベントか状態か
動詞はイベントを表すものでも、否定が付いたら状態を表す。
雨が降る。（イベント）→ 雨が降らない。（状態）
形容詞は状態を表す。
寒い。（状態）→ 寒くない。（状態）

仮定
因果関係：

原因イベント → 結果状態
ようだ
動詞-過去形
動詞-非過去形
形容詞-過去形
形容詞-非過去形
過去形
非過去形

過去形-ヨウダ
非過去形-ヨウダ

>

0.222
0.176
0.118
0.11
0.22
0.177

ようだ

だろう>
<>
<>
<動詞
動詞-肯定
動詞-否定
形容詞
形容詞-肯定形容詞-否定

0.06
0.207
0.014
0.143
0.057
0.214

0.204
0.196
0.209
0.116
0.112
0.187

だろう>
>
<<<<0.188
0.17
0.253
0.135
0.132
0.201

イベント過去形-ダロウ▸>

動詞 (肯定)-ヨウダ状態< 非過去形-ダロウ

形容詞-ヨウダ▸ 動詞否定-ヨウダ▸<動詞 (肯定)-ダロウ

形容詞-ダロウ< 動詞否定-ダロウ

13 / 51

14 / 51

Research Question 3

コーパススタディ
ヨウダ 過去形（タ形）の述語、イベントを表す述語を取りやすい。

文のオンライン処理において、Parser は、それまでの文脈から、文末助動詞を予測しているのか？

ダロウ 非過去（ル形）の述語、状態を表す述語を取りやすい。

オンライン処理の予測原因。結果... 雨が降っている。道が濡れている...
ダロウ-Expected ヨウダ ←Unexpected!
結果。原因... 道が濡れている。雨が降った...
ヨウダ-Expected ダロウ ←Unexpected!

背景知識：p → q (p causes q)

q-ダロウ: 因果関係 p → q の結果 q に後接。
p-ヨウダ: 因果関係 p → q の原因 p に後接。

15 / 51

16 / 51

Outline

ターゲット刺激2 要因
1

1

モダリティ or Modality?

2

文脈 (原因-結果 or 結果-原因)
文末助動詞 (ダロウ or ヨウダ)

4 条件 ×80 アイテム
2

因果関係

3

Naturalness Rating Study4

事象関連電位 (ERP)

5(10)

a.
b.

(11)

a.
b.

まとめ

原因-結果-ダロウ (Expected)
雨が降った。道が濡れているだろう。
結果-原因-ダロウ (Unexpected)
道が濡れている。#雨が降っただろう。
原因-結果-ヨウダ (Unexpected)
雨が降った。#道が濡れているようだ。
結果-原因-ヨウダ (Expected)
道が濡れている。雨が降ったようだ。

フィラー刺激：80

17 / 51

原因-結果-ヨウダ

18 / 51

結果-原因-ダロウ

19 / 51

20 / 51

Rating：結果

OutlineNaturalness ratings
●

6●
●

●

●

●

rating1

モダリティ or Modality?

2因果関係

3

Naturalness Rating Study4

事象関連電位 (ERP)

5まとめ●

●

4

●

context−form●Cause−Youda●

Effect−Youda●

Cause−Darou●

Effect−Darou●

Filler−Good●

Filler−Bad

●

2●

CYEY

CD

ED

FG

FB

Context−Form

21 / 51

補助実験: Cause-Eﬀect

22 / 51

補助実験: Eﬀect-Cause

23 / 51

24 / 51

補助実験：結果

EEG 本実験：ダロウとヨウダの処理
ターゲット刺激：

Naturalness ratings

2 要因

●

12●

6

文脈 (原因-結果 or 結果-原因)
文末助動詞 (ダロウ or ヨウダ)

4 条件 ×78 アイテム
(12)

ratingCausal Relations
4●

Cause−Effect●

Effect−Causea.
b.

原因-結果-ダロウ (Expected)
雨が降った。道が濡れているだろう。
結果-原因-ダロウ (Unexpected)
道が濡れている。#雨が降っただろう。

●(13)

2a.
b.

●

PAPT

Causal Relations

原因-結果-ヨウダ (Unexpected)
雨が降った。#道が濡れているようだ。
結果-原因-ヨウダ (Expected)
道が濡れている。雨が降ったようだ。

フィラー刺激：25 / 51

統計

78
26 / 51

試行の流れ

A 2 × 2 × 3 repeated measures ANOVA with the factors▸▸▸

context (Cause-Eﬀect/Eﬀect-Cause)
aux (yooda/daroo)
midline (Fz/Cz/Pz)

被検者：早稲田大学の学生 27 名が参加し、24 名分を分析（加算試行の少な
い 3 名を分析から除外）
27 / 51

28 / 51

ヨウダの予測

Research Question 3

原因-結果-ヨウダ (U)
雨が降った。
#道が濡れているようだ。

文のオンライン処理において、Parser は、それまでの文脈から、文末助動詞を予測しているのか？

結果-原因-ヨウダ (E)
道が濡れている。
雨が降ったようだ。

オンライン処理の予測原因。結果... 雨が降っている。道が濡れている...
ダロウ-Expected ヨウダ ←Unexpected!
結果。原因... 道が濡れている。雨が降った...
ヨウダ-Expected ダロウ ←Unexpected!

29 / 51Pz

30 / 51Fz

31 / 51

32 / 51

ダロウの予測

N400/P600-like Eﬀect

原因-結果-ダロウ (E)
雨が降った。
道が濡れているだろう。
結果-原因-ダロウ (U)
道が濡れている。
#雨が降っただろう。

a significant context × aux × midline interaction in the 500-700ms
time window (F (2, 46) = 4.2, p < 0.05).
後方 (Pz) に Negative-going Deflection (F (1, 138) = 5.38, p < 0.05)
前方 (Fz) に Positive-going Deflection、(F (1, 138) = 4.02, p < 0.05)

Expected/Unexpected 条件間の違いはみられなかった。

←N400/P600-like Eﬀect of Semantic Anomaly and Reanalysis

33 / 51

34 / 51

文末助動詞の比較
Context 要因を無視したダロウとヨウダの比較
The midline analysis in the 300-500ms

Research Question 2
狭義の Modality と Evidentiality の脳における言語処理に違いはあるのか？

a significant main eﬀect of aux(F (1, 23) = 4.88, p < 0.05)
a significant aux × midline
interaction(F (2, 46) = 6.15, p < 0.005).

文末助動詞処理の予測
q-ダロウ 狭義の Modality⇒ 複数の可能世界を処理⇒ 負荷が大きい
p-ヨウダ Evidentiality ⇒ 単数の可能世界 w@ を処理⇒ 負荷が小さい35 / 51

36 / 51

Pz

Negative-trend

Pz において、ヨウダに比べ、ダロウが Negativity を惹起(F (1, 69) = 10.56, p < 0.005)⇒ ダロウの処理は意味的負荷が大きい。
37 / 51

38 / 51

先行研究: English counterfactuals

Negativity and increased cognitive load

Kulakova & Nieuwland (2016)
larger N400s compared to indicatives

ダロウの頻度が少ないわけではない
ダロウ文： 47538; ヨウダ文： 30686 (BCCWJ)
仮想的文脈、モダルを含む文は処理負荷が大きい。

39 / 51

40 / 51

先行研究: German subjunctives

先行研究：

Hypothetical contexts in English

Dwivedi et al. (2006)

Kulakova et al. (2014)
Left Anterior Negativity compared to indicatives

negative-going waveforms.
(14)

Control-FactualJohn is reading a novel. It ends
quite abruptly.

(15)

Control-Non-FactualJohn is reading a novel. It mightend quite abruptly.

(16)

Hypothetical-Non-FactualJohn is considering writing anovel. It might end quiteabruptly.

(17)#Hypothetical-FactualJohn is considering writing anovel. #It ends quite abruptly.

41 / 51

Negativity in Processing of multiple possible worlds

42 / 51

Research Question 1.2
脳科学的手法を用いることに意義はあるのか？
(内省のみでは得られないデータはあるのか？)

(18)

a.

English counterfactuals: N400b.

German subjunctives: LAN
Hypothetical contexts in English: Negative-trend(19)

Japanese modal daroo: N400/Negative-trend ←New!

a.
b.

原因-結果-ヨウダ (Unexpected)
雨が降った。#道が濡れているようだ。
結果-原因-ヨウダ (Expected)
道が濡れている。雨が降ったようだ。
原因-結果-ダロウ (Expected)
雨が降った。道が濡れているだろう。
結果-原因-ダロウ (Unexpected)
道が濡れている。#雨が降っただろう。

仮想的文脈、モダルを含む文は処理負荷が大きい。← 内省では得られない
データ

43 / 51

44 / 51

EEG 実験のまとめ

OutlineResearch Question 2
狭義の Modality と Evidentiality の脳における言語処理に違いはあるのか？
文末助動詞の主効果: ダロウに Negative-going trend⇒ ダロウの処理はヨウダよりも意味的負荷が大きい。

1

モダリティ or Modality?

2

因果関係

3

Naturalness Rating Study4

事象関連電位 (ERP)

5

まとめ

Research Question 3
文のオンライン処理において、Parser は、それまでの文脈から、文末助動詞を予測しているのか？

→ N400/P600-like eﬀect ofSemantic Anomaly and Reanalyis

ヨウダ Unexpected 原因-結果-ヨウダ
ダロウ

Expected/Unexpected 間の違いなし
45 / 51

46 / 51

Hara (2017) and Hara, Orita & Sakai (2018)
ダロウ

複数の可能世界を処理する、狭義の Modality(20)

ヨウダ 単数の可能世界（現実世界）のみ処理する、Evidentialityb.

EEG 実験▸▸a.

Unexpected 原因-結果-ヨウダ→ N400/P600-like eﬀect of Semantic Anomaly and Reanalysis⇒Parser は、結果-原因-Context から、文末にヨウダがくることを予測している。
ダロウの単純効果：Negative-going trend⇒ 複数の可能世界を処理するモダリティであるダロウは、単数の可能世界を処理する証拠性のヨウダよりも処理負荷が大きい。
↑ 内省では得られないデータ

47 / 51

(21)

a.
b.

原因-ヨウダ。 結果-カラネ。(Expected)
雨が 降った ようだ。 道が 濡れている からね。
結果-ヨウダ。 原因-カラネ。 (Unexpected)
道が 濡れている ようだ。 #雨が 降った からね。
結果-ダロウ。原因-カラネ。(Expected)
道が 濡れている だろう。 雨が 降った からね。
原因-ダロウ。結果-カラネ。 (Unexpected)
雨が 降った だろう。 #道が 濡れている からね。

48 / 51

Acknowledgment

References I
Davis, Christopher & Yurie Hara. 2014. Evidentiality as a causal relation: A case study
from Japanese youda. In Christopher Pi nón (ed.), Empirical Issues in Syntax andSemantics 10, .

This research was supported by :NINJAL プロジェクト 「語用論的推論に関する比較認知神経科学的研究」 (PI: 酒井弘).
JSPS 基盤 (C)「左方周辺部における意味と語用のインターフェイ
ス：脳科学的アプローチ」 (18K00589) (PI: 原由理枝)

Dwivedi, Veena D., Natalie A. Phillips, Maude Laguë-Beauvais & Shari R. Baum. 2006.
An electrophysiological study of mood, modal context, and anaphora. Brain research
1117 1. 135–53.
Hara, Yurie. 2017. Causality and evidentiality. In Proceedings of the Amsterdam
Colloquium 2017, 295–304.
Hara, Yurie, Naho Orita & Hiromu Sakai. 2018. Evidentials in causal premise semantics:
A rating study. In New Frontiers in Artificial Intelligence: JSAI-isAI 2017 Workshops,
282–298. Springer International Publishing.
Kratzer, A. 2005. Constraining premise sets for counterfactuals. Journal of Semantics
22. 153–158.
Kulakova, Eugenia, Dominik Freunberger & Dietmar Roehm. 2014. Marking thecounterfactual: Erp evidence for pragmatic processing of german subjunctives.
Frontiers in human neuroscience 8. 548. doi:10.3389/fnhum.2014.00548.

49 / 51

References II

Kulakova, Eugenia & Mante Nieuwland. 2016. Pragmatic skills predict online
counterfactual comprehension: Evidence from the n400. Cognitive Aﬀective &Behavioral Neuroscience in press. doi:10.3758/s13415-016-0433-4.
Takubo, Y. 2009. Conditional modality: Two types of modal auxiliaries in Japanese. In
B. Pizziconi & M. Kizu (eds.), Japanese Modality: Exploring its Scope andInterpretation, Palgrave Macmillan.

51 / 51

50 / 51