感覚形容詞が意味拡張する抽象概念の調査・分析
進藤三佳

村田真樹

独立行政法人井佐原均

通信総合研究所{mshindo, murata, isahara}@crl.go.jp
要約
感覚・知覚を表す感覚語彙の意味拡張については、五感相互間で形容詞・動詞共に規則性があると言われている。
一方、知覚を超えた抽象概念への意味拡張に関しては、動詞について、メタファーの見地から Sweetser (1990)をはじめとして規則性が論じられているが、形容詞については、あまり詳細な研究がなされてこなかった。本研究では、感覚形容詞の意味拡張について、BNC コーパス、WordNet 2.0 を用いることによって網羅的な調査を行い、Sweetser (1990)の主張が形容詞においても成り立つものであるのか、他に規則性が見出せないのかを分析する。

1．先行研究：感覚語彙の意味拡張などの意味への拡張の方向があるとしている。また、Evans

感覚語彙の分野では、英語を中心とした研究の中で、そand Wilkins (2000)では、オーストラリアの諸言語の知覚動の意味拡張に規則性があると言われてきた。感覚語彙の意詞を詳細に調査し、「理解する、考える、知る、覚える」

味拡張に関する研究は、大きく二つに分けられる。一つは、等の思考・知性をあらわすさまざまな動詞が視覚ではなく知覚の中の感覚モダリディ（視覚、聴覚、嗅覚、味覚、触聴覚から来ていることを明らかにしている。

覚など）相互間の意味拡張、もう一つは、知覚から認知的

しかしこれらの研究の方法論は、ある感覚モダリティが抽象概念（知性、情動、好悪など）への意味拡張である。

拡張しやすいと思われる抽象概念（例えば、視覚の場合はまた、扱う語彙が形容詞であるか動詞であるかによって、知性）に関連する語彙の内、その感覚モダリティに起源をこれらはさらに二つに分けられる。

持つ語がいかに多いかを列挙するなどの方法が取られ、そ知覚内部の意味拡張については、古くから特に形容詞にの規則性に対する徹底した検証があまりなされてこなかついて共感覚表現(もともと一つの感覚を表す語彙が、他った。また、形容詞については、いくつかのメタファー(e.g.の感覚を表すように転移され用いられること, e.g. sweet

Affection Is Warmth/Dislike Is Cold, Intelligence Is A Light

sound, loud perfume, soft voice, black silence, etc.)と呼ばれ、Source.)の一部として論じられてきたのみにとどまってい頻度分布を検討した研究（Ullmann 1951）、通時的な拡張る。そこで本研究では、大規模コーパスに含まれる感覚形順序を検討した研究（Williams 1976）等により、その規則

容詞の限定用法の用例全てを対象として、調査・分析を行性が明らかにされてきた。即ち、転移の方向は、触覚・味う。それによって、Sweetser (1990)の主張が形容詞につい覚などの未分化で原初的な感覚から、視覚・聴覚などの最ても当てはまるか否か、またこれまでメタファーを中心にも分化した高次の感覚に向かって一方向的に行われ、その議論されてきた領域間の写像以外に、他にどのような規則逆にはなりにくいというものである。また動詞についても、性を生じ得るか、また生じ得ないかについて、調査・分析

類型論的に多数の言語を調査した上で、その意味拡張の規を行う。

則性が提唱されている(Viberg 1983)。

2．調査方法

一方、知覚を超えた抽象概念への意味拡張については、

本研究では、感覚形容詞の意味は、形容詞＋名詞という知覚動詞を中心に議論されてきた。Sweetser (1990)は、知限定用法で用いられている各意味の使用分布を調査する

覚感覚語彙は人間の内面的感覚と「組織的・メタファー的ことによって把握できるものと考える。また、限定用法でなつながり(systematic metaphorical connection (ibid., 45))」

用いられている形容詞の意味は、その形容詞の修飾していを有していると主張し、知覚動詞は系統だった拡張をしてる名詞の意味を特定することによって判断できるものといると言う。即ち、視覚は知性へ、聴覚は留意を経て従順考える。例えば、sharp + [noun]の場合、sharp knife, sharpへ、味覚は個人的好悪へ、触覚は感情へと拡張すると言う。

pain, sharp contrast, sharp increase 等の用例が挙げられるが、しかし Haser (2000)ではさまざまな言語の知覚動詞を調べ

sharp knife の場合、knife は「切る道具」であるので、こた結果、視覚動詞の拡張について、知性へのメタファーがの場合の sharp は、「ある物理的な物体を描写している」

まさっているとしても他にも visit, beware, look after, waitと考えられる。同様に、pain は「身体的痛み」なので sharppain の sharp は「ある生理的感覚を描写している」し、張の傾向性を調査した。

contrast は「対立した関係」なので sharp contrast の sharp

3.

は「ある関係を描写している」し、increase は「変化、出3.1 感覚モダリティ毎の意味分布来事」であるので sharp increase の sharp は「ある変化を描写している」というように判断できる。
このような前提に基づき、感覚形容詞―名詞の共起対をBNC コーパスから全て抽出した。対象とする感覚形容詞は、Williams (1976)が共感覚表現の研究で用いた 63 個の形
容詞に plain を加えた以下の 64 個の形容詞とした。
TEMPERATURE: cold, cool, hot, warm. (4 words);
TOUCH: aspre, bitter, bland, cloying, coarse, crisp, dry,dull, grave, hard, harsh heavy, keen, mild,piquant, poignant, pungent, rough, sharp, smart,smooth, soft (22 words);
TASTE: acrid, austere, brisk, dulcet, eager, mellow,sour, sweet, tart (9 words);
DIMENSION: acute, big, deep, empty, even, fat, flat,full, high, hollow, level, little, low, shallow, small,thick, thin, plain (18 words);
VISION: bright, brilliant, clear, dark, dim, faint, vivid(7 words);

結果と分析

各感覚モダリティ毎に集計した表 1 によると、Entity の割合が TEMPERATURE は多い、Psychological feature の割合が TASTE, VISION は多いなど差異がある程度認められるものの、感覚モダリティ毎に特異的にある分類の意味の頻度が多いというようなことは起こっていない。例えば、
TEMPERATURE や TOUCH は、感情を表しやすいので、もともとの意味である Entity 以外は、Psychological featureに集中するとか、VISION は、知性に意味拡張しやすいので、Abstraction の頻度が非常に高くなるとか、そういう顕著な差異は認められなかった。
さらに詳しく見るために、表 2 のように、最も低次の感覚のひとつである TEMPERATURE と最も高次の感覚である VISION の比較をしてみた。各感覚モダリティ全体としては、TEMPERATURE は、Entity の比率が高く、VISIONSOUND: loud, quiet, shrill, strident (4 words).

は Psychological feature, Abstraction の比率が高いと言える。

抽出された形容詞―名詞の共起対の名詞の意味を分類す

しかし、それぞれに含まれる形容詞の意味分布を個々に見るにあたり、人手で行うと恣意的になるので、確立されたると、各形容詞がかなりばらばらの意味分布を示している。

シソーラスである WordNet 2.0 によって分類した。各感覚

このことから、Sweetser (1990)が主張するような、各感覚モダリティ毎に、どのような頻度分布をなすか、また、各モダリティ毎の「組織的・メタファー的つながり」は、感感覚形容詞それぞれについても、どのような意味の頻度傾覚形容詞の場合には、それほど強く働いていないのではな向を示すかを分析することによって、感覚形容詞の意味拡いかと考えられる。

[表 1 各感覚モダリティ毎の意味分布]
Adjectives

FrequencyEntity8440
20531
1739
84257
11558
2333
128858

53.9
35.3
37.8
36.2
34.8
22.8
36.9

TEMPERATURE

TOUCH
TASTE
DIMENSIONVISION
SOUND

Total

Adjectives
cold
cool
hot
warm
TEMPERATURE

brightbrilliant
clear
dark
dim
faint
vivid
VISION

Frequency
2784
807
2959
1890
8440
1357
1083
4329
3403
294
706
386
11558

Psycholo
Abstracti
gicalonfeature
4.4
9.2
16.5
6.7
16.8
9.2
8.1

16.3
20.7
21.3
26.6
27.4
35.3
25.1

（単位：Frequency 以外は％）

State

Event

Human
action

5.6
5.0
5.1
5.9
3.6
6.7
5.5

1.94.1
1.6
3.3
2.6
11.3
3.4

7.7
15.3
9.8
8.4
7.9
9.7
9.4

Group, Possessi Phenome
Grouping
on
non
1.4
3.9
3.9
7.2
2.5
2.5
5.7

0.2
1.1
0.3
3.0
0.3
0.6
2.2

8.5
5.4
3.8
2.7
4.1
1.9
3.6

[表 2 TEMPERATURE と VISION の意味分布] （単位：Frequency 以外は％）
Psychologi Abstractio
HumanGroup, Possessio Phenomen
EntityState
Eventcal featurenactionGroupingnon
51.6
4.9
13.7
4.5
2.6
11.0
1.3
0.2
10.2
39.7
8.1
27.6
3.8
1.1
11.6
2.1
0.2
5.765.4
2.5
15.3
1.6
1.9
5.1
1.1
0.3
6.9
45.3
5.2
17.2
14.4
1.3
5.0
2.0
0.1
9.5
53.9
4.4
16.3
5.6
1.9
7.7
1.4
0.2
8.5
41.1
6.7
29.5
2.1
3.2
1.7
2.6
0.3
12.7
33.3
11.6
22.4
2.0
4.3
17.3
3.5
0.8
4.8
17.0
28.7
32.9
4.0
2.4
11.2
1.8
0.3
1.7
63.0
3.8
19.8
3.0
0.7
4.0
3.5
0.2
2.1
30.6
29.2
13.3
5.7
0.4
3.1
0.6
0.9
16.1
10.9
19.0
38.2
7.5
10.9
4.9
1.2
0.27.316.234.5
29.5
5.8
2.18.9
1.20.1
1.6
34.8
16.8
27.4
3.62.6
7.9
2.5
0.3
4.1

そこで、それぞれに含まれる形容詞の意味分布について、の中の Relation の頻度は低く、共起名詞は smile (11)くら個々に観察してみた。

いである。感情的意味を表す共起名詞は Abstraction の中3.2にはあまり出現せず、むしろ Entity の中に、blood (50),

TEMPERATURE に含まれる感覚形容詞

TEMPERATURE に含まれる形容詞が、組織的にではな

sweat (34), shoulder (27)のように分類されている。

くとも、Sweetser (1990)の言うように感情の領域に特に拡(3) warm の場合: hot/cold と違い warm の場合には、張しているかどうかは、WordNet の上位分類だけでは判断

Abstraction の Relation のところに「心の温かい、思いやりしにくい。形容詞―名詞がつながって初めて感情的意味をのある」という感情的意味で共起する名詞が現れている。

なしたり、感情的意味を創出する名詞が WordNet 2.0 のシ(Relation (5.9%): smile (42), reception (18), tribute (7), praise

ソーラスの体系上必ずしも Abstraction に分類されなかっ(6), hospitality (6) etc.)しかも表 2 で State (14.4%)の比率がたりするからである。
（例えば、welcome は State に分類さ特異的に多いが、これは、welcome (164)によるものである。

れ、look は Human action に分類されている。）しかし、(4) cool の場合: cool は、Abstraction の Relation の比率

TEMPERATURE 全体で頻度の高い名詞を個々に見ていくが高く、warm と同様にここに「熱意のない、冷淡な」とと、抽象的意味になるものは welcome, blood, smile, pursuit,いう感情的意味で共起する名詞が現れている。(Relation

voice など、温度を表す形容詞と結びつくとほとんどが感(10.3%): smile (15), reception (12), response (10), tone (5),

情的意味を表すものであることが確認できる。さらに本研etc.) さらに Human action (11.6%)の比率も高いが、これも究での方法は、句や文の表現全体を対象として論じてきた

look (18), glance(9), gaze (5)と社会的コミュニケーションメタファーの研究では見出されなかった、意味拡張の根底関係に関わるものが挙がっている。にあるメカニズムを見せている。
表 2 では、hot, cold は Entity での比率が高く、warm, cool以上の結果から、温度の尺度表現とされている hot,は Abstraction での比率が高い。hot/cold と warm/cool の間

warm, cool, cold (Horn 1989)は、拡張する際に尺度性も含めで比較的顕著な対照が見られるのではないかと思われる。てそのまま温度から感情へ領域間写像しているわけでは抽象的意味への意味拡張の様子を詳しく見るために、ないと言える1。さらに、下記のように hot/cold と warm/cool

Abstraction に分類されている共起名詞を、感情的意味の成とでは、感情的意味を表す場合でも共起する名詞の種類が立の仕方という観点から各形容詞毎に観察してみた。

違うということがわかった。

hot/cold + [entity (e.g. blood, sweat, shoulder)]Æ emotional meanings
warm/cool + [communicative relation (e.g.
welcome, reception, response)]Æ emotional meanings[表 3 TEMPERATURE の Abstraction 内の意味分布]

Abstraction
Quantity Attribute Relation
Subtotalcold13.78.4
3.2
2.1
cool
27.6
5.9
11.3
10.3
hot
15.3
11.1
1.6
2.5
warm
17.2
6.1
5.2
5.9
16.3
8.6
3.8
3.9
TEMPERATURE
Adjectives（単位：％）

これはもともと典型的に、hot/cold が体の一部で感じる物体温度を表し、warm/cool が体の全体で感じる生理温度を表すためだと考えられる。感情的意味に拡張する場合で(1) hot の場合: Abstraction は表 3 に示すように三つのも、hot/cold は blood, sweat など体の一部である物質の温度下位分類、Quantity, Attribute, Relation に区分されるが、hotが高い／低いと表現することによって、その身体を持つ人の場合は Abstraction の中でも抽象的名詞のよく出てくるの感情を表し、warm/cool は社会的コミュニケーション関Relation の比率が低く(2.5%)、共起名詞は、news (13), topic

係を我々を取り巻く空気のように見立てて暖かさ／寒さ(10), money (9) などである。（各共起名詞直後のカッコ内を表現することによって、そのコミュニケーションに関わは、出現頻度。）ここには確かに、「新しい」「人気のある」る人間の感情を表している。

「盗品の」という抽象的意味を表す共起名詞が出現してい3.3

VISION に含まれる感覚形容詞るが、これらは TEMPERATURE に特徴的と言われる感情的意味ではない。感情的意味は、hot blood, hot temper と言う形で表され、これらの共起名詞は、Entity に含まれている。
(2) cold の場合: cold の場合も hot と同様に、Abstraction1

例えば welcome は、warm と特異的に共起する。(Hotwelcome (0), warm welcome (164), cool welcome (1), coldwelcome (1).) また、「歓迎する」の意味が薄い中立的なreception であっても、共起頻度が偏る。(hot reception (4),warm reception (18), cool reception (12), cold reception (1).)

VISION は、知識・知性という知的領域に特に拡張するあまり観察されない。また、brilliant, bright, clear が知的意と言われるが、VISION においても各形容詞毎に表す抽象味を表す場合でも次のような際立った違いが見られる。

概念に異なった特徴が見られる。

おり、特に他の形容詞に比べて Human action の比率が高

brilliant = excellent (Human action: performance),= extremely clever (Entity: person)
bright = clever (Entity: person)= easy to understand (Abstraction:clear
communicative content)

い。(Entity (33.3%): man (19), player (17), book (9), student (8),例えば idea は、bright, clear 共に使われるが、同じ知的意

scholar (5), etc.; Human action (17.3%): performance (21),

味と言ってもその意味するところは非常に異なっている

career (17), save (11), goal (9), success (9), job (9), start (9)(bright idea = clever and original idea, clear idea = completelyetc.) 従って、 brilliant は単なる知性というより、人だけ

understandable idea)。そしてこれらの違いは、もともとのでなく仕事・作品等の特に秀でた優秀さ、excellence を描

意味が同じ明るさの程度であっても、brilliant, bright はあ写する場合が多い。

る発光体が輝いていることに起源を持ち、clear はある物

(1) brilliant の場合: 知性を表す意味としては、「極めて賢い(人)」「非常に成功している、うまくいっている」の二つの意味があり、それが今回の調査にも現れて(2) vivid の場合: 表 2 にあるように Psychologicalを見ようとした時に視界に障害物がないことに起源を持feature の比率が際立って高く、その共起名詞を見ると、拡つため、拡張的意味においても、その特徴を保持している張した意味においても視覚イメージを保持していると考と考えられる。

えられる。(Psychological feature (34.5%): imagination (24),

4．終わりにmemory (19), dream (11), impression (8), etc.)

感覚形容詞の抽象的意味への拡張の仕方を見ると、メタフ(3) bright の場合: 抽象的意味には大きく、「賢いァーが効いているとしても組織的にある感覚モダリティ(人)」「生き生きした、活発な、輝かしい」の二つがあり、がある抽象概念を表すのではなく、各形容詞が持つ本来のそれが今回の調査の結果にも現れている。(Entity (41.1%):

意味に基づいて、特徴的に意味拡張していることがわかる。

boy (22), girl (12), child (11), pupil (4), scholar (5), etc.;

本研究で行ったような方法を用いることによって、メタフ

Abstraction (29.5%): future (59), smile (32), tone (5), etc.) 知ァーで議論されてきた領域間写像という考え方のみにと的意味としては特に人を修飾する場合が多く、clear と好らわれず、より詳細な分析により意味拡張の根底にある認対照をなす。

知的メカニズムを探ることができるものと考える。

(4) clear の場合: Entity の比率が低く、Psychologicalfeature, Abstraction の比率が特に高くなっており、共起頻度の高い名詞はいずれもコミュニケーション上の伝達内容である。(Psychological feature (28.7%): evidence (156),idea (154), view (115), understanding (103), distinction (101),
vision (39), etc.; Abstraction (32.9%): indication (115),statement (81), message (565), etc.) 従って clear の知的意味
は brilliant, bright と異なり、人・仕事の優秀さなどを表すのではなく、ある伝達内容が理解しやすいかどうかを表す。

(5) faint, dim, dark の場合：これら三つの形容
詞は、特に知的意味の頻度が高いわけではない。抽象的意
味として目立って多く共起する名詞は次のようであり、特に faint smile は、本来の明るさを表す名詞である light, glowと比べても際立って多い。(faint: smile (81), hope (26) (cf.
light (24), glow (20)); dim: view (46), memory (5); dark: secret(19).)以上の結果から、視覚語彙は知的意味を表すと言われていたが、vivid, faint, dim, dark の場合は、知的意味での使用は[参考文献]
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Horn, Laurence R. 1989. A Natural History of Negation.
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Shindo, Mika 2002. “Divergence of Semantic Extensions ofAdjectives Related to Visual Sensation: Clear vs. Bright, andPlain vs. Flat.” Proceedings of the Second Annual Meeting,
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Sweetser, Eve E. 1990. From Etymology to Pragmatics.
Cambridge: Cambridge University Press.
Ullmann, Stephen 1951. The Principles of Semantics. Glasgow:Jackson, Son & Company.
Viberg, Ake 1983. “The Verbs of Perception: A TypologicalStudy.” Linguistics 21, 123-162.
山梨正明 2000.『認知言語学原理』東京：くろしお出版
Williams, Joseph M. 1976. “Synaesthetic Adjectives: A
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