目次
村岡 宗一郎知覚動詞補文に出現する受身表現の容認可否について... 1

石川 慎一郎「1961-2021 日本語小説コーパス」の構築―日英小説対照研究の新しい可能性―

... 7

泉類 尚貴
中英語期の補部と 2 人称代名詞の構文関係―ICAMET による分析―... 13TIKHONENKO Maksim/ MOCHIZUKI Keiko
Verification of the Effectiveness of 20 Months of Speaking Lessons for HighSchool Learners―An Analysis of Fluency on the Aptis Speaking Test―... 19

仁科 恭徳／赤瀬川 史朗
日英・英日パラレルコーパスオンライン検索ツール『（仮称）パラレルリンク』（Ver.1.0）の開発に向けて（中間報告）... 25黒田 絢香
多様な指標を組み込んだトピックモデル可視化ツールの開発とテクスト分析への応用... 31NEWBERY-PAYTON Laurence
A Learner Corpus-Based Study of L1 Effects on L2 English Auxiliary Verb Use―
The Case of Will―... 37

大橋 由紀子／片桐 徳昭／押切 孝雄
授業コーパス構築のための自動タグ付けツール "Classroom Corpus Tagger " の開発... 43

佐々木 恭子
日本人学習者の英語原因表現使用：ICNALE に基づく量的概観―原因表現 34 種の使用実態の解明―... 49

石川 有香
工学系大学院生のための教材開発：日英コーパスの分析―自律的な工学英語の学びを支援する新しい工学論文アブストラクト検索システム ERAP Online の開発―... 55ISHII Tatsuya/ KAWAMOTO Takeshi
N-grams at the Beginning of the Moves in the Results Section of Experimental
Medical Research Articles... 61

清水 眞／村田 真樹
生化学英語学術論文のための学術語彙リスト... 67

堀家 利沙
高校英語指導における句動詞の扱い―教科書とセンター試験の分析から―... 73

FUJITA Iku
LDA Topic Modelling of Tennyson’s Poetry... 79佐竹 由帆
英語の動詞-名詞コロケーション学習に対する DDL の効果... 85

AMMA Kazuo
Distribution of Repeated Appearance of Grammar Items in Junior High School
Textbooks through Nonlinear Regression... 91NISHIGAKI Chikako/AKASEGAWA Shiro/ KAWANA Takayuki/ NAKAI Kohei/
KENMOKU Shinya/ YAMAZAKI Tatsuya
Classroom Application of a Web-based DDL Support Tool in a Secondary School... 97

木山 直毅／渋谷 良方
動詞の意味はトピックから推測できるのか―英語の動詞 run を例に―...103

小林 純一朗／佐野 洋
現代スペイン語における主語後置の数理モデル化...109『英語コーパス学会大会予稿集 2021』 (ISSN 2436-6447)
Proceedings of the JAECS Conference 2021

知覚動詞補文に出現する受身表現の容認可否について
村岡 宗一郎（日本大学 大学院生）
hollow_t_classic@ezweb.ne.jp

On the Acceptability of Passive Expressions in the Complementof Perception Verbs
MURAOKA Souichiro (Nihon University, Graduate Student)
Abstract
Regarding the use of the non-finite verbs in the complement of perception verbs, “be + en” is unacceptable, while “being + -en” and “get + -en” are acceptable. However,unacceptable forms such as “see NP be + -en” are used in practice, for example, “I couldn’t
stand to see her be cremated.(Murakami Haruki, Killing Commendatore.)”. This study
analyzes how often these example such as “see NP be + -en” are used in reality and what
semantic constraints are imposed upon them by examining data from corpora, such as
BNC and COCA. This study confirms that “see NP be + -en” is used more often in
American than in British English, and “see NP get + -en”, which has been considered byprevious studies to be grammatically correct, is also mainly used in American English. I
conclude that the use of “see NP be + -en” has increased along with the use of “see NP
get + -en” in American English.
Keywords
知覚動詞，補文，準動詞，受身表現

1. はじめに
知覚動詞補文は（1）に示すように，原形不定詞，現在分詞，過去分詞を補文にとる。このうち，
原形不定詞は知覚事象の完結性を，現在分詞は知覚事象の非完結性および一時性を表すとされている（cf. Allen 19744: 186）。
（1）.a. I saw the children eat their lunch.

（Palmer 19872: 199）

（１）.b. I saw the children eating their lunch.

（ibid.）（１）.c. I saw the children beaten by their rivals.

（ibid.）

このうち，（1c）は受身を表すが，類似する表現として，（2）のような表現も存在する。

1

（2） a. *I saw him be rejected.

（Bolinger 1974: 69）（２） b. I saw the children being beaten by their rivals.

（Palmer 19872: 199）（２） c. I saw him get rejected.

（Bolinger 1974: 69）

しかし，（2a）の原形不定詞補文における受身表現は，多くの先行研究で非文法的とみなされている。また（2a）が非文法的とみなされるのに対して，（2c）は容認されている。これは，状態受身と動作受身の違いに起因するものと考えられる。前述の通り，原形不定詞は知覚事象の完結性を表すが，吉良（2006: 46）によれば，（3）のような知覚動詞補文における状態動詞の出現は，「状態的な出来事」は終結点を持つ「完了した事象」とは捉えられず，容認できないと述べる。
（3） a. *We saw John look pretty sick.

(Akmajian 1977: 440)

（3） b. *I saw Tom still resemble your father.

(Declerck 1981: 89)

実際に（4）のような例が確認されるが，安藤（2005: 829）によれば，稀な例であるという。しかし，安藤の見解の拠り所は，Palmer（1968: 171）にあるとされているが（cf. 安藤（2005: 829-830）），
Palmer（1974）や（19872）からはその記述は削除されている。
（4）I couldn’t stand to see her be cremated. （Murakami Haruki, Killing Commendatore.）
本研究では，（4）のような知覚動詞の原形不定詞補文における受身表現はどれほど容認されているのか，またどのような意味的制約が課されているのか，BNC や COCA を用いて分析を行う。

2. 先行研究（2a）の容認可否について，（2a）を文法的と見なす先行研究は少数派であり，大多数の先行研究において，非文法的とみなされている（cf. Bolinger（1974: 69），Lapointe（1980: 772），
Declerck（1991: 490），Clark and Jäger （2000: 19））。（2a）が非文法的とみなされる要因については，前述の通り，be が状態受身として解釈されやすいためであると述べたが，Bolinger（1974）は（5）のように習慣や反復を表す場合には，be + en 補文も容認されると述べる。これは個々の状態的な出来事が，繰り返しの動作として捉えられるためである。
（5） a. I used to see him be rejected.

（Bolinger 1974: 69）（５） b. Again and again I saw him be rejected.

（ibid.）

また知覚動詞においては，Martha saw the policeman be mammals. の様な個別レベル述語を用いた例はその事象を知覚できないため容認されないが（cf. Carlson（1977: 125）），白井（1999: 20）によれば，（6a）のように振る舞うというような動作的な意味の be であれば容認可能で2

あるという。また Felser（1999: 83）は（6b）のように場所を表す副詞句と共起し，状態性を弱めることで，原形不定詞補文における be + -en の出現は容認され，中右（1980: 147）も同様に，非状態的な事態を叙述している場合には（6c）の例は容認されうるという。
（6） a. We saw John be polite for the first time.

（白井 1999: 20）（7） b. We saw John be drawn into the game.

（Felser 1999: 83）（９） c. I don’t like to see people {be / being } intimidated.

（中右 1990: 147）

また Bolinger（1974）や柏野（1993）は，知覚動詞の完了形であれば，原形不定詞補文においても，be + en は容認されるという。
（7） a. I have seen him be rejected.

（Bolinger 1974: 69）10） b. I’ve never seen a man be executed before.

（柏野 1993: 81）（7）の現在完了には「完了・結果」と「経験」の二つの解釈が可能であるが，柏野（1993: 78）によれ
ば，主文が完了形で「完了・結果」の意味の場合には，主文に示される知覚過程の完結を強調するので，補文の行為も終わっていることになり，原形不定詞が選ばれるという。その一方で，補文の動詞が状態動詞で主文の動詞の時制が「経験」を表す完了形であれば，状態動詞（be を含む）も補文に生起可能となるという（cf. 柏野（1993: 79, 81））。しかし，Gee（1975）は，（8）の例を挙げ，（7）の例が「完了」の読みになり得る可能性を否定している。Gee（1975: 377）によれば，「ある特定の場面で実際に（目の前で）知覚した出来事」を表す場合には，I saw a car be wrecked by thepolice. のような例は容認されないという。そして，（8a）の現在完了形を「完了・結果」用法と解釈できる場合には，過去形の saw とほぼ同じであり，「ある特定の場面で実際に（目の前で）知覚した出来事」を表すため容認されないが，（8b）のように補文主語を複数形にして，現在完了形を「経験」用法と解釈できる場合には「異なる場面で繰り返された出来事」を表すため，容認されるという。
（8） a. I’ve seen a car (#be) wrecked by the police.
11 ）b. I’ve seen cars be wrecked by the police.

（Gee 1975: 377）
（ibid.）

以上の先行研究をまとめると，知覚動詞補文における be + -en の出現は，be が動作的なものや知覚動詞の完了形が経験を表す場合には容認される。この点について，コーパスを用いて実証していく。

3. リサーチデザイン
前節において，（2a）に見られる表現が容認されうる環境について，先行研究の見解を見てきたが，動作性を表す be + -en や経験を表す知覚動詞の完了形のような例は実際にどれほど存在
3

するのかについて，BNC や COCA を用いて調査を行う。検出方法としては，知覚動詞の補文
主語のバリエーションを考慮し，（9）に示す 13 パターンの検索式を用いて調査を行った。また
being + -en，先行研究で容認されている get + -en，getting + -en や過去分詞補文も同様に，その割合を調査した。
（9）a. {[see] / [hear] / [watch]} (ART/DET) NOUN be _v?n（9）b. {[see] / [hear] / [watch]} PRON be _v?n（9）c. {[see] / [hear] / [watch]} (ART/DET) ADJ NOUN be _v?n（9）d. {[see] / [hear] / [watch]} (ART/DET) NOUN NOUN be _v?n（9）e. {[see] / [hear] / [watch]} (ART/DET) ADJ NOUN NOUN be _v?n4. 結果と考察
前節で見た調査方法をもとに調査を行った結果，表 1 の結果が得られた。全体の割合としては，
英米共に be + -en 補文は少数ではあるが，アメリカ英語に多く確認された。特にアメリカ英語のwatch において，be + -en 補文と get + -en 補文がその他知覚動詞よりも高い割合で検出された。これは，watch が動作性のある知覚対象を目的語にとるためであると考えられる。
表 1．BNC および COCA の知覚動詞補文における受身表現とその分布

see

hear

watch

be -enbeing -enget -engetting -en-en
be -enbeing -enget -engetting -en-en
be -enbeing -enget -engetting -en
-en

BNC
4
233
3
3
1092
0
50
0
1
162
0
71
1
1
66

0.3%
17.5%
0.2%
0.2%
81.8%
0%
23.5%
0%
0.5%
76%
0%
51.1%
0.7%
0.7%
47.5%

COCA
118
1698
647
174
12131
18
187
12
14
1683
199
509
220
19
918

0.8%
11.5%
4.4%
1.2%
82.1%
0.9%
9.8%
0.6%
0.7%
87.9%
10.7%
27.3%
11.8%
1%
49.2%

また先行研究では知覚動詞の完了形に後続する補文において，be + -en が用いられると述べられていたが，そのような用例は多くは検出されず，（10）に示すような (don’t) want to や be{glad/sad} to などの意志や感情を表す語句との共起がより多く確認された。
（10）a. I don't want to see any woman be misdiagnosed and have to live with what I've been told
4

（COCA, 1990. SPOK）

and what I know right now.
b. I'd hate to see them be slimmed down into fewer.

（COCA, 2012. BLOG）

c. I'd like to see writers get paid fairly and the library model in some other countries actually
does compensate them for when their books are lent in libraries（COCA, 2012. BLOG）

d. I hate to see people get sucked into the idea that they're going out serving the Lord,（COCA, 1993. NEWS）
さらに，先行研究で文法的と見なされていた get + -en 補文に関しては，ほぼアメリカ英語にのみ確認される。元々，get 受動文はイギリス英語よりもアメリカ英語に多く見られたとされており（cf.
Sussex（1982: 90）），また 20 世紀には主として米語の口語的表現において大量に用いられると（cf. 松元（2011: 22）），20 世紀後半には書き言葉にも多く用いられるようになったとされている（cf.
Schwarz（2017; 2019））。これらの調査結果から，be + -en 補文の使用における英米の差は get
受動文および get + -en 補文の定着が大きく影響を及ぼしている可能性が考えられる。Felser（1999: 82）もまたイギリス人英語母語話者は，be + -en 補文の使用を避ける傾向にあるとする一方で，アメリカ人英語母語話者の多くは違和感を覚えることもあれば，文法的とみなす者もいるというが，アメリカ英語における get 受動文の確立に伴い，知覚動詞補文にも同様に，get + -en 補文が用いられるようになると，それまで非文法的とみなされていた be + -en 補文もまた類似表現として徐々に用いられるようになったと考えられる。

5. まとめ
先行研究の多くでは，動作受身を表す場合や知覚動詞が現在完了形で用いられている場合を除いて，知覚動詞の be + -en 補文は一般的に非文法的と見なされていた。このことについて，
BNC や COCA を用いて調査を行った結果，知覚動詞の be + -en 補文は，全体の割合としては少数ではあるが，主にアメリカ英語に多く確認された。また先行研究では容認されていた get +-en 補文もまたアメリカ英語にのみ検出された。元来，get 受動文はアメリカ英語の口語表現であったものが，時代を経るにつれて確立していったとされるが，アメリカ英語の知覚動詞補文も同様に，get + -en 補文の使用が定着すると，それまで非文法的と見なされていた be + -en 補文もまた類似する表現として徐々に用いられるようになったと考えられる。

引用文献
Akmajian, A. (1977). The complement Structuture of Perception Verbs in an Autonomous
Syntax Framework. In Culicover, A, W., Akmajian, A. and Wasaw, T. (Eds.), Formal

Syntax. Academic Press, 427-60.
Allen, W. S. (19744). Living English Structure. Longman.
安藤貞雄 (2005) 『現代英文法講義』 開拓社.
Bolinger, D. (1974). Concept and percept: Two infinitive constructions and their
5

vicissitude. World Papers in Phonetics Festschrift for Dr. Onishi’s Kiju. (pp. 65-91).
The Phonetic Society of Japan.
Carlson, G. N. (1977). Reference to Kinds in English. Doctoral Dissertation. MIT.
Clark, R. and G. Jäger. (2000). A Categorial Syntax for Verbs of Perception. Universityof Pennsylvania. Working Papers in Linguistics 6: Iss. 3, Article 5, 15-33.
Declerck, R. (1981). On the role of progressive aspect in nonfinite perception verb
complements. Glossa 15, 83-114.
Declerck, R. (1991). A comprehensive descriptive grammar of English. Kaitakusha.
Felser, C. (1999). Verbal Complement Clauses: A Minimalist Study of Direct Perception

Construction. John Benjamins Publishing Company.
Gee, J. P. (1975). Perception, Intentionality, and Naked Infinitives: a Study in

Linguistics and Philosophy. Doctoral dissertation, Stanford University.
柏野健次 (1993)『意味論から見た語法』研究社.
Lapointe, S. G. (1980). A note on Akmajian, Steel and Wasow’s treatment of certain verb
complement types. Linguistic Inquiry 11, 770-787.
松元浩一 (2011)「18 世紀英語の get-受動文」『長崎大学教育学部紀要:人文科学』(77), 2135.
中右実 (1980)「テンス，アスペクトの比較」國廣哲彌（編）『日英語比較講座第 2 巻 文法』
大修館書店.
Palmer, F. R. (1965). A Linguistic Study of English Verb. Longman.
Palmer, F. R. (1974). English Verb. Longman.
Palmer, F. R. (19872). English Verb. Longman.
Schwarz, S. (2017). Like Getting Nibbled to Death by a Duck: Grammaticalization of the
Get-passive in the TIME Magazine Corpus. English Word-Wide, 37(3), 305-335.
Schwarz, S. (2019). Signs of Grammaticalization. Tracking the Get-passive throughCOHA. In Claridge, S. and Bös, B. (Eds.), Developments in English HistoricalMorpho-Syntax. 199-222. John Benjamins.
白井賢一郎 (1999)「英語の知覚動詞構文：視覚情報モデルに基づく認知的研究」『中京大学
教養論叢』(40), 64-67.
Sussex, R. (1982). A note on the get-passive construction. Australian Journal of

Linguistics 2, 83–95.

6

『英語コーパス学会大会予稿集 2021』 (ISSN 2436-6447)

Proceedings of the JAECS Conference 2021

「1961-2021 日本語小説コーパス」の構築―日英小説対照研究の新しい可能性―
石川 慎一郎（神戸大学）
iskwshin@gmail.com"1961-2021 Japanese General Fiction Corpus"―For a New Comparative Study of Japanese/ English Fictions―
ISHIKAWA Shin’ichiro (Kobe University)
Abstract
This paper illustrates the design of the “1961-2021 Japanese General Fiction Corpus,”which is a collection of Japanese fiction works published in 1961, 1971, 1981, 1991, 2001,
2011, and 2021. It also includes two kinds of English translations. This corpus can beused for a study of chronological changes in modern Japanese. In addition, whencompared with fiction data collected in the existing English corpora such as Brown and
LOB, it can also be used for a comparative study of Japanese and English literature.
Keywords
日本語小説，時系列データ収集，機械翻訳，形態素解析，日英小説対照研究

1. はじめに言語変化を観察しようとする場合，小説は主要なデータ源の 1 つとなる。小説は，不変の文学的テーマを追求しながらも，時々の世相や風俗を敏感に反映するからである。英語について言えば，小説は，古くからコーパス内の独立したジャンルとして組み込まれてきた。1964 年に完成した
Brown Corpus の場合，小説は，一般小説（サンプル数 29 本），推理小説（24 本），空想科学小説（6 本），冒険小説（29 本），恋愛小説（20 本），ユーモア小説（9 本）の 6 種のサブジャンルに区分され，体系的な収集がなされている。その後，Brown の基準を踏襲する形で様々なパラレルコ
ーパスが作られてきた（石川，2021）。これにより，たとえば，Brown，Frown，Crown の小説デー
タを比較することで 1961 年，1991 年，2009 年のアメリカ小説の言語変化が，LOB，FLOB，
CLOB を比較することで同じ間隔におけるイギリス小説の言語変化が調査できる。
一方，日本語の場合，小説の言語変化を同じような形で検証することは容易ではない。2011 年
公開の「現代日本語書き言葉均衡コーパス」（BCCWJ）には「書籍」ジャンルがあり，日本十進分類法の「9 文学」に限定することで，小説などを検索対象にすることはできるが，これには制約もあ7

る。1 点目は，小説だけでなく，文学の研究書や図録などが含まれることである。2 点目は，海外小説の翻訳や古い作品の翻刻が含まれることである。3 点目は，年ごとのデータ量が統制されていな
いことである。BCCWJ の「短単位語数表」(Version 1.1)によると，「9 文学」のサンプル数は 1971
年が 2 本，1981 年が 16 本，1991 年が 206 本，2001 年が 595 本となり，年ごとの差は大きい。
筆者はかつて，英語小説との比較研究のため，Frown/ FLOB の標本抽出の基準年である
1991 年に限り，BCCWJ の「9 文学」に含まれる小説を手作業で抜き出し，Brown のサブジャンルを割り振って，小規模な日本語小説データセットの構築を試行した（石川，2015）。しかし，このデータには，(1)サブジャンルの判定が困難で分類の妥当性が保証されない，(2)BCCWJ を再構成したため独自の公開や活用ができない，(3)単一年のデータしかないため経年調査ができない，(4)日本語小説を集めただけでは英語小説との比較が困難である，といった問題があった。そこで，
新たなコンセプトのもと，「1961-2021 日本語小説コーパス」（61-21JFIC）を開発することとした。
本稿は 61-21JFIC の設計と構築の過程，また，収集データを用いた調査結果の一端を報告する。

2. 61-21JFIC の理念と構築過程
2.1 日本語小説テキストの収集
石川（2015）の 4 つの制約をふまえ，新しいコーパス開発では，(1’)主観的なジャンル分類を廃し，Brown で言う「一般小説」のみを対象とする，(2’)既存コーパスの再編集ではなく，新規にデー
タ収集を行う， (3’)1961 年，1971 年，1981 年，1991 年，2001 年，2011 年，2021 年という 7 つの標本抽出ポイントを設定する，(4’) 対応する年次の英米小説との語彙や表現の比較を可能にするため，英訳データを付与する，という 4 つの目標を掲げた。
まず，コーパスの枠母集団を決める準備として，Brown の「一般小説」に収録された作品の内容を調査し，それらの多くが日本で言う本格文学や純文学に類するものであることを確認した。次に，同様の日本語小説の収集の可能性を調べるため，神戸大学図書館において，書籍刊行年別に「日本文学」に分類されている作品の収録状況を調査した。その結果，たとえば 1961 年刊行のものは 250 件程度収蔵されているものの，大部分は研究書で，いわゆる小説作品は十分に収蔵されていないことがわかった。そこで，新たなアプローチとして，1960 年代から現在まで継続的に刊行されている文芸誌 3 種（『群像』，『新潮』，『文學界』）を枠母集団とし，上記の 7 か年のそれぞれ 1
月号に所収された小説（文芸評論・翻訳作品は除き，エッセイは含める）を収集対象に決めた。な
お，1 月号が図書館に欠本の場合は古書で購入することとし，それでも入手不可の場合は図書館所蔵の同年の別月号からデータを取った。
データ抽出の開始点は，一律に作品冒頭部とした。ただ，文芸誌には，読み切り作品に加え，連載長編も多く掲載されているため，結果として，作品の長さやデータの抽出開始点についても一定の多様性が確保されたと言える。
サンプル数については，Brown の「一般小説」のサンプル数である 29 本を下回ることのないよう，各年につき，3 誌全体から 31 本を取ることとした。その際，作家の重複がなるべく起こらないよう調整して実際に取る作品を決定した。
8

サンプル長は一律 5,000 字とした。Brown のサンプル長が 2,000 語で，一般に英語 1 語が日本語 2~3 文字に相当するとされているためである。ただし，一部のデータについては，元の作品が短かったり，あるいは，作業時に読み取れなかった箇所を後から補填したりしたため，最終的な語数には若干のずれがある。
テキスト化については，当初，optical character reader（OCR）を用いた自動テキスト化を試みたが，古い雑誌は活字も不鮮明で，読み取り精度はきわめて低かった。そこで，すべてのサンプルについて，専門業者（作業者は 1 名に固定）に手作業で入力を依頼することとした。その際，(1)題名・作者名などは省略，(2)段落頭のアキは原稿通り，(3)文章段落頭以外の小見出し・番号・字下
げ・地付き文字などはすべて詰めて入力，(4)空行（空改行）は 1 行分のみ入力，(5)括弧記号は全角で入力，(6)アルファベット略号は全角で入力，(7)横書きの欧文は半角で入力，(8)算用数字は
1 桁を全角，2 桁以上を半角で入力，(9)旧かな・旧漢字は新字体で打ち直して入力，(10)くの字
点・踊り字（ゞゝヾヽ）はひらがな・かたかなで入力，(11)一部の環境依存文字・旧字体・正字・Unicode 文字は新字体・拡張新字体で入力（例：躯，掴など），(12)データは UTF8 処理，などの作業方針を指示した。なお，業者には文芸誌の現物のコピーデータを提供したが，コピーの問題
で，見開き中央部が読み取れないものについては，それを除いて 5,000 字分を入力するよう依頼
し，納品後，現物を確認しながら，筆者が不足箇所を手作業で補填入力した。
テキスト化されたサンプルは，すべて，国立国語研究所が提供する形態素解析システム「Web 茶まめ」上で処理した。解析辞書は国語研究所が開発した UniDic である。UniDic は意味を持つ最小単位で文字列を分割するため，揺れのない安定した結果が得られるが，たとえば，「図書館」が「図書」「館」に，「研究所」が「研究」「所」に，「していた」が「し（する）」「て」「い（いる）」「た」になるな
ど，一般に言う語より小さい単位で解析される。現時点では人手チェックは行っていない。
以上の過程を経て最終的に収集されたサンプルは，作家 156 名，作品 217 本，総語数約 70 万語となった。これらをコーパスに収録するにあたり，著作権者には必要な対応を取った。
2.2 英訳作成
構築コストの制約から，英訳については自動翻訳技術を使用することとし，ドイツの DeepLGmbH が提供する DeepL（DL）と，日本の情報通信研究機構（NICT）が提供する「みんなの自動翻訳@TexTra」（MN）という 2 種のニューラル機械翻訳（neural machine translation）で訳文を生成した。従来の自動翻訳は単語ベースの統計的機械翻訳（statistical machine translation）
であったが，ニューラル機械翻訳では，あらかじめ膨大な対訳データを学習しておき，原文を数列で表現される特徴量（文の意味に相当）に変換した上で，その数値に合致する翻訳文を選び出して出力する。その際，複層的なニューラルネットによって原文の持つ特徴量を段階的に抽出・圧縮・加工していく（三竹，2018）。
DL は，ウェブ上の対訳データを集めた Linguee を基盤とする。特徴情報を抽出する畳み込み層（convolution layer）と，不要情報を除去するプーリング層（pooling layer）からなる畳み込みネットワーク（convolutional neural network）によって高い翻訳精度を実現しており，2020 年から
9は日本語入出力にも対応している。一方，MN は NICT と総務省が 2017 年に立ち上げた「翻訳バンク」を基盤とする。同バンクには中央官庁・自治体・企業から大量の対訳データが提供されている。MN はユニバーサルコミュニケーション研究所多言語翻訳研究室で開発した自動翻訳エン
ジンをベースにしており，専門文献の翻訳にも強い。もっとも，ニューラル翻訳では原文の訳し漏れなどもしばしば発生する。今回は独立した 2 種の英訳データを集めることで，この問題に一定の対処を取った。英訳作成は 2021 年 4～8 月に実施し，最終的に生成されたデータは，DL が約 52
万語，MN が約 50 万語であった。現時点では人手による訳文の確認・修正は行っていない。
2.3 検索プラットフォームの開発
著作権処理を経て，現在，61-21JFIC のデータをオンラインで公開するための検索プラットフォームの開発に着手している。筆者の研究室ではすでに学習者コーパス ICNALE のための専用検索システム（ICNALE Online）を公開しており，これに改修を加え，日本語小説を日本語・英語（DL 訳文）・英語（MN 訳文）の 3 つのモードで検索できるようにする予定である。
新プラットフォームには，KWIC 検索，コロケーション検索，単語頻度検索（語彙表出力），特徴
語検索などの基本機能のほか，語や表現の出現頻度の時系列的な変化を可視化するグラフ出力機能を実装する。これらの機能によって，各年代の特徴語を自動抽出したり，指定した語や表現の頻度変化を調べたりすることが可能になる。

3. 61-21JFIC でわかること
3.1 日本語の時系列分析
61-21JFIC により，ジャンルを厳格に統制した上で現代日本語の時系列変化の調査が可能になる。図 1-4 は，語種（和語・漢語・外来語・混種語），句読法（句点・読点），高頻度品詞（助詞ほか 4種），低頻度品詞（感動詞ほか 7 種）の 10 万語あたり頻度の変化を示したものである。1961 年と2021 年を比較して 10％以上増加したのは外来語（+140％）と漢語（+12％）の 2 つで，減少したのは接続詞（‐31％），代名詞（‐22％），連体詞（‐15％），形容詞（‐12％）である。このうち 60 年間にわたって線形的に頻度が変化しているのは外来語のみで，全体で見れば語種や品詞の頻度は安定していると言える。
一方，具体的な語の中身に踏み込むと当然ながら年代ごとに差異が認められる。こうした差異は，安定的に出現すると思われる助詞にも表れている。図 5 は年代を第 1 アイテム，高頻度助詞（の・に・を・が・と・で・から）頻度を第 2 アイテムとして対応分析を実施した結果である。1961 年～1991
年が第 1 軸（寄与率 75.9％）上で左側に，2001 年～2021 年が右側にそれぞれ固まっており，
1991 年と 2001 年の間に日本語小説中の助詞選択にある種の変化が生じている可能性が示される。このデータに限って言えば，1960～90 年代の小説では，連体節（「の」）や起点表現（「から」）が多かったのに対し，2000 年代以降になると，並列表現（「と」）や，主格や目的格といった格標識（「が」「を」「に」）が顕著になっているものと思われる。

10

図 1~4 語種・句読法・高頻度品詞・低頻度品詞の頻度変化
80000

7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
0

60000
40000

20000
0

和語

漢語

外来語

混種語

読点

35000

3000

30000

2500

25000

2000

20000

1500

15000

1000

10000

500

5000

0

句点(?込み）

0

助

名

動

助動

代名

副

形容

連体

接続

感動

形状

図 5 年代×助詞の頻度表に対する対応分析の結果
0.3
0.2

Y1961
Y1971
Y1991

第2軸

-0.4

-0.3

-0.2
から

を

0.1
に

Y2021

0

-0.1

0

が

0.1

-0.1

0.2

で
0.3
Y2001

Y2011
0.4

の
-0.2
Y1981

第1軸

-0.3

と

3.2 英語小説との対照分析
61-21JFIC はまた，英訳データと既存の英語コーパスの小説データを比較することで，時代要因を統制した日英小説の対照分析にも使える。表 1 は 1961 年に対象年次を限定し，日本の小説（DL 英訳），Brown 収録のアメリカ小説，LOB 収録のイギリス小説の各々をそれらの総体データ
11

と比較し，特徴語を抽出した結果である。統計量が 15 以上であれば 0.01％水準で有意である。
表 1 1961 年の日本語・アメリカ・イギリス小説の特徴語（対数尤度比統計量：LL）
順位
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

i
my
s
m
is
a
if
tokyo
t
wife

日本
146.64
127.42
45.35
43
36.88
29.2
25.49
24.43
23.94
21.6

he
his
h
churchscotty
john
him
alex
winstonwatson

アメリカ
57.6
36.66
30.28
28.02
27.14
26.15
24.88
23.83
23.83
22.51

her
she
julian
said
you
love
vera
queen
celia
joe

イギリス
77.13
61.31
30.22
24.48
23.64
20.36
20.36
18.61
18.39
18.08

ここで詳細な内容分析に踏み込む余裕はないが，今回のデータに限って言えば，1961 年時点
において，日本の小説の内容が 1 人称中心で（I, my），会話が多く（s, m, t などの縮約辞），仮定
文（if）が散見されるのに対し，アメリカ小説には男性 3 人称（he, his, him）が多く，イギリス小説には 2 人称（you）や女性 3 人称（her, she），また，発話動詞（said）が多いことがうかがえる。

4. まとめ以上で概観したように，61-21JFIC は，日本語の時系列分析の資料として，また，時代要因を統制した日米英の小説比較研究の資料として，様々な活用が考えられる。後者について言えば，言語や内容に大きな影響を及ぼす時代要因を完全に統制できる利点は大きく，同時代の各国小説に見られる「マインドスケープ」などの計量的比較も可能になるだろう。こうしたアプローチは，主観的な批評にとどまっていた従来の比較文学研究に新しい展開をもたらすものと言える。

謝辞
本研究は JSPS 科研費（挑戦的研究（萌芽））20K20699「言語から見た日米マインドスケープ比
較：データサイエンス志向型小説研究の試行」の助成を受けている。

引用文献
石川慎一郎(2015)「FROWN/FLOB Corpus および BCCWJ データの再構成に基づく英日対照
言語研究用小説テキストデータセットの構築の試み：English-Japanese Modern Fiction
Corpus (EJ-MoFic)の概要」『統計数理研究所共同研究リポート』340, 1-18.
石川慎一郎（2021）『ベーシックコーパス言語学』 第 2 版. ひつじ書房.
三竹保宏（2018）「Deep Learning による AI 機械翻訳のイノベーション」『ビジネスコミュニケーシ
ョン』55(8), 11.
12

『英語コーパス学会大会予稿集 2021』 (ISSN 2436-6447)
Proceedings of the JAECS Conference 2021

中英語期の補部と 2 人称代名詞の構文関係―ICAMET による分析―
泉類 尚貴（慶應義塾大学 大学院生）
n.senrui@gmail.com

Constructions with Complementation and the Second-Person
Pronouns in Middle English―Analysis with ICAMET―SENRUI Naoki (Keio University, Graduate Student)
Abstract
This study attempts to examine the constructions with complementation (that-clause or
infinitives) and the second-person pronouns in Middle English with the analysis of
ICAMET. The construction treated in this paper is directive performatives, which haveexisted throughout the history of the English language. I consider the relationshipbetween the directive speech act verbs, the second-person pronouns and thecomplementation. We cannot observe significant features among them in terms ofquantity except some verbs. Besides, with the COCOA tags attached in ICAMET, it isdiscussed whether the sociolinguistic factors such as authors and genres influence thechoice of complementation. In some works, that-cl occurs with vocatives such as sir,which implies that the finite complement represents a polite function when one canchoose from among different types of complementation.
Keywords
Explicit Performatives, Directives, Late Middle English,
the Second-Person Pronouns, Sociolinguistics

1. はじめに英語史における変化の一つに，補部の変化がある。定型節から非定型節への変化は，中英語
期 に そ の 萌 芽 が 見 ら れ る （ Los, 2005; Manabe, 1989 ） 。 補 部 と 意 味 の 関 係 に つ い て ，Rohdenburg（1995）によれば，非定型節のほうが coercive force が強いことが示されている。
Coercive force の強さは，command をはじめとする指令動詞の分析から提示された。一方で，同一の動詞が異なる補部を従える例も見られる。本研究では，補部の変化が起こりだした時代である
中英語期に焦点をあてて，指令動詞の現れる構文の一つである，明示的遂行文における 2 人称代名詞の使用区分（thou 系か ye 系か）と補部の形式（that 節か不定詞か）について，Innsbruck

13

Computer Archive of Machine-Readable English Texts（ICAMET）を中心に収集したデータを示し，分析の可能性を示す。

2. 先行研究
英語史において，動詞補部は that 節から不定詞，不定詞から動名詞へと変化する傾向にあることが Rohdenburg（1995 ほか）により示された。Rohdenburg（1995）は，Defoe や Swift をはじめとする 16 世紀から 18 世紀に書かれた作品を資料として，補部と coercive force の関係について，command や order をはじめとする，manipulative verbs を対象に調査を行った。調査を通して，定型節（that 節）と非定型節（不定詞）を比較した場合，定型節のほうが coercive force が弱いことを示した。that 節から不定詞への補部変化は，古英語期と初期中英語期を比較した Los（2005）や Manabe（1989）の調査により，初期中英語期からその変化が起こっていたことが示されている。
Coercive force は，ポライトネスと関与する可能性がある。ポライトネスは，Brown and Levinson（1987）によるフェイスをもととした理論をはじめとして，数多くの理論が構築されている。現代的なポライトネスの概念は，古英語期にはほとんど見られず（Kohnen, 2008），中英語期に勃興したことが，Jucker（2020）をはじめとして論じられている。
行為指示動詞と結びつく 2 人称代名詞について，pray, beseech のコンコーダンス冒頭 100 例
を基に，Shakespeare の悲劇を対象に調査した Brown and Gilman（1989）によって，beseech
はその大半が敬称の Y 系と共起していることが示されている。
補部は，ジャンルをはじめとする社会言語学的要因とも関わる。Mair（2002）は，補部が不定詞であるか，動名詞であるかの英米差，ならびにジャンルの差について，現代英語の start と beginを対象として調査を行った。英米差の観点では，アメリカ英語のほうが動名詞を好み，ジャンルの観点では，とくに start に後続する補部について，会話では動名詞が好まれ，記述文では不定詞が好まれることを示した。

3. リサーチデザイン
3.1 研究目的と研究設問
先行研究は主に近代英語以降を対象とした調査であるが，本研究では，現代的なポライトネスが勃興したとされる中英語期に焦点をあてる。とりわけ，ポライトネスがもっとも見られるスピーチ・ア
クトの一つである Directives（行為指示）に注目する。形式は，遂行文，かつ，話し手と聞き手の関係が明らかである，1 人称主語＋行為指示動詞＋2 人称目的語，あるいは 1 人称主語＋行為指
示動詞＋補部標識 that＋2 人称主語に限定して調査を行う。遂行文に注目するのは，Kohnen（2008）らによって，古英語・中英語期から用いられていた形式と示されているためである。コーパ
スは，ICAMET を用いる。これは，600 万語を超える資料を収録しており，中英語のコーパスとしては最大規模の資料の一つであること，ジャンルをはじめとする COCOA タグが付与されているた
めである。
14

補部の選択については，中英語期に関して，ポライトネスを示す手段の一つとして用いられた，2
人称代名詞の敬称（Y 系）と親称（T 系）の選択と関与する可能性がある。中英語期は，2 人称代名
詞が技巧的に用いられている例も見られ，数多くの研究がなされてきたが，遂行文における構文関係について言及した研究は見られない。また，Traugott（2012）の指摘や，Helsinki Corpus，
ICAMET に付与された COCOA タグの示すように，中英語期は新たなジャンルが勃興した時代でもある。
これらの構文の調査を通して，主に ICAMET を資料に，次の問題について，議論を行う。1 点
目は，2 人称代名詞と補部の関係について考察する。続いて，社会言語学的要因に注目する。2
点目として，ジャンルと補部の関係性について考察する。3 点目は，作者・作品と補部の関係性について考察する。先行研究に照らせば，不定詞のほうが coercive force が高いことから，T 系と結びつく傾向にあると推察できる。ジャンルについて，古い形式を好むであろうロマンスをはじめとするジャンルでは，古くから存在した形式である that 節が，一方で書簡をはじめとする，口語を反映しやすいジャンルでは，新しい形式である不定詞が選択される可能性があると予想できる。また，個々の作家や作品が補部の選択に与えた影響についても，データを収集する。
3.2 データ
本論では，Manfred Markus 氏により構築された ICAMET を用いる。加えて，これまでに
PPCME2 や Helsinki Corpus を主たる対象とし，ポライトネスにもっとも配慮する必要があると考えられる 1 人称主語，ならびに 2 人称が目的語，あるいは that 節の主語が 2 人称の場合に生起する構文の環境において，行為指示を表す動詞について調査し，pray, beseech をはじめとする
18 の動詞を収集した。これらの動詞を，DSAVｓ（Directive Speech Act Verbs）と名付ける。
なお，中英語期に見られる，本動詞としての will を除外するのは，directives にも，他のスピー
チ・アクトである commissives にもなりうるため，曖昧性が生じるからである。
個々の作品について，ICAMET に含まれている The Paston Letters は，書き手と受け手の情
報 を は じ め と す る タ グ が 付 与 さ れ た PCEEC （ The Parsed Corpus of Early English
Correspondence）を基にして，分析を行う方針であるため，本研究では除外する。
3.3 手法
3.3.1 分析の手順
KWIC Concordance を利用し，ICAMET から DSAVs を検索する。コーパスに付けられている
COCOA タグを利用し，研究設問に答えるため，<A>（著者），<B>（タイトル），<C>（世紀），<T>（ジャンル）を出力する。
出力されたデータに，代名詞については 2 人称代名詞が T 系か Y 系か，補部については that
節か不定詞かについてタグ付けを行う。不定詞には，中英語期に見られる不定詞のマーカーである，for to をはじめとするマーカーを含む。なお，本研究において，補部が名詞句や前置詞句である用例はデータから除外する。
15

表 1 構文別の DSAVs と補部
advisethat 節不定詞

不定詞

beseechbid

chargecommand

Y

T

Y

T

Y

T

Y

T

Y

T

Y

T

2

0

3

1

48

26

3

5

20

13

23

9

(75%)

(100%)

(62%)

(63%)

(75%)

(71%)

(90%)

(93%)

(74%)

(82%)

1

0

(50%)
2

0

(50%)

that 節

ask

(25%)

29

15

1

2

2

1

8

2

(38%)

(37%)

(25%)

(29%)

(10%)

(7%)

(26%)

(18%)

counseldesireexhort

Y

Y

T

Y

0

T

26

11

1

(79%)

(58%)

(50%)

7

8

1

(21%)

(42%)

(50%)

0

T

pray
Y

rede
T

Y

require
T

Y

T

1

1

240

39

1

15

28

3

(50%)

(100%)

(75%)

(76%)

(50%)

(100%)

(93%)

(50%)

1

0

90

12

1

0

2

3

(25%)

(24%)

(50%)

(7%)

(50%)

(50%)

4. 結果と考察
4.1 RQ1: 2 人称代名詞と補部の構文関係について
DSAVs のうち，that 節，不定詞の両方を補部とする動詞は，表 1 に数値とともに示した 12 の動詞に限られた。なお，綴り字は現代英語の綴りで表記している。このうち，advise や ask をはじめとする動詞は，頻度が低いため，具体的な分析が難しい。また，rede については，不定詞を補部として取る例は 1 例に過ぎない。
頻度の高い DSAVs である，beseech, charge, command, counsel, pray, require について，
いくつかの結果を示す。生頻度をもとに割合を計算したところ，たとえば，pray について，Y 系，T系ともに，that 節ならびに不定詞を従える割合は，前者がおおよそ 75%，後者がおおよそ 25%で，2 人称代名詞による頻度の差異は観察されない。また，数値をカイ二乗検定にかけたところ， p.
<.05 の有意差は，beseech, pray, charge, command, counsel の各動詞について，見られなかった。すなわち，2 人称代名詞と補部に強い相関関係は見られない。2 人称代名詞の選択は，ポラ
イトネスを反映した言語形式であるが，少なくとも数値上は，補部にポライトネスを示す機能は見られないようである。
一方， require については，p. <.05 の有意差が見られることから，研究設問において予想したとおりの結果である，T 系の代名詞のほうが不定詞を補部として従えることが分かった。不定詞のほうが，coercive force が高いことは，Rohdenburg（1995）による近代英語期の分析から示されている。中英語期において，Y 系と比較して，より強く指示できる場面が多いと考えられる T 系と，不定詞の共起率が高いことから，不定詞により強い coercive force があることは，一部の動詞には適応されると見なせる。

16

4.2 RQ2: ジャンルと補部の関係性について
ジャンル・作者と補部の関係について，いくつかの調査結果を示す。ジャンルについては，
ICAMET の COCOA タグに原則として従う。
ICAMET には，32 のジャンルに分類したタグが付いている。Sermons では，すべての補部が不定詞である。Sermons は，聞き手のフェイスを侵害しないように，配慮する必要がないジャンルであると見なせる（Kohnen 2008: 304）。15 世紀の sermons を調査した Kohnen（2008）によれば，
フェイス侵害を避けるために用いられうる間接言語行為は 1 例に留まることが示されている。すなわ
ち，フェイス侵害を考慮する必要がないため，変化の過渡期にあった新しい形式を採用したと見なせる。
書簡は，ICAMET に含まれるジャンルの中でも，もっとも日常の言語が反映されたジャンルであると見なせる。例として，動詞 beseech を検討する。118 例現れる用例のうち，書簡で現れるのは
22 例である。代名詞については，後期中英語期の書簡においては Y 系が一般的であり，本構文で共起した代名詞も，すべて Y 系である。補部は，that 節が見られず，すべて不定詞である。
4.3 RQ3: 作者・作品と補部の関係性について
続いて，例えば，Chaucer の直筆の写本は現存していないが，広い意味での作者について言及する。全ての DSAVs を調査したところ，いくつかの作品を翻訳した Caxton の作品においては，

that 節，ならびに不定詞の両方を補部として選択している例が複数見られる。一方，Chaucer の
The Canterbury Tales に含まれる話の一つである， ‘The Tale of Melibeus’ は that-cl のみしか従えていない。counsel の用法について，Richard Rolle では不定詞しか補部として共起しない（4 例）。一方，Prose Life of Alexander では，すべてが that 節と共起する（4 例）。require の用法について，T 系と Y 系と共起する例を合計して現れる 5 例は，Merlin （2 例）, Le Morte

Darthur（2 例）, ならびに Melusine（1 例）の 3 作品にのみ現れる。ただし，これらの 3 作品には，
that 節を補部として取る例も見られる。用例数は Merlin（9 例）, Le Morte Darthur（4 例）,
Melusine（5 例）。これらの 3 作品については，that 節と不定詞を，書き手が「選択」していたと想定される。例として，Le Morte Darthur において，that 節をとる例は，いずれも sir を含む呼びかけ語と共起している。すなわち，sir を用いた場合，書き手は that 節を用いたことになる。この一方
で，不定詞をとる例は，sir との共起は見られない。

5. まとめ本研究では，中英語期の最大規模のコーパスである ICAMET を用いて，中英語期の行為指示を表わす遂行文を対象として，二人称代名詞と補部（that 節か，不定詞か）の構文関係についての調査を行った。加えて，COCOA タグを利用し，ジャンルや作者をはじめとする社会言語学的調査を行った。二人称代名詞と補部の構文関係について，多くの動詞においては，T 系，Y 系と補部の強い相関性は見られなかった。一方，いくつかの動詞については，不定詞と T 系に強い構文関係が観察された。この事実は，Rohdenburg の示した coercive force が，中英語期についても適17応できる可能性を示している。ジャンルについて，sermons では不定詞補部が大半であるといった傾向が見られた。また，補部を作者が選択できる場合，that 節と sir をはじめとする呼びかけ語が共起しており，ポライトネスが高い形式である可能性を示唆した。
本調査では， 2 人称代名詞と補部の構文関係について，強い差が見られなかった動詞が多かった。しかし，差が見られなかったという事実は，選択することの可能性の高さ，あるいは固定していた可能性を示しているとも見做せる。そこで，今後の課題として，場面に注目した，社会語用論
的調査と考察を行うことをあげる。また，数値の統計的処理についても，検討していく指針である。

謝辞
本研究は，潮田記念基金による慶應義塾博士課程学生研究支援プログラムの助成を受けたもの
です。

引用文献
ICAMET= Markus, Manfred, ed. The Middle English Prose Corpus of the ICAMET.
Innsbruck: U of Innsbruck, 2003.
Brown, Penelope and Stephen C. Levinson. Politeness: Some Universals in Language

Usage. Cambridge: CUP, 1987.
Brown, Roger and Albert Gilman. ‘Politeness Theory and Shakespeare’s Four Major
Tragedies.’ Language in Society, 18:2 (1989), 159-212.
Jucker, Andreas H. Politeness in the History of English: From the Middle Ages to thePresent Day. Cambridge: CUP, 2020.
Kohnen, Thomas. ‘Tracing Directives through Texts and Time: Towards a Methodology
of a Corpus-based Diachronic Speech-Act Analysis.’ Speech Acts in the History ofEnglish. Ed. Andreas H. Jucker and Irma Taavitsainen. Amsterdam: John
Benjamins, 2008. 295-310.
Los, Bettelou. The Rise of the To-Infinitive. Oxford: OUP, 2005.
Mair, Christian. ‘Three Changing Patterns of Verb Complementation in Late Modern
English. A Real-Time Study based on Matching Text Corpora.’ English Language

and Linguistics, 6 (2002), 105–131.
Manabe, Kazumi. The Syntactic and Stylistic Development of the Infinitive in Middle

English. Kyushu University Press, 1989.
Rohdenburg, G. ‘On the Replacement of Finite Complement Clauses by Infinitives inEnglish.’ English Studies, 76:4 (1995), 367-388.
Traugott, Elizabeth Closs. ‘Pragmatics and Discourse.’ English Historical Linguistics: An

International Handbook. Vol. 1. Ed. Alexander Bergs and Laurel J. Brinton. Berlin:
Mouton de Gruyter, 2012. 466-480.
18

『英語コーパス学会大会予稿集 2021』 (ISSN 2436-6447)
Proceedings of the JAECS Conference 2021

Verification of the Effectiveness of 20 Months of Speaking
Lessons for High School Learners―An Analysis of Fluency on the Aptis Speaking Test―TIKHONENKO Maksim(Tokyo University of Foreign Studies, Graduate Student)
maximtikhonenko72@gmail.com

MOCHIZUKI Keiko(Tokyo University of Foreign Studies)mkeiko@tufs.ac.jp
Abstract
This presentation presents a 20-month longitudinal study on the development of
speaking ability observed in Japanese high school learners of English who participatedin online speaking lessons. Students were divided into two groups: an experimentalgroup who had taken 20 lessons, and a control group who had only taken 3 lessons.
Speaking data recorded during the time when students took the Aptis speaking test wastranscribed, and the duration of pauses and speaking time was measured. Then thetranscribed data was analyzed from the point of view of fluency and complexity. The
analysis showed that fluency developed significantly, especially in terms of speech rate
and pause time to speaking time ratio. On the other hand, complexity did not develop as
much.
Keywords
Longitudinal Learner Corpus, Fluency, Complexity, High School Learners, Aptis
Speaking Test

1. Introduction
To understand how lessons of spoken English can help Japanese high school students
in acquiring speaking skills, a research team from Tokyo University of Foreign Studies
organized an educational project in collaboration with Sankei Human Learning, Lingua
House, and two high schools.
High school students took 20 lessons in spoken English and had free conversation
with teachers from the Philippines using Zoom. Students also wrote essays on the topic
of each lesson, and filled in surveys to evaluate their progress after each lesson andrecord what was most difficult for them. Each lesson lasted about 25 minutes, and 32

19

students started the lessons in the first year, November 2018, and completed the 20th
lesson in the 3rd year, July 2020.
To understand the contribution of the lessons, it was proposed that a 3-lesson control
group consisting of 22 students who only took 3 lessons (lessons 15-17) in the 2nd year,
January-March 2020, also participate in the project. Both groups used a textbook written
by members of the research team. Two research questions were posed:
Research question 1: Do online lessons of spoken English held monthly for 20 months
positively affect the development of fluency and complexity in Japanese highschool learners of English, and which aspects?
Research question 2: How different are the fluency and complexity of English spoken
by learners who have been taking the online lessons for 16 months in comparison
to the English of those who have not taken such lessons?
Data was obtained from video recordings of 25-minute lessons. Video and audio data
were transcribed manually, and the transcribed texts of selected learners were divided
into units of speech. The ELAN software was used to measure the free conversation timein each lesson.

2. The APTIS test
Data was obtained from video recordings of 25-minute lessons. At the end of the
project, all students took the APTIS speaking test in September 2020 in the 3rd year.
The APTIS test is a test developed by the British Council, based on the Common
European Framework of Reference. It consists of 4 parts:
Part 1 (A1/A2 level), in which students answer three simple questions about theirbackground and experiences. 30 seconds to response to each question.
Part 2 (B1 level), in which students describe a photograph and answer two questions
related to it. 45 seconds to response to each question.
Part 3 (B1 level), in which students describe and compare two photographs, andanswer two questions. 45 seconds to response to each question.
Part 4 (B2 level), in which students answer three more abstract questions.
1 minute to prepare a response and 2 minutes to answer all questions in one go.
Students’ speaking and grammar & vocabulary skills were also evaluated by the
British Council and average scores were calculated for the two groups (Table 1).
The difference in speaking score was greater than that of the grammar & vocabulary
score, which may indicate that the main effect of the lessons was on speaking skills andnot on language knowledge.

20

Table 1 Average APTIS scores of the 20-lesson and 3-lesson groups
20-month group
3-lesson group
Difference in score

Speaking
32.19
28.27
3.92

Grammar & Vocabulary
36.38
34.41
1.97

3. Data elicitation and method of analysis
8 learners were selected in each group (the 20 lessons group and the 3 lessons group)
to analyze fluency and complexity parameters in the APTIS speaking data and comparethem between the two groups.
Speaking data was recorded and manually transcribed using ELAN. Speaking timeand pause time were measured. Next, the texts were divided into AS-units, and analyzed
for fluency and complexity using Microsoft Excel.
An AS-Unit is a single speaker’s utterance consisting of an independent clause, or
sub-clausal unit, together with any subordinate clause(s) associated with either (Foster
et al. 2000).
The following parameters were measured to evaluate fluency:a) Speech rate: words/min;b) Ratio of pause time to speaking time: pause time/speaking time;c) Number of pauses per minute: number of pauses/speaking time;d) Ratio of fillers to unpruned words: number of fillers / number of words including
disfluencies;e) Ratio of repetitions to unpruned words: number of repetitions / number of words
including disfluencies;f) Ratio of self-corrections to unpruned words: number of self-corrections / number ofwords including disfluencies.
For complexity, the following parameters were used:g) Mean utterance length: number of words / number of AS-Unit;h) Overall number of words;i) Ratio of subordinate clauses to AS-Units: number of subordinate clauses / number of
AS-Units.

4. Results
4.1 Fluency
Fluency is a complex property of L2 performance related to speed of speech, pause
phenomena, and the impression a speaker leaves on a listener (Segalowitz, 2010).

21

Figure 1 Pruned Speech Rate Aptis Speaking Test
Figure 1 shows that the 20 lessons group displays

Pruned speech rate60

a higher pruned speech rate than the 3 lessons group.

40

In part 1, which corresponds to CEFR A1/A2 levels,20

the 20 lessons group showed the best performance,

0Part 1

Part 220-month

Part 3

Part 43-monthbut in other parts their performance was lower andcomparatively did not change much. In contrast, theperformance of the 3 lessons group clearly improved

between part 2 and part 3, which can be explained by the fact that to describe two
pictures in part 3, the learners used simpler constructions with a higher speech rate.
Figure 2 Ratio of pause time to speaking time
Ratio of pause time tospeaking time

Figure 2 shows that the 20-lesson group produced
fewer long pauses than the 3 lessons group. Their2

ratio of pause time to speaking time was below 1 in

1

all tasks, which indicates that they spoke more thanthey kept silent. In contrast, the 3-lesson group0
Part 1 Part 2 Part 3 Part 4
20-month3-monthproduced more silent pauses than speech in alltasks.

Figure 3 Number of pauses per minute
Number of pauses per
minuteFigure 3 shows that the number of pauses in bothgroups was almost the same except for task 1, where25

the 20-lesson group slightly outperformed the 3-

20

lesson group. This means both groups tended to

15
Part 1

Part 220-month

Part 3

Part 43-monthproduce the same number of pauses in more difficult
tasks, but the length of pauses was significantly
shorter for the 20-lesson group.

Figure 4 Ratio of fillers to number of unpruned words
Filler ratio
40

Figure 4 shows that the filler ratio is higher
among the 3-month group in the first half of the test.
That illustrates that the 3-month group produced

20

more filled pauses, which contradicts the pattern

0Part 1 Part 2 Part 3 Part 4
20-month3-monthobserved during dialogues with teachers when bothgroups showed the same performance. This may
indicate that the effects of taking lessons for 20

months showed up in a more predictable environment, where students were more22

relaxed. Also notable is the fact that the performance of the 3-month group improved
during the test, and they produced less filled pauses in the second half of the test.
Figure 5 Ratio of repetitions to number of unpruned words

Repetitions ratio
20

To a lesser extent one can observe the same
result in repetitions ratio, as figure 5 shows.

100Part 1 Part 2 Part 3 Part 4
20-month3-monthFigure 6 Ratio of self-corrections to number of unpruned words

Self-corrections ratio

However, the self-corrections ratio did not show
clear correlations, as figure 6 shows.

1050Part 1 Part 2 Part 3 Part 4
20-month3-month

4.2 Complexity
Figure 7 Mean utterance length

Mean utterance length
10

Figure 7 shows mean utterance length among
the two groups. It is relatively similar for bothgroups, which may indicate that the lessons did

5

not have any influence on syntactic complexity.

0
Part 1 Part 2 Part 3 Part 4
20-month3-monthFigure 8 Overall number of words

Mean utterance length

However, the 20-month group tended to produce
more words, as illustrated in figure 8. This100

indicates that while word production rate and50

therefore fluency increased, students did not gain

0Part 1 Part 2 Part 3 Part 4
20-month3-monththe ability to build more elaborated utterances.
Finally, analysis of the mean subordinate
clauses ratio was conducted. Subordinate clauses

were quite rare except in part 4, so it was decided to analyze subordinate clauses only in23this part. Analysis shows that the mean ratio of subordinate clauses to AS-units was
0.48 for the 20-month group and 0.57 for the 3-month group. However, this does notillustrate that the speech of the 3-month group was more elaborated. Absolute numbersof subordinate clauses were between 3 to 5 in both groups, and the types of subordinate
clauses were rather limited: they were introduced by the words “I think” and such
conjunctions as “when” or “where”. That means students in both groups used a similar
limited inventory of syntactic means to express themselves, and the 20-month group did
not tend to use more subordinate clauses than were minimally needed. But as thenumber of words and AS-Units in their responses were higher, the subordinate clauseratio ended up being lower than that of the 3-month group.

5. Conclusion
The comparative analysis of fluency and complexity of the two groups of students
showed that 20 months of English conversational lessons had positive effects on students’fluency. affected, and effects were observed the most in speed and breakdown fluency.
All three components of fluency were affected, and effects were observed the most in
speed and breakdown fluency. However, the effects were less evident in repair fluency,with less significant differences in the ratios of fillers and repetitions, and an absence ofany correlations in the ratio of self-correction. At the same time, lessons did not have any
significant effect on the syntactic complexity of students’ English.
Therefore, we may conclude that students who had taken additional lessons of spoken
English once in a month became more confident and could produce more words with lesshesitation, but their English did not become more elaborate, at least syntactically.

Acknowledgments
This work was supported by JSPS KAKENHI Grant Number JP17H02357 and
JP20H01278.

Bibliography
Foster, P., A. Tonkyn, G.Wigglesworth, (2000). “Measuring Spoken Language: A Unit for
All Reasons”, Applied Linguistics . Volume 21, Issue 3. 354-375. Oxford: Oxford
University Press.
Segalowitz, N. (2010). Cognitive Bases of Second Language Fluency. New York:
Routledge.

24

『英語コーパス学会大会予稿集 2021』 (ISSN 2436-6447)

Proceedings of the JAECS Conference 2021

日英・英日パラレルコーパスオンライン検索ツール『（仮称）パラレルリンク』（Ver.1.0）の開発に向けて（中間報告）
仁科 恭徳（神戸学院大学）
ynishina@gc.kobegakuin.ac.jp

赤瀬川 史朗（Lago 言語研究所）
lagoinst@gmail.com

Toward the Development of "Parallel Link (tentative name)" (Ver.
1.0), an Online Search Tool for Japanese-English and EnglishJapanese Parallel Corpora (Interim Report)
NISHINA Yasunori (Kobe Gakuin University)
AKASEGAWA Shiro (Lago Institute of Language)
Abstract
In this presentation, we will give an interim report on the progress of Parallel Link (Ver.
1.0), an online analysis tool for Japanese-English and English-Japanese parallel corporathat we are currently developing. First, we will review the Japanese-English andEnglish-Japanese parallel corpora and analysis tools that have been developed to date.
Next, we will report on the progress of Parallel Link (Ver. 1.0) under development,
especially focusing on rebuilding and refurbishing the existing parallel corpora.
Keywords
パラレルコーパス，ツール開発，オンライン，日英・英日翻訳

1. はじめに
本発表では，はじめに，現在までに公開された日英・英日パラレルコーパス，開発されたコンコーダンサーなどの検索ツール，日英・英日パラレルコーパスを活用した研究を網羅的に振り返り，
今後期待される方向性に関してまとめる。続いて，これからのパラレルコーパス研究の方向性を示すべく目下開発中の日英・英日パラレルコーパスオンライン検索ツール『（仮称）パラレルリンク』（Ver.1.0）の開発経緯と進捗状況を報告する。可能であれば，同ツールに実装予定の機能や，同ツールを用いた想定されるケーススタディなど，開発後の展望も具体的に示したい。
なお，本プロシーディングスでは，紙幅に限りがあることから，同ツールに搭載予定のパラレルコ
ーパスに関して簡単に触れる。そして，それらのフォーマットを統一するために施したテキスト処理を含む一連の作業内容を示す。
25

2. 『（仮称）パラレルリンク』（Ver.1.0）の開発に向けて
これまでの日英・英日パラレルコーパス（研究）の状況を受け，現在までに公開されている日英・英日パラレルコーパスを網羅的に串刺し検索できるオンライン検索ツール『（仮称）パラレルリンク』（Ver.1.0）を目下開発中である。本節ではそのプロトタイプとなる Ver.1.0
に関して，主に搭載予定のコーパスとテキスト処理など一連の整備作業について報告する。
2.1. 『（仮称）パラレルリンク』（Ver.1.0）に搭載予定のパラレルコーパスについて
本検索ツール（Ver.1.0）の開発に先立ち，既存のパラレルコーパスのデータを整備した。
現時点で，対象とした日英・英日パラレルコーパスは「日英サブタイトルコーパス Japane
se-English Subtitle Corpus (JESC)」(https://nlp.stanford.edu/projects/jesc/index_ja.ht
ml)，「日英法令対訳コーパス (LAW)」(http://www.phontron.com/jaen-law/index-ja.html)，「大規模オープンソース日英対訳コーパス (OPENSOURCE)」(https://www2.nict.go.jp/astrec-att/member/mutiyama/manual/index-ja.html)，「ロイター日英記事の対応付けデー
タ (REUTERS)」(https://www2.nict.go.jp/astrec-att/member/mutiyama/jea/reuters/inde
x.html)，「SCoRE 用例コーパス (SCoRE)」(http://www.score-corpus.org/)，「日英対訳文
対応付けデータ (TAIYAKU)」(http://www2.nict.go.jp/astrec-att/member/mutiyama/alig
n/index.html)，「Tatoeba 日英対訳コーパス (TATOEBA)」(https://tatoeba.org/)，「TED Talk 日英コーパス (TED)（ただし，センテンス単位ではない *字幕ファイル(ssa 形式ファイル)から作成）」(https://amara.org/en/teams/ted/videos)，「Wikipedia 日英京都関連文書
対訳コーパス (WIKIPEDIA)」(https://alaginrc.nict.go.jp/WikiCorpus/)の計 9 種である1。
表 1 既存パラレルコーパスの対訳対数と語数について
コーパス名

対訳対

語数（日本語）

語数（英語）

JESC

330,1022,736,837

2,222,329

LAW

262,448

9,264,891

9,508,555

OPENSOURCE

505,780

6,927,281

5,018,603

REUTERS70,1202,068,681

1,740,428

SCoRE

10,459160,337

101,562TAIYAKU

110,909

1,905,586

1,399,650

TATOEBA

208,0132,080,831

1,601,860

TED

518,233

4,657,169

3,247,654

WIKIPEDIA

443,849

9,132,894

9,806,199

2,459,913

38,934,507

34,646,840

合計
1

コーパス・デザインから構築，版権の取得までにかなりのハードルがあるため，単言語コーパスと異なりパラレルコーパスの開発や普及，その活用研究は 10 年単位ではそれほど進んでいない状況である。よって，既存のパラレルコーパスを一覧検索できるように再設計した『（仮称）パラレルリンク』は，既存資源を有効に活用するという点で意味があろう。

26

なお，大規模ウェブパラレルコーパス JParaCrawl（1000 万対）（http://www.kecl.ntt.co.jp/icl/lirg/jparacrawl/）も収録することを検討したが，ノイズが多いことから今回は含めていない。また，アカデミック分野のパラレルコーパス Asian Scientific Paper Excerpt
Corpus（ASPEC）（300 万対）（http://orchid.kuee.kyoto-u.ac.jp/ASPEC/）の収録も検討したが，本検索ツールでは一般公開を目指していることから，研究目的に限定されている当該
コーパスも含めていない2。一方で，仁科（2020）では映画やドラマの日英・英日字幕コー
パスを含める有用性に触れていたことから，ノイズが多いものの今回は JESC を含める方針を採った。また，TATOEBA コーパスの元になった田中コーパスは，学生に翻訳させた対訳文を数年かけて収集した約 15 万対からなるコーパスであるが，会話文が全体の 40%を占めることから含めることにした3。
なお，教育目的では SCoRE 用例コーパスを活用することが最適であるが，言語学的な分析に関しては SCoRE を除く他 8 種のパラレルコーパスを用いるべきかもしれない（仁科，2020 参照）。また，コーパス間で比較分析（ジャンル・レジスター分析）を可能にするため，
各コーパスサイズが異なることも勘案し，コーパスごとに 100 万語あたりの生起頻度をデフォルトで表示する機能も実装予定である。しかしながら，今回搭載予定の 9 種のコーパ
スだけでは，検索したい語・句の十分な翻訳例が得られない可能性もあるため，Ver.2.0 以
降では，今回搭載を見送った JENAAD (日英新聞記事対応付けデータ)や ASPEC (AsianScientific Paper Excerpt Corpus)，Hiragana Times (日英対訳コーパスデータ)に加えて自作コーパスの追加等も検討し，それらのフォーマットを再整備・統一する予定である4。
2.2. 『（仮称）パラレルリンク』（Ver.1.0）のテキスト処理・アノテーション
各パラレルコーパスのフォーマットを統一するためにテキスト処理を施し，英語には品
詞情報，日本語には形態素情報を付与した。そして，BlackLab query tool を用いて全文検索のインデックスを作成した5。
まず，テクスト処理としてテクストのクリーニング，エンコーディングの統一（UTF8），
フォーマットの統一，センテンス ID の付与を施した。以下は，対訳ファイルのサンプル（TED）である。

2

内部利用はおそらく可能であることから，一般公開用の『パラレルリンク』に加えて，使用者を限定した
研究者用の『パラレルリンク PRO』の開発も可能な限り進めたい。特に，後者の『パラレルリンク PRO』
では，例えば，本稿の第二著者が中心となって独自に構築中の大規模パラレルコーパスを搭載することで，個々の言語研究や翻訳活動，辞書編纂等での活用が一層期待される。
3 正確には 146,784 文が日本語と英語の両方で書かれており，短いセンテンスが大半，英文の長さが平均で 7.72 語，最長で 45 語との報告がある（http://hihan.hatenablog.com/entry/2019/01/20/070254）。また，
学生 1 人あたり 300 個の文章を翻訳したことから，翻訳者が多数存在する一方で複数の日本人大学生が翻訳プロジェクトに参加したため誤訳が混ざっている可能性もあり，質が保証できないという欠点がある。
4 ただし，JENAAD は既に無償配布が終了しているため，使用許諾に費用が発生する（JENAAD の有償
ライセンスは非商用で 50 万程度である）。同様に Hiragana Times 日英対訳コーパスデータのアカデミッ
クユースは一般の 40%引きの 150 万程度で契約可能である。
5BlackLab query tool については以下を参照 https://inl.github.io/BlackLab/query-tool.html.
27

次に，品詞情報・形態論情報を付与した。まず，英文に関しては，Stanford POS Tagger（https://nlp.stanford.edu/software/tagger.shtml）を用いて，表層形，レマ，品詞など品詞に関する情報を付与した。また，日本語に関しては形態素解析器 Janome（https://moco
beta.github.io/janome/）を使用し，表層形，語彙素，品詞に関する形態論情報を付与した。
■対訳ファイルサンプル（TED）
TED

00001 0000000001 I'm going to talk to you tonight

今晩 お話しするのはTED

00001 0000000002 about coming out of the closet

カミングアウトについてです

TED

00001 0000000003 and not in the traditional sense いわゆる「カミンアウト」

TED

00001 0000000004 not just the gay closet. ゲイだと打ち明けることではありません

TED

00001 0000000005 I think we all have closets. 誰しも心に壁を作っています

TED

00001 0000000006 Your closet may be telling someone その後ろに隠れているのはTED

00001 0000000007 you love her for the first time

TED

00001 0000000008 or telling someone that you're pregnant

TED

00001 0000000009 or telling someone you have cancer ガンであることを伝えることかもしれません

TED

00001 0000000010 or any of the other hard conversations

誰かに初めて愛の告白をすることや妊娠したこと他にも私たちが人生で経験する―

2.3. 『（仮称）パラレルリンク』（Ver.1.0）の全文検索インデックスの作成
その後，全文検索インデックスを作成した。詳しくは，上記の品詞情報，形態論情報を含む Blacklab Query Tool（https://inl.github.io/BlackLab/query-tool.html）のインポートフ
ァイルを作成した。ファイル形式は XML である。
■インポートファイルサンプル（TED 英文）<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><docs><doc corpus="TED" subcorpus="" fid="00001" sid="0000000001" type="en" counterpart="今晩 お話しするのは"><s id="TED::00001:0000000001"><w p="PRP" l="I">I</w><w p="VBP" l="be">'m</w><w p="VBG" l="go">going</w><w p="TO" l="to">to</w><w p="VB" l="talk">talk</w><w p="TO" l="to">to</w><w p="PRP" l="you">you</w><w p="RB" l="tonight">tonight</w>
</doc>■インポートファイルサンプル（TED 日本語文）<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><docs>

28

<doc corpus="TED" subcorpus="" fid="00001" sid="0000000001" type="ja" counterpart="I&#x27;mgoing to talk to you tonight"><s id="TED::00001:0000000001" corpus="TED" type="ja"><w p="名詞,副詞可能,*,*" l="今晩">今晩</w><pu> </pu><w p="名詞,サ変接続,*,*" l="お話し">お話し</w><w p="動詞,自立,*,*" l="する">する</w><w p="名詞,非自立,一般,*" l="の">の</w><w p="助詞,係助詞,*,*" l="は">は</w>
</doc>

2.4. ファイル整理
処理後のテクストファイルを大きく分けて 3 種のフォルダ（formatted; annotated;blacklab）ごとに整理した。formatted フォルダには，パラレルコーパスの種類ごとに 9 種類のサブフォルダ（JESC; Law; OpenSource; Reuters; SCoRE; Taiyaku; Tatoeba; TED;
Wikipedia）が用意されており，エンコーディングは UTF-8 で統一している。annotated フォルダには，formatted フォルダにある統一フォーマットのコーパスデータにアノテーショ
ン情報を付与したファイルを収納している。ファイルのフォーマットは XML ファイルで，BlackLab Query Tool のインポートファイルとなる。各コーパスについて，英文と和文の 2
種類の XML ファイルが用意されている。blacklab フォルダには，BlackLab Query Tool の
インデックスファイルが収納されている。検索ツールのバックエンドの役割を果たす。

3. 今後の展望
本発表では，過去から現在までの日英・英日パラレルコーパスや検索ツール，それらを活用した研究の変遷を振り返り，これからの展望を述べた。そして，本研究プロジェクトで開発中の網羅型日英・英日パラレルコーパスオンライン検索ツール『（仮称）パラレルリンク』（ver. 1.0）のプロトタイプの開発状況を報告した。本ツール（Ver.1.0）の開発が成功すれば，まずは，現在までに無償公開されている 9 種（予定）の日英・英日パラレルコーパスをオンライン上
で串刺し検索することができ，検索語に関するオーセンティックな翻訳例や精緻な翻訳プロファイ
ルを獲得することが可能となる。
なお，本ツール（最終的には Ver.3.0）の完成には約 10 年程度を要することを見込んでおり，理想としては現在公開されている全ての日英・英日パラレルコーパスの搭載を目指す。
また，自作コーパスの搭載も検討したい。そして，レキシカルプロファイラーとコンコーダ
ンサーの両検索機能も実装したい。なお，赤瀬川・プラシャント・今井 (2014, p.41)によれ
ば，レキシカルプロファイリングとは，「あらかじめ設定された検索式に基づいて，コーパスから様々なタイプのコロケーションの情報を抽出した結果を，文法パターンごとに整理してユーザに提示するコーパス検索手法」とし，「特定の語彙の文法的振る舞いやコロケー
29

ションをマクロ的視点から調査できる点に大きな特長がある」としている。参考までに，今後の開発スケジュールについては，表 2 を参照されたい。
表2 『（仮称）パラレルリンク』（Ver.3.0）までの開発スケジュール（予定）
収録コーパスVer.1.0

9 種*2023 年頃

検索方向

検索ツール

検索機能

日→英（レキシカルプ

レキシカル

文法パタン検索，

ロファイラー）

プロファイ

共起語検索など

に開発予定

音声機能
SCoRE

ラー

Ver.2.0

9 種＋α

日→英（レキシカルプ

レキシカル

文法パタン検索，

SCoRE, 他 の コ*2027 年頃

*有償ライセンス

ロファイラー），英→日

プロファイ

共 起 語 検 索 ，ー パ ス に はに開発予定

コーパス含む（レキシカルプロファ

ラー

ParaConc の Hot

Natural Reader

Words 機能などを活用するなど

イラー）

方法を模索中Ver. 3.0

9 種＋α

日→英（レキシカルプ

レキシカル

文法パタン検索，

SCoRE, 他 の コ*2031 年頃

*有償ライセンス

ロファイラー），英→日

プロファイ

共 起 語 検 索 ，ー パ ス に はに開発予定

コーパス+オリ（レキシカルプロファ

ラー，コンコ

ParaConc の Hot

Natural Reader

ジナルコーパスイラー），日→英（コンーダンサーWords 機能，Dualを活用するなど含む

コーダンサー），英→日

KWIC，統計解析な方法を模索中（コンコーダンサー）

ど

最後に，一般ユーザーのみならず，辞書編纂や翻訳・通訳実践（研究），対照言語学，言語教育など多岐にわたる分野で変則的な検索にも対応した翻訳コーパス集合体のオンライ
ン検索ツールの開発を目指すべく，各ヴァージョンの完成後には，それぞれの特色や機能，活用事例に関して稿を改め報告したい。

謝辞
本研究は JSPS 科研費 20K00692 の助成を受けたものである。ここに，『（仮称）パラレルリンク』の開発にご協力頂いた第二著者の Lago 言語研究所の赤瀬川史朗代表，SCoRE の用例コー
パスを搭載することをご快諾くださった中條清美先生（元日本大学），現在 SCoRE の一連の研究を引き継いでおられる西垣知佳子先生（千葉大学），ならびに関係者の皆様に感謝の意を示す。

引用文献
赤瀬川史朗・プラシャント・パルデシ・今井新悟 (2014)「NINJAL-LWP の類義語比較機能」『第６回コーパス日本語学ワークショップ予稿集』, 41-50.
仁科恭徳 (2020)「日英パラレルコーパス WikipediaKyoto-LWP を用いた和英辞典の記述改善案について－「X を固める」の場合－」『英語コーパス研究』, 27, 1-21.
30

『英語コーパス学会大会予稿集 2021』 (ISSN 2436-6447)
Proceedings of the JAECS Conference 2021

多様な指標を組み込んだトピックモデル可視化ツールの開発とテクスト分析への応用
黒田 絢香（大阪大学 大学院生）
kuroda22a@gmail.com

Visualization of Topic Models Using Multiple Measures:
LDA for Text Analysis
KURODA Ayaka （Osaka University, Graduate Student）
Abstract
Textual analysis using Latent Dirichlet Allocation(LDA), a generative probabilistic topic
model, is recently applied in various fields including literary studies; however, it also
requires much effort to mine meaningful topics from huge output data. This study,
therefore, aims to develop a simple but interactive visualization tool. We also attempt toreflect various diagnostic measures, such as 'document entropy', 'coherence', and'effective number of words', in the displayed graph to make exploratory analysis much
more easier.
Keywords
トピックモデル，文学作品分析，Diagnostics，ビジュアライゼーション

1. はじめに
1.1 研究の背景
近年，機械学習アルゴリズムの一つであるトピックモデル，特に Latent Dirichlet
Allocation（LDA）（Blei et al., 2003）をコーパス分析に応用する研究が数多く見られる（Jockers and Mimno, 2013; 田畑, 2017; Kuroda, 2018）。合わせて，データの前処理方法
や適切なトピック数の設定など，手法の最適化についても議論がなされているが（Lau etal., 2014: Sbalchiero and Eder, 2020），分析対象データの規模や種類，研究目的によって最適解は異なると結論付けられることが多い。そのため，分析の際には少しずつ設定を変化させて出力を適宜確認し，各々の目的に応じて調整する必要があると考えられる。
一方で，トピックがどのような語で構成されているか，各トピックがどのように分布しているのかを示す様々な可視化手法の提案や，それらを容易に描画するためのライブラリの開発も活発に行われている。中でも，pyLDAvis（https://github.com/bmabey/pyLDAvis）
は最も多く利用されている可視化ライブラリの一つであるが，トピック数は 10 から 50 程度を想定していること，各トピックがどの文書に出現しているかを図示できないことなど，
31いくつかの制限も存在する。
1.2 研究の目的
本研究の目的は，文学作品コーパスのように大規模かつ多様な話題が含まれるデータセ
ットを対象としたトピックモデル可視化ツールを開発することで，試行錯誤を要する分析をサポートし，文学作品の量的研究に寄与することである。ツールの開発には，グラフ作成
ライブラリである Plotly，及び Web アプリケーションフレームワークの Dash を用いた。
これらを用いてインタラクティブなグラフを出力することで，静的なグラフに比べてより探索的なアプローチを取りやすくすることが今回提案するツールの狙いである。

2. 手法
2.1 データと前処理
本研究ではサンプルとして，
Arthur Conan Doyle の小説作品を集めたコーパスを用いた。
推理小説や歴史小説，ノンフィクションなどを含む 5 つのジャンル，29 作品から構成される約 220 万語規模のデータセットである。
分析に先立ち，TreeTagger を用いて普通名詞，形容詞，一般動詞のみを取り出した。また今回の実験では，全てのファイルを 1,000 語ごとに切り分けた。
2.2 モデリング
LDA の実装には NLP ツールキットの MALLET（http://mallet.cs.umass.edu/）を用いた。前述の通り，抽出するトピック数はユーザが任意に設定できるため，50，100，150，
200 と段階的に数値を変化させて実験を行った。現段階ではそれぞれ個別にグラフを生成しているが，最終的にはアプリケーション上でトピック数を設定することで複数の出力を切り替えられる機能を追加する予定である。

3. 出力データと評価指標
3.1 トピック分布と単語分布
MALLET を利用してトピックモデルを生成した結果，各トピックを構成する単語のリス
ト，そして文書ごとの各トピック出現確率分布が得られる。これら 2 つの分布を分析する
ことで，各文書において特徴的に用いられているトピック傾向を発見することが，LDA に基づくコーパス分析の基本的な流れとなる。
3.2 diagnostics
MALLET では前述の 2 つに加え，トピックの質を測る diagnostics と呼ばれる XML フ
ァイルを出力することができる。これには各トピックに割り当てられた単語数を示す
tokens やトピックを構成する単語の一貫性を評価する coherence，平均単語長を表す word
length など 12 の統計指標が含まれており，膨大なデータから分析目的と合致する有意義なトピックを探し出す，あるいはあまりに周縁的で解釈困難なトピックを除外する際に大い
に役立つ。
32

これらの統計指標についてそれぞれの特徴や関係性を把握するため，100 トピックを抽出した例から散布図行列を作成した（図 1）。例えば tokens に注目すると，document entropy
や corpus distribution と相関関係があり，どれもトピックの generality を示す指標だということが読み取れる。
アプリケーション上ではカーソルを載せるとトピック ID や主要構成単語が確認できるた
め，外れ値のような特徴を持つトピックを特定することもできる。例えば， allocation ratio,
allocation count は大半のトピックが 0 を示しており，0 から離れるほどごく一部の文書にしか出現しない局所的なトピックであることを表す。
抽出トピック数が多い場合，モデルの全体像を示すグラフはより複雑なものになってしまう傾向がある。diagnostics データから得られる一部の指標を組み込むことで，大量のトピックから目的のものを選び出す探索過程をより短縮できると考えている。

図1

Diagnostics 指標の相関を示す散布図行列（トピック数 100 の場合）

33

図 2 開発中トピックモデル可視化ツールの概観

4. トピックモデル可視化ツール
以上を踏まえ，前述の評価指標を組み込んだツールの概観を図 2 に示す。ダッシュボー
ドの上部，overview 部分では任意に選択した 2 つの指標に基づいてモデルの全体像を可視化し，下部では選択したトピックの詳細が確認できる。より詳細なトピック分布を確認する
ため，最下部では作品ごとのトピック推移を表示した。全ての作品についてグラフを描画す
るとプロットが大きくなりすぎてしまうため，ジャンルを選択するドロップダウンメニューを追加している。
抽出するトピック数が 100 を超える場合，上部の overview グラフに表示される項目が非常に多く，煩雑なものになってしまう。そこで，カーソルを用いて選択することでグラフの一部を拡大できる仕様とした(図 3)。これにより，トピック数が多い場合でも目的とするトピックを発見しやすくなる。

34

図 3 overview の拡大機能イメージ（トピック数 200 の場合）

5. 今後の課題
5.1 フィルタ機能
3.2 節で言及したように，allocation ratio や allocation count を用いることで，文書群の特徴をあまり反映しない局所的なトピックを判別することができる。一方で，tokens の値が非常に大きなトピックは，ほとんどの文書に登場する漠然としたトピックであることが多い。今後，それらに合致するトピックを overview から取り除くオプションを追加することで，よりシンプルなプロットを描画できるようにしたい。
また，トピックリストから表示したいトピックのみを選択する機能，特定の文書群に出現するトピックのみを選択する機能も検討している。
5.2 類似トピック表示
MALLET の diagnostics には，トピック間の類似性を評価する指標は組み込まれていない。一方で pyLDAvis では，多次元尺度法（MDS）に基づいてトピックを配置することで，トピック同士の類似性を距離に変換し可視化している。今後は類似性を評価する指標を組み込むことで，overview 部分のグラフ表示を切り替えたり，選択したトピックに類似したトピックをレコメンドする機能を追加したい。

引用文献
Blei, M., Ng, A. and Jordan, M. （2003）. Latent Dirichlet Allocation. Journal of Machine

Learning Research, 3, 993-1022.
Blei, M. （2012）. Probabilistic Topic Models. Communications of the ACM, 55（4）, 7784.
Jockers, M. and Mimno, D. （2013）. Significant themes in 19th-century literature.

Poetics, 41, 750-769.
Kuroda, A. （2018）. Topic Representation across Texts and Genres: Finding Key-words

through Topic Models. （Unpublished master's thesis）. Osaka University.
35

Lau, J., Newman, D. and Baldwin, T. （ 2014 ） Machine Reading Tea Leaves:
Automatically Evaluating Topic Coherence and Topic Model Quality. Proceedings of the

14th Conference of the European Chapter of the Association for Computational
Linguistics, 530-539.
Sbalchiero, S., Eder, M. （2020）. Topic modeling, long texts and the best number of
topics. Some Problems and solutions. Qual Quant, 54, 1095-1108.
田畑智司 （2017） 「FLOB コーパスの意味構造: 確率論的トピックモデルによる言語使用域の特徴付け」『統計数理研究所共同研究リポート』386, 1--17.

36

『英語コーパス学会大会予稿集 2021』 (ISSN 2436-6447)
Proceedings of the JAECS Conference 2021

A Learner Corpus-Based Study of L1 Effects on L2 English
Auxiliary Verb Use―The Case of Will―NEWBERY-PAYTON Laurence(Tokyo University of Foreign Studies)
Abstract
This study analyzes use of the modal auxiliary will in writing by L1 Chinese andJapanese learners of English using data from the International Corpus Network of Asian
Learners of English. Lower proficiency L1 Chinese and L1 Japanese learners overuse
and underuse will respectively. Chinese learners’ higher frequency of use can be partiallyattributed to their use of will to express non-future meanings, analogous to functions of
the Chinese modal auxiliary hui. Japanese learners, who lack L1 functional equivalents
to will, exhibit underuse as well as omission in obligatory contexts. However, thesetrends are restricted to one of two essay tasks, suggesting task-related factors.
Keywords
learner corpus, auxiliary verb, modal verb, L1 influence

1. Introduction
This paper analyzes use of the modal auxiliary will by Japanese learners of English(JLE) and Chinese learners of English (CLE), using data from the International Corpus
Network of Asian Learners of English (ICNALE). Analysis reveals significant differences
between JLE, CLE and native speakers (NS) and suggests that the presence or absencein L1 of functional equivalents to will may be one cause of differing trends of use.

2. Literature Review
Nakayama (2020) reports that JLE overuse can, should and must, but underuse will
and would in ICNALE’s written component. He suggests this reflects the greaterdifficulty of epistemic modality markers, but does not consider learners’ proficiency levels.
Nakayama (2021) finds that JLE at A2 and B1 levels underuse could, might, would andwill in spoken language, and use modal verbs to express deontic modality more
frequently than epistemic modality, contrasting with native speakers. However, theanalysis combines multiple modal verbs so the findings are difficult to interpret.
Xiao (2017) compares data from learner and native corpora and reports that CLE
37

overuse must, should, will and can, but underuse would, might and could in their writing.
Xiao’s analytical framework, which groups will with other “middle-value” modals, would
and shall, cannot adequately explain the high frequency of use of will.
Yang (2018) reports that modal verbs appear more frequently in learners’ academic
writing than in published academic papers, and that learners overuse can, will, could
and would. Yang (2018, p. 127) suggests that one-to-one translations of modal verbs incourse books may cause pragmatically inappropriate uses of should by CLE. The current
paper considers the possibility of a similar process occurring in the use of will by CLE.
Newbery-Payton and Mochizuki (2020) explore this hypothesis in their analysis of L1
to English translations by CLE and JLE. Errors of omission of will appear exclusively in
JLE data, while errors by CLE are characterized by inappropriate use of will in habitual
senses. Newbery-Payton and Mochizuki show that while Japanese lacks equivalentauxiliary verbs, potentially contributing to errors of omission, the Chinese auxiliary verb

hui shares similarities with will, so CLE may equate the two.
Tsai (2015) distinguishes 5 uses of hui as a modal verb: ability, future, epistemic,
dispositional and generic. While future and epistemic uses correspond to uses of will,
dispositional (1) and generic (2) modals are less typically expressed using will. The two
are referred to below as “non-future” uses of will. If CLE use will analogously to hui, we
expect increased or even infelicitous use of “non-future” will by CLE, but not by JLE.
(1) Waijiaoguan changchang hui
diplomat

often

lai

zheli. [dispositional modal]

tend.to come here

'Diplomats often tend to come here.'(2) Shui hui

wang

dichu

liu. [generic modal]

water HUI towards low.land flow
'Water flows to lower places.'(Tsai, 2015, p. 278)

3. Research Design
3.1 Aim and Research Questions
The current paper develops the analysis of Newbery-Payton & Mochizuki (2020) by a)using a larger data set; b) conducting statistical analyses; c) using a different task
format; and d) including comparison of learners at different proficiency levels as well as
NS. The research questions are as follows:
RQ1: To what extent do CLE and JLE differ in their use of the modal auxiliary verb will?
38

RQ2: To what extent does the use of will by CLE and JLE become more native-like withincreasing proficiency?
RQ3: To what extent can the use of will by CLE be explained by reference to L1 forms?
3.2 Data and Method
Data is sourced from the Written Essays module of ICNALE (Ishikawa, 2013), allowing
consideration of L1-, proficiency- and topic-related factors in the analysis. The two essay
topics, “part time job” and “smoking”, are abbreviated as “PTJ” and “SMK” below. 48
essays on each topic were randomly selected from the data sets for JLE and CLE at A2,
B1-1 and B1-2 level. B2 learners were excluded from the analysis due to data size
limitations. Data was processed using AntConc. Table 1 gives a summary of the data.
Table 1 Data Summary
PTJ

SMK

A2

B1-1

B1-2

CHN

10923

11972

12287

JPN

10933

10540

11057

NS

10774

A2

B1-1

B1-2

CHN

10713

11203

11438

JPN

10423

10349

10850

NS
Total Files: 672

10626/ Total Words: 154,088

4. Results and Discussion
4.1 Quantitative Analysis
Figures 1 and 2 show adjusted frequency for JLE and CLE on the PTJ and SMK tasks
respectively. Black dotted lines show the performance of NS on each task. CLE display
more frequent use of will than JLE on both tasks, but the two figures otherwise show
different characteristics. There is greater variation in the SMK task and an apparent
proficiency effect. In other words, learners approach native-like frequency of use as
proficiency increases. In contrast, there is relatively little variation between learners
and NS in the PTJ task, and little apparent effect of proficiency affecting frequency.
A Kruskal-Wallis test (df=6, χ 2 =57.334230, p= 1.563306e-10) revealed that thegroups were not homogenous on the SMK task. Results of post-hoc tests (Dunn method,
adjusted with Holm FWER for multiple comparisons) are reported in Table 2. A KruskalWallis test on the PTJ data found no significant difference between groups.

39

Figure 1 Adjusted frequency (per 10,000 words) of will in “Part Time Job” task
120
100
80

60
40
20
0
A2

B1-1
CLE

B1-2

JLE

NS

Figure 2 Adjusted frequency (per 10,000 words) of will in “Smoking” task
120
100
80
60
40
20
0
A2

B1-1
CLE

B1-2

JLE

NS

Table 2 Dunn adjusted p-values for pairwise comparisons (SMK)
CLE_A2

CLE_B1-1

CLE_B1-2

JLE_A2

JLE_B1-1

CLE_B1-1

2.89E-01

CLE_B1-2

3.52E-02*

1

JLE_A2

5.93E-09*

0.000535*

0.014145

JLE_B1-1

5.98E-07*

0.011524*

0.120829

1

JLE_B1-2

1.10E-05*

0.051651

0.364192

1

1NS

1.86E-02*

1

10.027439*

0.207126

JLE_B1-2

0.537358

The significant differences (shown in bold) can be summarized as follows. CLE at A2
level use will significantly more frequently than almost all other groups. CLE at B1-1
level also show significantly higher frequency of use than A2 and B1-1 level JLE.
40

Comparing learners to NS, A2 level learners show significantly higher (CLE) or lower(JLE) frequency than NS. No significant differences were found between learners at B12 level or between these learners and native speakers. In other words, non-nativelike
frequency of use was limited to lower proficiency levels. This provides answers to RQ1and RQ2: CLE and JLE differ significantly at A2 and partially at B1-1 level; from B1-1
level onwards, the frequency of use by learners becomes more native-like.
4.2 Qualitative Analysis
RQ3 asked the extent to which the “non-future” uses of the Chinese auxiliary hui
might influence CLE use of will. Instances of will were considered “non-future” if theyexpressed current states of affairs and could be replaced with present tense forms withminimal change of meaning, as in (3). Contrary to expectations, A2 level JLE showedsimilar uses (4). However, as proficiency increases, non-future uses of will become largely
limited to CLE (Table 3), providing partial confirmation of the prediction for RQ 3.
(3) There are many people who like smoking, even in the public places they will take acigarette in hand.

W_CHN_SMK0_289_A2(4) Especially, in the restaurant, many people will enjoy eating and talking with friends
or families.

W_JPN_SMK0_344_A2_0

Table 3 Frequency and proportion of non-future uses of willA2

A2 (%)

B1-1

B1-1 (%)

B1-2

B1-2 (%)

CLE

20

0.178571

18

0.2

11

0.152778

JLE

50.208333

3

0.085714

10.02439NS

10.0172411

0.0172411

0.017241

Finally, omission of will in conditional clauses – where Chinese uses hui, but Japaneserequires no overt morphological form – are largely limited to JLE. The presence orabsence of a (partially) equivalent morphological form in L1 may lead to increased or
reduced salience of the L2 form for JLE and CLE respectively.
Table 3 Omission of will in obligatory contexts (conditional clauses)
A2

A2 (%)

B1-1

B1-1 (%)

B1-2

B1-2 (%)

CLE

3

0.037037

3

0.058824

2

0.05

JLE

10

0.138889120.173913

130.168831

41

4.3 Task-related effects.
As already stated, differences in the PTJ task were not statistically significant. Whileneither essay topic discourages use of will, SMK is arguably more conducive to writing
about hypothetical future events. Adjusted frequencies are higher in 5/6 learner groups(the exception is B1-2 CLE), but for NS, frequency of will is actually higher on the PTJ
task. More thorough analysis of task-related effects will be required in future.

5. Conclusion
This study revealed significant differences in the use of will by CLE and JLE at lower
proficiency levels, and has suggested one cause. Analysis was limited to L2 writing, so
spoken data from ICNALE should also be analyzed in future. Online processing demands
during speech may cause higher rates of omission, particularly at lower proficiency levels,
though how this relates to L1- and task-related effects remains to be seen.

Bibliography
Ishikawa, S. (2013). The ICNALE and sophisticated contrastive interlanguage analysis
of Asian learners of English. School of Languages & Communication, Kobe
University. Learner Corpus Studies in Asia and the World, 1, 91-118.
Nakayama, S. (2020). Contrastive interlanguage analysis of modal auxiliary verb usage
by Japanese learners of English in argumentative essays. The IAFOR International

Conference on Education – Hawaii 2020 Official Conference Proceedings.
Nakayama, S. (2021). Modal auxiliary verbs in Japanese EFL learners’ conversation:

A corpus-based study. Asia Pacific Journal of Corpus Research, 2(1), 23-34.
Newbery-Payton, L., & Mochizuki, K. (2020). L1 influence on use of tense/aspect by
Chinese and Japanese learners of English. Learner Corpus Studies in Asia and theWorld, 4, 67-93.
Tsai, W. (2015). On the topography of Chinese modals. In U. Shlonsky, (Ed.), Beyond

functional sequence (pp.275-294). Oxford University Press.
Xiao, Y. (2017). Chinese ELF learners’ acquisition of modal verbs: A corpus-based study.

International Journal of English Linguistics, 7(6), 164-170.
Yang, X. (2018). A corpus-based study of modal verbs in Chinese learners’ academic
writing. English Language Teaching, 11(2), 122-130.

42

『英語コーパス学会大会予稿集 2021』 (ISSN 2436-6447)

Proceedings of the JAECS Conference 2021

授業コーパス構築のための自動タグ付けツール"Classroom Corpus Tagger " の開発
大橋 由紀子（ヤマザキ動物看護大学）
y_watanabe@yamazaki.ac.jp
片桐 徳昭（北海道教育大学）
katagiri.noriaki@a.hokkyodai.ac.jp
押切 孝雄（戸板女子短期大学）
oshikiri@toita.ac.jp

Developing Classroom Corpus Tagger: A Spoken Language
Tagger to Compile Classroom Corpora
OHASHI Yukiko (Yamazaki University of Animal Health Technology)
KATAGIRI Noriaki (Hokkaido University of Education)
OSHIKIRI Takao (Toita Women’s College)
Abstract
This study introduces the Classroom Corpus Tagger (CCT), which automaticallygenerates tags for transcribed utterances by lines. The construction of a classroom
corpus requires tagging of speakers, languages, and activities according to theannotation design (e.g., Ohashi & Katagiri, 2016). The CCT uses JavaScript andautomatically determines the language and assigns language (Japanese or English) tags.
Multiple types of speaker tags can be set as desired in the CCT, which will also be
attached automatically to the transcribed utterances. As a result of an experimentexamining the validity of the CCT tagging, the errors seen in manual construction were
not observed when the CCT was used, showing that CCT was more accurate and lessburdensome.
Keywords
授業コーパス, 授業分析, reflective practice

1. はじめに
英語授業コーパスの構築は、授業を振り返り、改善へと導く reflective practice の材料となる。Walsh(2013)によると、授業内の発話を書き起こし、インタラクションを観察することで大きな気づきや新たな知見が得られるとされている。更に、自身の授業のコーパスを構43

築し、他の授業と比較することで教師教育の材料ともなり得る。授業コーパス構築には利点がある一方で、コーパス構築に要する時間や労力の問題は解決できていない。手動でのコーパス構築はタグ付与でのミスも起こりやすい。そこで本研究では、授業コーパス構築を容易にするため、発話者と使用言語に対する自動タグ付与ツール開発に取り組んだ。

2. 先行研究
授業コーパスの構築には、IC レコーダー等の機材で音声を録音し、書き起こしを行う。
コーパスから必要な発話や分析に要するインタラクションを抽出するために、授業コーパ
スは XML（Extensible Markup Language）インスタンス(以下 XML と表記)で階層構造にて構築すると便利である。XML を使うことで、使用者はタグを研究目的に応じて定義し、多様な情報を「意味」と「内容」に分けて記述することができる。例として、Katagiri &Kawai (2016)は XSLT（XSL Transformations）を用いた談話構造可視化のためのスキーマを提案し、XSLT から授業内での会話を抽出する例や、授業コーパスを会話分析に利用する方法を紹介した。
作成した授業コーパスは XSLT や Perl スクリプトなどで目的データの抽出を行う。日本
語発話の書き起こしの際、漢字仮名交じりとなると文字化けの問題などが出現し、ファイルそのものの読み取りの信頼性が欠けることがあり、Perl スクリプトでデータを抽出する際の障害となりうる。そのため、自作コーパスで使用するエンコード形式の事前設定として、
Unicode 系の使用が推奨された（片桐・大橋 2016）。
現在までに日本での英語授業を録画、書き起こした内容から構築した授業コーパスの例
として、Ohashi (2015)、Ohashi & Katagiri (2016)が挙げられる。Ohashi (2015)では発話の種類に合わせて 24 種類の異なるタグを付与した。活動内容、教員のインプット、学習者のアウトプット、機材の使用等に関する詳細なタグが付与されている。タグ付与は手動であり、複数人数でタグを付与した。複数間でコーパスを構築する場合には作成者相互の理解の相違が生じた場合を想定し、カッパ係数など、評価者間信頼係数にて妥当性を示す等の対策を要した。Ohashi & Katagiri (2016)では教師の明示的説明が学習者の理解にどの程度影響を与えるのかを探るため、教師の発話に<explicit></explicit>と分類するタグを付与し、発話を抽出後、数値化することで分析に利用した。図 1 は Ohashi & Katagiri (2016)より抽出した発話例である。
図 1 授業コーパスの発話例（Ohashi & Katagiri, 2016）<st><eng>Please stay here.</eng></st><st><eng>Please stay here.</eng></st><hrt><j>って言ってるね。はい。</j></hrt><explicit id="1"><hrt><j>これどういう意味なのかってことですね。はい。</j><j>だからここに居てって意味ですね。</j></hrt></explicit>
44

授業コーパスは語彙レベル調査に使用することも可能である。Ohashi & Katagiri (2020)
では、日本での外国語授業における語彙使用に焦点をあて、小学校英語授業コーパスを構築
後、教師の発話のみを抽出し、CEFR-J wordlist で示される各語彙レベルに相当する語彙の使用率を調査した。コーパスに含まれた 4 クラスの調査で、小学校で使用を推奨されている A1 レベル語彙の使用率は平均 11.8％と低く、授業内での語彙使用を増やすことが提案された。
このように、授業コーパスを構築し、授業内での発話、活動等のデータを数量化、可視化
することで分析の変数として利用することが可能となる。雑談などの質的データであっても、学習者の理解に繋がる発話を探るためのソースとして利用できるため、研究のために活用できる一方で、手動でのタグ付与は大量の時間を要し、労力も大きいため、容易に構築することは叶わない。
タグ付与の手作業によるエラーを最小限にするため、正規表現を利用した置換機能によるタグ付けのための表現リストを公開し(大橋ほか, 2016)、動物看護英語教育のための動物病院英文カルテコーパスを構築した。正規表現を利用してタグ付けを半自動化することでコーパス構築の時間は大幅に縮小されたものの、作成するコーパスの種類に応じて使用する正規表現の書き換えを要することや、特殊な発話に対するタグ付与にはやはり手動で付与する必要がある等の問題点は残された。そこで本研究では、授業コーパス構築を更に容易にすべく、話者タグと言語タグを自動的に認識し、発話の質に合わせて半自動でタグが付与されるツールに取り組んだ。

3. Classroom Corpus Tagger
3.1 Classroom Corpus Tagger 利用環境
授業コーパス構築のための自動タグ付与ツールは JavaScript を使用して開発し、Classroom
Corpus Tagger（以後、CCT）と名付けた。Windows/Mac 両方に対応している。CCT はダウンロード版であり、ブラウザで動作する（Google Chrome、Firefox、Edge に対応。IE は
非推奨）。
3.2 CCT 利用方法
CCT 利用方法を以下に示す。図 2 は実際の画面である。
1. 話者タグ入力ボックス
話者タグは初期値として「hrt st sts」がセットされている（hrt = homeroom teacher, st= student, sts = students の意）。話者タグは任意に設定が可能である。例えば学習者を示すタグとして「st」ではなく、「st1」「st2」と区別したタグに設定できる。話者タグは、空白を含めて 300 文字まで入り、300 文字を越えなければタグの数の制限はない。例えばタグが 5 文字なら 50 タグまで、2 文字なら 100 タグまで設定が可能となる。
2. 書き起こし文入力ボックス45

「2」に書き起こし文を入力する。もしくは書き起こしテキストをコピー&ペーストする。
XML 化したい文章は<body>と</body>で挟まれたエリアに入力する。あらかじめ作成した文章を貼り付けるか、文字を直接打ち込んでいく。ただし、右画面の XML の行をクリックしはじめたら、左画面の「書き起こし文入力ボックス」に修正を加えることはできない。クリックすると話者タグがすべてリセットされる。書き起こし文の行は 1000 行以上の入力が可能である。
3. XML タグ自動生成「2」ボックスに文字が入力されると画面右側に自動的にタグ付きの XML インスタンスが生成される。例えば「Hello」と入力すると、<hrt><eng>Hello</eng></hrt>と即座に表示される。話者タグは「1.話者タグ入力ボックス」の先頭の文字列が表示され、変換結果行をクリックすると hrt → st → sts → hrt...（その他設定したタグ）と切り替わる。言語タグについては、日本語の発話には<j></j>、英語の発話には<eng></eng>、日本語と英語が混在する場合は <mix></mix>が自動的に付与される。例えば「こんにちは」と入れると、<hrt><j>こんにちは</j></hrt>とという結果が表示される。英語と日本語が混合した文章の場合、「Hello こんにちは」を入力すると、<hrt><mix><eng>Hello</eng><j>こんにちは</j></mix></hrt>と表示される。
4.「変換結果をクリップボードにコピー」
入力作業終了後、「変換結果をクリップボードにコピー」ボタンを押すことで、XML イン
スタンスをコピーできるため、その後は任意のテキストエディタなどへ貼り付けて保存が可能となる。
図 2 CCT で示される画面

1.話者タグ入力ボックス 2.書き起こし文入力ボックス 3.XML タグ（インスタンス）生成
スペース 4.「変換結果をクリップボードにコピー」ボタン46

4. CCT の評価
本節では、既存の授業の書き起こし（プレーンテキスト）を用いた CCT の動作確認と結果の評価をする。以下、書き起こしテキスト、手動によるタグ付け結果との比較（4.1）
、手動タグ付け作業者による使用感想に基づいた考察（4.2）について順に記載する。評価資料
として教育実習生（教員養成系国立大学 3 年生）2 人の研究授業（中学 1 年 1 クラス、2 年
1 クラス）を書き起こしたものを利用した。
4.1 CCT と手動によるタグ付結果
教育実習生の研究授業の 2 クラス分の書き起こしプレーンテキストを用い、話者タグ（教師と生徒）及び使用言語タグ（日本語、英語、日英のミックス）の開始タグと終了タグについて正確さを評価した（表 1）。
表 1 手動タグ付けと CCT での教員発話 token の比較実習生研究授業番号

発話数

差異

手動でのタグ付け

CCT でのタグ付け

1

267

203

64

2

145

117

28

表 1 に手動によるタグ付と CCT によるタグ付の結果を記す。手動と CCT でのタグ付けとして得られた総数に差が生じている。これらの差について目視で確認すると、以下の傾向が見られた。
1) アポストロフィー(‘) などの非文字表記を本来 1 バイト文字（半角）で打つべきところを、全角（2バイト）文字で入力した場合、使用言語が日本語(<j></j>)と CCT が判断し、誤りに繋がる。
2) 日本語の固有名詞等を 1 バイト文字（アルファベット）表記した場合は使用言語が英語(<eng></eng>)と CCT が判断するため、固有名詞の表記ミスは誤作動に繋がる。
4.2 考察本研究では、同じ授業の書き起こしに対して、同一人物による、人力による手動タグ付と CCT によるタグ付とを行い、両者の使用感についてアンケート調査を行った。その結果、CCT の利点として、XML 構造を利用したタグの階層（入れ子構造）による複雑さが軽減されること、それにより、タグ付の時間が短縮されることを確認した。特に使用言語タグのうち、mix タグを付与する労力の軽減と時間短縮の利点が挙げられた。
以上 CCT 利用に関する見解を総合すると、英語の授業コーパスを構築する際に CCT を利用することは、正確さと労力・時間の上で、手動によるタグ付と比較して優位であることが判明した。

5. まとめ
英語授業コーパスを構築する場合、CCT を利用することにより、手動でタグ付をする事と比較し47

て正確性と、時間短縮による労力の軽減の点で優位であることを論じた。本節では CCT 利用の注
意点と今後の改良点を論じ、本研究のまとめとする。
CCT 利用の留意点として、言語の読み込みの問題が挙げられる。2 バイト文字へは<j>、1 バイト文字へは<eng>を付与している。そのため、他の 2 バイト文字の言語である中国語や韓国語を入力しても<j>を表示する。同様に、1 バイト文字であるかぎり、仮にフランス
語やドイツ語を入力しても<eng>と表示される。よって、当面、CCT は日本語と英語専用のツールである点に注意しなければならない。また、本ツールは、エディタではなく、タグ付
与を効率化するための Tagger であるため、エディタの機能は現在持ち合わせていない。
CCT の今後のバージョンアップとして、文字バイト数のみに依存しない使用言語タグ付与方法を開発して、日本語-英語以外の言語に対応させる事と、エディタを使って授業を書き起こしする
段階からのタグ付与機能実装を試みたい。

謝辞
本研究は JSPS 科研費 19K00924 の助成を受けたものです。

引用文献
Katagiri, N., & Kawai, G.(2016). Designing XML schema for classroom discourse visual
representation through XSLT. Journal of Hokkaido University of Education(Humanities and Social Sciences), 66(2), 1-16.
Ohashi, Y. (2015). A Corpus-based study on the relationship between the languages usedin junior high school classrooms and learners' uptake. KATE Journal. 29, 29-42.
Ohashi, Y., & Katagiri, N. (2016). The effects of explicit instructions observed in teacher
transcripts and student impression remarks in elementary school. HELES

Journal (16), 3-18.
Ohashi, Y., & Katagiri, N. (2020) The Ratios of CEFR-J vocabulary Usage Comparedwith GSL and AWL in Elementary EFL Classrooms and Suggestions of Vocabulary
Items to be Taught. Asia Pacific Journal of Corpus Research 1(1), 35-65.
Walsh, S. (2013). Classroom Discourse and Teacher Development. Edinburgh.
大橋由紀子・岡勝巌・関谷弘毅・花田道子 (2017)「正規表現を利用した動物病院英文カルテのコーパス化と英語教育への応用」『ヤマザキ学園大学紀要』 第 7 号, 25-40.
片桐徳昭・大橋由紀子（2016）高汎用性教室英語の発話コーパス構築の課題と蓄積の方向性『北海道教育大学紀要 (人文科学・社会科学編) 』67 (1). 15-25.

48

『英語コーパス学会大会予稿集 2021』 (ISSN 2436-6447)
Proceedings of the JAECS Conference 2021

日本人学習者の英語原因表現使用：ICNALE に基づく量的概観―原因表現 34 種の使用実態の解明―
佐々木 恭子（神戸大学 大学院生）
zuomug621@gmail.com

Use of English Causal Expressions by Japanese EFL Learners：
A Quantitative Analysis based on ICNALE―How do Japanese EFL Learners Use 34 Causal Expressions intheir Essays?―
SASAKI Kyoko (Kobe University, Graduate Student)
Abstract
It is pointed out that Japanese learners of English (JLE) overuse ‘because’ in English
essays (Kobayashi, 2009; Sasaki, 2021), but this has not been sufficiently verified with aquantitative analysis of a wide range of causal expressions in English. For this purpose,
this study investigates the use of causal expressions by JLE comparing to that by English
native speakers (ENS) on ICNALE. The data are from 5 sections: JLE at CEFR A2, B11, B1_2, B2 level and ENS students. Focusing on 34 expressions from the findings ofAltenberg (1984), Biber et al. (1999) and others, the obtained results are: (1) Significant
difference of ‘because’ frequency by JLE is not observed on the corpus. (2) The way of
expressing the cause differs between JLE and ENS. (3) JLE’ s use of causal expressions
does not show linear development according to increased learners’ proficiency.
Keywords
英語原因理由表現，because 過剰使用，日本人学習者，英作文

1. はじめに論理的な文章を書く上で原因と結果の関係を明示化することは必須であるが，その際，表現多様性にも注意を払う必要がある。日本人学習者の英作文においては，because の過剰使用が広く指摘されているところであるが（小林，2009；佐々木，2021），because 以外の原因表現の使用状
況調査，特に学習者の習熟度段階の違いを考慮に入れた調査は，いまだ十分に行われていない。
そこで本研究では，動詞 19 種（allow など），接続詞 5 種（because，as など），名詞 3 種（reason など），前置詞句 7 種（due to など）からなる 34 種の原因表現を取り上げ，学習者の使用実態を詳細に調査する。調査にあたっては，日本人大学生と英語母語話者による統制的英作文を収集した既存コーパスを使用し，日本人学習者による原因表現使用の課題を明らかにする。

49

2. 先行研究
英語原因表現の枠組みは曖昧であり，さまざまな研究でそれぞれに異なる表現が取り上げられていることも多い。例えば，動詞において Quirk et al.（1985）は causative verbs
を，続く不定詞部分が結果を表す動詞と定義づけ，cause, drive, get など 9 動詞を挙げている。このことから，主部情報が原因となり，動詞が原因と結果を繋ぐ役割をすることが分かる。Biber et al.（1999）は，causative verbs は人・無生物が事態に新たな状態を生じさせる動詞と定義し，allow, cause, enable など 8 動詞を例示した。Girju（2003）は，因果関係表出動詞として lead to, make, bring 等 60 種の causative verbs を挙げている。動詞以外の因果表現において Altenberg（1984）は因果表現リストを作成し，各言語使用域の分
布と使用の決定要因を調査し，A. so, therefore 等の副詞結合（20 種），B. because of 等の前置詞結合（15 種），C. because, as 等の接続表現（11 種），D. that’s why 等の句統合結合（45 種）の合計 91 種を挙げている。以上の原因表現の総数は延べ 168 種となる。

3. リサーチデザイン
3.1 研究目的と研究設問
本研究の目的は，母語話者と日本人学習者による 34 種の英語原因表現使用を比較し，日本人学習者の原因表現使用の課題を明らかにすることである。学習者調査にあたっては，日本人学習者の多様性をふまえ，Common European Framework of Reference for Languages（CEFR）に基づく A2，B1-1，B1-2，B2+の 4 つの習熟度段階を区別する。これを踏まえ，
3 つの研究設問を設定した。
RQ1 母語話者及び日本人学習者群の間で原因表現の総頻度・品詞別頻度に差があるか。
RQ2 母語話者及び日本人学習者群の間で頻度に差がある原因表現はどれか。
RQ3 原因表現において母語話者及び日本人学習者群はどう分類されるか。
3.2 調査対象
まず，Quirk et al.（1985），Biber et al.（1999），Girju（2003）が causative verbs とする動詞 74 種を選んだ（重複を除く）。その後，高校生の英作文指導への応用を考慮し，西出・水本（2009）の単語親密度リストで 5 段階中 4 以上の 19 種に絞った。動詞以外の表現として Altenberg（1984）は副詞（20），前置詞（15），接続表現（11），節表現（45），計91 種を挙げている。本研究は原因表現のうち，重複と検索困難語等を除き，計 34 種を調査対象とした。
・動詞（19 種）： allow, bring, cause, contribute, create, develop, drive, effect, enable,
force, get, give rise to, help, lead to, link, make, produce, relate to, require・接続詞（5 種）：as, because, for, since, so that・名詞（3 種）： cause, explanation, reason
・前置詞表現（7 種）：because of, due to, for reasons, for the sake of, on account of, on the
ground that, owing to50

3.3 データ
本研究では International Corpus Network of Asian Learners of English（ICNALE）のWritten Essay Module（Ishikawa, 2013）に含まれる日本人大学生と英語母語話者大学生（ENS）の英作文データを使用する。このコーパスでは，トピックが「大学生アルバイトの是非」と「レストラン全面禁煙の是非」の 2 種に統制されているが，本研究ではその両方を分析対象とする。1 作文の長さは 200~300 語，執筆時間は 20～40 分，辞書使用は禁止されている。ICNALE では，学習者は TOEIC 等の英語能力テストまたは語彙サイズテストのスコアを基に，CEFR の４段階に区分されている。本研究では，この段階別にサブコーパスを作成し調査する。各サブコーパスのサイズは，A2 が 68,529 語，B1-1 が 79,591 語，B12 が 22,390 語，B2＋が 8,532 語である。また，ENS サブコーパスでは 45,028 語である。
3.4 手法
RQ1 では，ENS を含む全 5 群の書き手について，34 表現の総頻度と，動詞・接続詞・名詞・前置詞別頻度を求める。相互比較のため，頻度は 1 万語あたりに調整する。なお，34
表現の出現例の中には原因表現以外も含まれる。そこで，原因表現であると自明な 5 種（because（of）, cause（n, v）, reason ）以外を悉皆調査し，原因表現とされたもののみ計上する。頻度の差の検定には Fisher の正確確率検定を用いる。また，検定の反復のため有意水準を引き下げ，α＝0.1%で判断を行う。RQ2 では 34 表現の各々と ENS 頻度を比較し，学習者が有意に ENS より多く，または少なく使用する表現を特定する。RQ3 では，書き手群を第 1 アイテム（5 カテゴリ），原因表現を第 2 アイテム（34 カテゴリ）とする頻度表に対し対応分析を実施し，得られた第 1・第 2 次元で作成した散布図を質的に解釈する。

4. 結果と考察
4.1 RQ1 総頻度と品詞別頻度
34 種の原因表現に関して総頻度と品詞別頻度を調査したところ，図 1 の結果を得た。
図 1 総頻度・品詞別頻度（1 万語あたり）
ENS

61.3

B2+

40.9

36.3

B1-2

29.9

38.7
32.6

35.6

38.4

A2

31.8

42.9

20.0

40.0
動詞

120.9

12.9

113.7

42.4

B1-1

0.0

25.8

10.0 8.7

22.6

106.5

9.9
42.6

60.0
接続詞

126.3

21.4

80.0
100.0
名詞 前置詞

9.9
120.0

127.2

140.0

総頻度（グラフの右端数字）および品詞別に，書き手群別の頻度を比較し，多いものから順に降順で並べ，その後，隣接間で検定を行ったところ，次の結果を得た。

51

表 1 書き手群間の順位性と差の有無（頻度順降順）
種別
順位関係と隣接間の差の有無
種別
全体A2≒B1-2≒ENS≒B2≒B1-1
全体
動詞
ENS≒B2≒B1-1≒A2≒B1-2
動詞
接続詞 A2≒ENS≒B2≒B1-1≒B1-2
接続詞
名詞
A2≒B1-2≒B2≒B1-1＞ENS
名詞
前置詞 B1-2≒B2≒A2≒B1-1≒ENS
前置詞

対母語話者で差があった群なし
B1-1, A2, B1-2（少用）なし
A2, B1-2, B2, B1-1（多用）B1-2

ここでは，日本人学習者内の順位関係と，母語話者との関係の 2 観点から考察を行う。まず前者では，A2～B2＋の 4 段階で使用頻度の増減が一貫するものはなかった。これは，学習者全般の習熟度上昇と，原因表現の発達が必ずしも一致していないことを示唆する。次に後者では，学習者（の一部）が母語話者より多用するのは全ての群での名詞と B1-2 での前置詞，少用では B2＋以外での動詞であった。このことは，学習者は全体的に名詞で原因表出し，母語話者が多用する動詞使用は習熟度が上がると可能になることを表すといえる。
以上より，原因表現の総頻度については母語話者・学習者間，学習者の各習熟度間のいずれにおいても統計的に差がないこと，また，品詞別では母語話者・学習者間の場合に動詞，
名詞，前置詞で，学習者の習熟度間では全てにおいて有意な差がないことが確認された。
4.2 RQ2 学習者が多用・少用する表現
前節では，34 種の原因表現を全体として，あるいは品詞別にまとめた場合，母語話者・学習者間，学習者の習熟度間で必ずしも大きな違いがないと示された。続いて 34 種の原因
表現を個別に調査すると，母語話者との間で頻度に差のある表現として，以下の結果を得た。
表 2 母語話者頻度と差がある原因表現
差のタイプ
A2
B1-1
多用
reasonreason
少用

allow, help,
create，develop,
relate to, as

allow, help,
create, develop,
relate to, so
that, due to

B1-2
reason, becauseofallow, help

B2+
reasonまず，日本人が多用する表現に関して 2 点に注目する。1 点目はすべての習熟度群でreason が多用されていることである。
(1) The first reason is that smoking is harmful for human. （JPN_SMK0_085_A2）(2) I have two reasons about that.
（JPN_PTJ0_031_B1-2）
こうした表現はアカデミックライティングの定型表現として高校生向け英作文教材などでも例示される（大矢, 2005 など）。学習者はこれらに強く影響され，原因を示す際に reasonを多用したものと考えられる。2 点目は，先行研究で日本人学習者による過剰使用が報告されてきた because が今回の調査では多用とならなかったことである。母語話者と学習者が同じ条件で同じ内容について作文を行う統制コーパスを利用したことで，日本人による
because の使用が必ずしも過剰ではないことが確認できた。
52

次に，日本人の少用表現に関し 2 点に注目する。1 点目は母語話者に比べ少用される原因
表現の数が A2 から B1-2 にかけて減少し，B2+では該当がなくなることである。これは，習熟度上昇とともに使用できる原因表現が増え，B2＋ではほぼ問題が解消することを示す。
加えて，B1-1 と B1-2 間に大きな差が生じることも興味を引く。原因表現の多様性の習得
では，A2，B1，B2 の習熟度の境界とは別に，B1 内部で質的変化が生じる可能性が高い。
2 点目は，allow と help が B2＋以外で使用が少ないことである。ここで，以下の母語話者の help の用例を見ると，学習者が苦手とされる無生物が主語の構文であることに気づく。
(3) A part-time job can teach you to be responsible, help you make new friends, andhelp you meet people to network with.
（ENS_PTJ0_009_1）
初級学習者は allow を（人が人を）「許す」，help を（人が人を）「助ける」といった原義でのみとらえているため，こうした発想が行いにくい。一方で，上級学習者，さらに母語話者になれば，こうした表現を幅広くうまく使って，原因表現の偏りを解消できるようになる。
4.3 RQ3 母語話者と学習者の分類
対応分析により，以下の結果を得た。第 1 次元・第 2 次元の累積寄与率は 86％を超えており，分散の過半が以下の散布図で集約できているといえる。
図 2 対応分析に基づく散布図

次元 2（15.02％）

4

owing toenable3requireas_c
for_c
get bring2
make B1-1 B2
since_c
effect cause1
producefor reasons because
lead to force
0 because of
ENS Stsallow
cause_nhelp
A2-1
relate toreason B1-2
develop-2
due toso that_c
for the sake of-3
contribute to
-4
link
-5
-2
-1
0
1
2
3
4
次元 1（71.79％）

create56

ここでは 4 点に着目する。1 点目は，第 1 次元（横軸）で母語話者が右側に，学習者全群が左側に付置されていることである。これは，個々の原因表現使用で，母語話者と学習者間に根本的差異が存在することを示す。2 点目は，第 2 次元（縦軸）上で，A2 と B1-2 が下部，B1-1 と B2＋が上部に付置されていることである。第 2 次元は習熟度上昇を示す軸と解釈できるが，重要なことは，B1-2 と B1-1 の位置の入れ替りである。原因表現の習得では，B1 内部である種の逆転が起こっている可能性がある。3 点目は，学習者の習熟度上昇
53

が必ずしも母語話者への近接を意味していないことである。習熟度上昇は図の上部への移動として示されるが，母語話者は 1 軸の右側に区分されているので，現状では母語話者らしい原因表現使用には届かない可能性が強く示される。最後に 4 点目は，各種原因表現がおよそ，ENS を特徴づける第 1・第 4 象限，B1-1 と B2＋を特徴づける第 2 象限，A2 とB1-2 を特徴づける第 3 象限の 3 種に区分されることである。こうしたデータをうまく使えば，各段階の学習者に次位レベルの原因表現を示す教育的介入も可能になるかもしれない。

5. まとめ
調査から，日本人学習者が少用する原因表現に焦点を当て，習熟度別に以下にまとめた。
表 3 日本人学習者の習熟度・品詞別少用原因表現
少用表現のある群
接続詞
動詞(a) A2, B1-1, B1-2
allow, help(b) A2, B1-1
develop, create, relate to(c) B1-1 のみ(d) A2 のみ
as

前置詞
due to, so that

表 3 の少用傾向(a)～(d)は，教育現場で扱う順序を表す。少用表現は全て教育的援助を要する現象といえるが，その必要性に段階があると考えられる。(a)(b)の表現は複数レベルで使用できず，日本人学習者全体の課題だと考えられるため，優先的に扱うことが重要である。
特に日本人学習者の多くが使えない原因表現である allow, help などの動詞で，無生物を主語に置く英語特有の発想への転換の重要性を示し，全体で有意に高頻度の reason の使用についても用例を用いて指導することで，均整の取れた原因表現使用を目指す必要がある。

引用文献
Altenberg, B. (1984). Causal linking in spoken and written English. Studia Linguistica,

38(1), 20-69.
Biber, D., Johansson, S., Leech, G., Conrad, S., & Finegan, E. (1999). Longman grammarof spoken and written English. Pearson Education Ltd.
Girju, R. (2003). Automatic detection of causal relations for question answering.

MultiSumQA ’03: Proceedings of the ACL 2003 workshop on multilingualsummarization and question answering, 12, 76-83.
小林雄一郎(2009) 「日本人英語学習者の英作文における because の誤用分析」 『関東甲信越
英語教育学会研究紀要』23, 11-21.
西出公之・水本篤(2009)「英単語 8000 語についての親密度測定の試み」『都留文科大学大学院紀要』13, 57-92.
佐々木恭子(2021) 「高校生の英作文に見る because 使用：頻度・文中位置の視点から」 『統計数理研究所共同研究リポート』444, 139-158.
Quirk, R., Greenbaum, S., Leech, G., & Svartvik, J. (1985). A comprehensive grammarof the English language. Longman Group Limited.
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『英語コーパス学会大会予稿集 2021』 (ISSN 2436-6447)
Proceedings of the JAECS Conference 2021

工学系大学院生のための教材開発：日英コーパスの分析―自律的な工学英語の学びを支援する新しい工学論文アブストラクト検索システム ERAP Online の開発―
石川 有香（名古屋工業大学）
ishikawayuka.jp@gmail.com

Developing a New Autonomous Learning System
for Graduate Students of Engineering Using the ERAP Corpus
ISHIKAWA Yuka (Nagoya Institute of Technology)
Abstract
This study introduces a Japanese-English parallel corpus, ERAP Corpus, which iscompiled from engineering research abstracts. The study analyzes two subcorpora of the
ERAP Corpus, the computer science abstracts and the chemical engineering abstracts,
aiming to develop a new online autonomous learning system for graduate students ofengineering. The results suggest that keyphrases rather than keywords extracted fromJapanese abstracts will help learners understand the overall structure of the abstract.
Keywords
ESP，JSP，日英パラレルコーパス, 工学系論文, 教材開発

1. はじめに： ERAP コーパスの概要
筆者の研究室では，工学学生（主として大学院生）の英語論文執筆をサポートするデータやツールの開発を行っている。これまでに，大型の論文コーパスの分析結果をふまえて工学英語語彙
リ スト （ 石 川 ， 2017 ） を開 発 ・ 公 開 した ほか ， 現 在 は ， 工 学 論 文 の ア ブス ト ラ ク ト を 収 集 した
Engineering Research Abstract Parallel Corpus（ERAP）を開発中である。
海外の英語論文や，そのアブストラクト部分をアーカイブしたコーパスはすでに多数存在するわ
けだが，ERAP の最大の特徴は日英 2 言語のデータを収集していることである。論文に，著者自身による日本語アブストラクトと英語アブストラクトが含まれている場合は，両方をコーパスに加えた。
また，英語のみのアブストラクトについては専門業者に日本語の対訳を作らせ，コーパスに加えた。
同様に，日本語のみのアブストラクトについても英語の対訳をコーパスに収録している。
アブストラクトのベースになっているジャーナルの種別と収集したアブストラクトの本数は以下のとおりである。

55

表 1 ERAP 収集アブストラクトの本数とソース（予定含む）
物理

化学

情報

計

海外誌

100

100

100

300

国内誌

100

100

100

300

国内博士論文

10

10

10

30

海外博士論文

20

20

20

60

地域（海外と国内），レベル（専門誌と博士論文），分野（物理，化学，情報）の 3 観点を区別した
うえで工学論文アブストラクトを日本語・英語の両方を切り口として分析できるのが ERAP の独自性である。
ERAP 所収のデータは，英語については Stanford POS Tagger，日本語は Janome で形態素解析を行っている。また，筆者が談話単位（move）のコーディングを手作業で行っている（下図参照）。
図 1 ERAP のデータ構造

2. ERAP Online 開発の現状と課題
2.1 V0.1 の概要
すでに述べたように，筆者の開発の狙いは日本人工学学生による自律的な学びの支援であり，この目的に照らしてみた場合，コーパスを作るだけでは十分でない。
そこで，コーパス言語学の知識を有さない学生であっても必要な検索が簡単に行えるよう，
ERAP の専用検索システム（ERAP Online）の設計と開発を行っている（開発担当：Lago 言語研究所）。現在は V0.1 が試験稼働中である。
V0.1 では，検索ボックスを用意しており，ユーザーは，日本語または英語を入力する。正規表現にも対応しており，たとえば，英語であれば，[ . * ing] と指定することで，ing 形が一度に検索できる。また，日本語であれば，[. * いる]と指定することで，「用いる」や「している」などが一度に検索
できる。

56

図 2 検索ボックス（ing 形を指定した例）

検索語を入れると，当該語を含む用例が日英対称の形で表示される。下記は「提案」という日本語から検索を行った場合の結果である。
図 3 検索結果画面

左右位置をキーとしたソートのほか，全文表示（Sentence）にも対応している。また，出力結果をコピーすることもできる。
2.2 V0.1 の課題と対応
すでに述べたように，ERAP はユニークなデータであり，研究・教育両面での活用の可能性は大きいと思われるが，V0.1 を試行的に使用した工学学生にヒアリングしたところ，(1)正規表現のルー
ルがむつかしい，(2)単語１語ではなく複数語で検索したい，といった要望が寄せられた。
そこで，V0.2 の開発にあたっては，正規表現についてはプルダウンからの選択で平易に使えるように検索系を改良する予定である。
一方，要望のあった複数語検索については，一般のコーパス言語学における必要性はわかるものの，ERAP のように用途が限定されたデータ検索において，1 語検索に比べて本当に有用な検索結果が得られるのかどうかははっきりしない。そこで，V0.2 の開発に先立ち，1 語検索と複数語
57

検索の場合の検索結果を比較し，その実際的有用性について検証を行うこととした。以下，検証
内容と結果について報告する。

2. リサーチデザイン
2.1 研究課題
様々な分野の工学系ジャーナル論文要旨の言語特徴を分析した石川（2021）は，特に，情報系
分野と化学系分野の英語アブストラクトにおいて，他の工学系分野とは異なる語の振る舞いが見られる可能性があることを指摘している。ここでは，ERAP Corpus から，情報系分野と化学系分野の日本語アブストラクトを取り上げ，それぞれ分野に特有の語彙・表現を抽出して，それらをどのように ERAP Online に組み込むとより効果的に自律学習を促すオンライン教材となるかを考える。現在のシステムは，単語の検索となっているので，今回は，語彙と連語に焦点を当てる。
RQ1. 単語単位の検索でわかることは何か。
RQ2. 連語単位（3-Gram）の検索でわかることは何か。
RQ3. これらを踏まえて現在のオンライン検索システムをどのように改善していくことが望ましいか。
2.2 コーパス・データ
ERAP Corpus の中から，日英対応の化学系論文アブストラクトと情報系論文アブストラクトをそれぞれ 100 本ずつ取り出し，本研究のデータとする。
表 2 データの概要
情報系英語

情報系日本語

化学系英語

化学系日本語

語数

18,35225,705

16,82320,922

語種数

3,091

2,841

2,858

2,562

アブストラクトは，論文本体を読まなくても内容が分かるように書かれており，独立したテクストとなる。また，当該分野の専門家が流し読みをしても情報を正確に把握することを可能にするために，決められた字数・語数の中で，必要な情報が順序良く盛り込まれている。データ量は少ないが，専門分野での言語使用ルールに従った，「型」通りのテクストであることが期待できる。
なお，学生は，日本語を用いて検索を行うことが予想されるため，本研究では，日本語部分のみの分析とする。日本語の形態素解析には Mecab を，分析には CasualConc2.1.2 を用いる。また，
比較には対数尤度比検定を用いている。

3. 結果と考察
ここでは，紙幅の関係上，談話単位についての分析は行わず，情報系・化学系のそれぞれの分野で特徴的に使用されている日本語の語彙と連語（3-Gram）のうち，上位 10 位を取り上げて比較検討を行うこととする。

58

3.1 RQ1 単語単位の検索でわかることは何か
まず，日本語データを用いて単語単位での分析を行い，分野別の特徴語を見てみよう。
表 3 情報・化学分野の日本語アブストラクトの特徴語
情報
特徴語

化学
頻度（LL 値）135 (149.4)
194 (142.1)
127 (140.1)
153 (121.9)
599 (112.2)
81 (95.8)
64 (75.3)
62 (73.3)
53 (62.7)
298 (55.2)

者
提案
情報
手法
する
攻撃
ユーザー
学習
通信
な

特徴語

頻度（LL 値）87 (140.5)
84 (135.7)
68 (109.8)
68 (109.8)
66 (106.6)
716 (103.4)
68 (100.6)
57 (92.1)
57 (92.1)
62 (91.4)

膜
粒子
ガス
液
濃度
た
熱
添加
温度
層

情報と化学の各分野でそれぞれの特徴語がうまく抽出されていることが分かる。自律的語彙学習
支援には有用なリストとなる可能性がありそうだ。しかし，ここからは，要旨の「型」や筆者が言いたい内容を十分にくみ取ることはできず，ライティングの学習へとつなげることは難しいように思える。
また，形態素解析の知識のない工学系の大学院生にとって，「利用者」や「管理者」などの「者」を1 語として検索しなければならないために，実際の検索が困難になっていることも推測できる。
3.1 RQ2. 連語単位（3-Gram）の検索でわかることは何か
次に，日本語データを分析して，分野別の特徴連語を見てみよう。
表 4 情報・化学分野の日本語アブストラクトの特徴連語（3 Gram）
情報
特徴連語
を提案する
手法を提案
本稿では
論文では
本論文で
を実現する
することで
の有効性
ている しかし
利用者が化学
頻度（LL 値）68 (81.0)30 (35.7)
23 (27.4)
42 (26.2)
41 (25.2)
21 (25.0)
37 (21.4)
16 (19.1)
15 (17.9)
15 (17.9)

特徴連語
検討した
ことがわかっがわかったについて検討し
を検討し
得られた
検討を行っ
添加した
た。その結果を添加し59

頻度（LL 値）41 (51.9)25 (40.1)
24 (38.5)
18 (28.9)
14 (22.4)
24 (20.3)
11 (17.6)
11 (17.6)30 (16.7)
10 (16.0)

上記を見るだけで，情報分野においては，「本稿（論文）では，X（の手法）を提案することで， Yの有効性を示し，Z を実現する」ことが要旨の骨子であるのに対し，化学分野では，「X を添加してY（について）検討した。その結果，Z がわかった（Z の結果が得られた）」と述べることが要旨の骨子となっていることが分かる。両分野においては，それぞれの研究の作法を反映し，要旨の執筆様
式そのものにも質的な差が存在することが示唆される。
3.3 RQ3. 現在のオンライン検索システムをどのように改善していくことが望ましいか。
上記の結果より，ERAP Online システムの改良に向けては次の 2 点の追加が考えられる。
(1) 単語検索だけでは，要旨の骨子や主たる内容をくみ取ることができないために，連語検索または連語の提示を可能にする必要がある。
(2) 同じ工学系であっても，分野によって必要な表現は異なっており，分野別の検索・結果の提示ができるようにフィルターを活用する必要がある。
また，「本論文では」「本研究では」のように意味が近い表現も数多く見られる。それぞれに対応す
る英語をすべて提示するのではなく，頻出表現をまとめて提示することで学習負荷が軽減できる。
そのため，学習者が単語や表現を自由に検索する方式だけではなく，N-Gram で抽出された頻出連語をまとめて表示し，そこから，「言いたいこと」に近い表現を選択するという方式を追加することも検討するべきであると考えている。

4. まとめと課題
本研究では，情報分野と化学分野における日本語アブストラクトを分析し，各分野で特徴的に使用されている語彙と連語を抽出した。結果から，単語単位の検索では分からなかった要旨の骨子
や主たる内容を示す表現が提示できた。これらは日本人大学院生が「言いたいこと」である可能性が高く，自律的学習にも有用であると考えられる。ERAP Online に新たに連語検索や分野選択を組み込むことで，効果的な自立学習支援教材となる可能性がある。

謝辞
本研究は JSPS 科研費 19H01281 の助成を受けたものです。

引用文献
石川有香（2017）「English Vocabulary for Engineers 9000 の開発」『統計数理研究所共同研
究リポート』373-374, 129-148.
石川有香（2020）「工学系大学院生を対象とした英語ニーズ調査―使用状況と自己評価の分析―」『言語文化学会論集』53, 201-215.
石川有香（2021）『ジャンルとしての工学英語』大学教育出版

60

『英語コーパス学会大会予稿集 2021』 (ISSN 2436-6447)
Proceedings of the JAECS Conference 2021

N-grams at the Beginning of the Moves in the Results Section ofExperimental Medical Research Articles
ISHII Tatsuya (Kobe City College of Technology)kcct-t-ishii@g.kobe-kosen.ac.jp

KAWAMOTO Takeshi (Hiroshima University)
tkawamo@hiroshima-u.ac.jp
Abstract
Using a corpus based on move analysis of experimental medical research articles(approximately 1.5 million words in total), Ishii and Kawamoto (2020) focused on the
behavior of adverbs and successfully identified 26 lexical phrases for the three moves in
the Results section: (RM1) Introducing experiments, (RM2) Announcing results, and(RM3) Commenting on results. However, although cycles of these three moves wereidentified, no clarity was developed as to how the moves start and are connected. In thisstudy, to identify the n-grams at the beginning of the three moves, we extracted andexamined the first sentences of each move. After Imao (2021) extracted the first
sentences of these three moves, using a wildcard, we copied and pasted them into an
Excel document to divide them into independent words. Imao (2021) then counted thefrequencies of n-grams. The observation of the n-grams led to a description of highly
frequent phrases for starting and connecting moves—for example, “to determine” in(RM1), “we observed” in (RM2), and “taken together, these results” in (RM3). The study
provides new insights for investigating a corpus based on move analysis.
Keywords
move analysis, n-gram, move cycle, experimental medical research articles

1. Introduction
The flow of discourse in research articles (RAs) is accomplished by moves, whichcontain several steps and typical expressions. To establish a narrative in a RA, writers
must understand the typical expressions specific to the function of moves. Until now,
move analysis has qualitatively revealed the functions of moves and steps in a particulardiscipline, referred to as “discourse units” and “rhetorical strategies,” respectively (Grayet al., 2020: 139). In contrast, corpus studies have quantitatively examined the language
patterns in a particular area. Using a corpus based on a move analysis of experimental
medical RAs, Ishii and Kawamoto (2020) defined the three moves in a typical Results
section and described 26 lexical phrases with adverbs. Figure 1 summarizes thefunctions of the moves, steps, and examples of lexical phrases identified by Ishii and61

Kawamoto (2020).
Figure 1 Summary of Results Section Advocated by Ishii and Kawamoto (2020)
RM1: Introducing Experiments
Step (1) Describing aims and purposese.g., We first set out toStep (2) Making hypothesese.g., We therefore hypothesized that
Step (3) Listing procedures or methodological techniquese.g., First , we examined the effect of

RM2: Announcing Results
Step (1) Highlighting important resultse.g., Interestingly , we found that
Step (2) Showing additional or adversative resultse.g., However , we found that
Step (3) Describing quantitative datae.g., was significantly higher than

RM3: Commenting Results
Step (1) Generalizing/interpreting resultse.g., Collectively, these findings indicate that
Step (2) Emphasizing relationshipse.g., bind directly to

Because several experiments are conducted in experimental medical RAs, there arecycles of the three moves. However, it remains unclear as to how these moves start andare connected. Although moves are cycled, there is a slightly different function between
the first round of (RM1) and the second and beyond round of (RM1). The first round of(RM1) was examined based on the hypothesis of the previous studies, while the second
round and beyond round of experiments were conducted in response to the results andinterpretation of the first round of experiment. Therefore, to understand how to makemove cycles, it is necessary to investigate n-grams at the beginning of the first round of(RM1) and the second and beyond of (RM1) as well as (RM2) and (RM3). Thus, this study
sought to answer four research questions (RQs):(RQ1) What n-grams are highly used at the beginning of the first round of (RM1)?
(RQ2) What n-grams are highly used at the beginning of the second and beyond of(RM1)?
(RQ3) What n-grams are highly used at the beginning of (RM2)?
(RQ4) What n-grams are highly used at the beginning of (RM3)?

2. Method
2.1 Corpus Data
To investigate experimental medical RAs with an Introduction, Methods, Results, andDiscussion structure, we excluded four articles that contained the Results andDiscussion section from the corpus data created by Ishii and Kawamoto (2020), which
included 300 RAs selected from 30 journals and published in 2014 (in total, 1,526,552
tokens). Moreover, the files of (RM1) were divided into those of the first round of (RM1)
and of the second and beyond of (RM1). The corpus data of the Results section are show
in Table 1.

62

Table 1 Corpus Data of the Results section
Corpus name

Function of moves

TokensTypes

The first round of (RM1)

Introducing experiments

29,256

6,195

The second and beyond of (RM1)

Introducing experiments

237,778

18,778(RM2)

Announcing results

369,723

22,985(RM3)

Commenting results

80,786

8,789

2.2 Procedures
To answer the four RQs of this study, the following procedures were conducted.
1) Create text files for the first round of (RM1), the second and beyond of (RM1), (RM2),
and (RM3).
2) Search the wildcard * using Imao (2021).
3) Arrange the concordance lines based on L1-R1-R2.
4) Copy the concordance lines into an Excel document.
5) Use a text import wizard and set the separator to space.
6) Delete the table and figure numbers.
7) Copy the vertical columns that contain the necessary number of words into a text
file.
8) Produce the list of n-grams using Imao (2021).
9) Categorize the n-grams based on parts of speech.

3. Results
3.1 Answers to (RQ1)
The first round of (RM1) was defined as extending from the beginning of the Results
section until the end of the first paragraph or the first round of (RM2). Of 300 RAs, four
did not include (RM1), and 17 did not start with (RM1) in the Results section. Thus, 279
RAs started with (RM1) and were analyzed to produce 1-grams to 5-grams at the
beginning of the first round of (RM1). The following figure summarizes these findings.
The to-infinitive and the pronoun “we” were important signals for starting the first roundof (RM1).

63

Figure 2 Summary of n-grams at the beginning of the first round of (RM1)
Grammatical
Expressions Tokens
CategoryTo

ExamplesTokensTo investigate
To identify
To determine
To examine
To explore
To address
To evaluate
To gainTo study

15
11
5
5
5
3
3
3
3

Given that
Previously, we

1
2

82

Adverbial
PhrasesAdverbs

In order to
Using
Given
Previously

4
3
1
2

Grammatical
Category

Expressions

TokensExamplesTokensWe

62

We first
We performed
We examined
We usedWe analyzed
We investigated
We measured
We previously
We have previously shown that
We set out toWe sought to identify

7
4
3
3
2
2
2
5
2
2
2

Our
It
Previous studies

6
4
2

It is

Subjects

2

3.2 Answers to (RQ2)
To answer (RQ2), we analyzed the 4565 first sentences at the beginning of the secondand beyond of (RM1). As shown in Figure 3, in addition to the first round of (RM1), toinfinitives and the pronoun “we” were important signals for starting the second andbeyond of (RM1). Since the experiments of the second and beyond of (RM1) wereconducted based on the result of the previous experiment, the phrase “Having
established” or the conjunctions “Because” and “Since” were used to confirm theinterpretation of the previous experiment.
Figure 3 Summary of n-grams at the beginning of the second and beyond of (RM1)
Grammatical
Category

Expressions

To

TokensExamplesTokens1135

To determine
To testTo investigate
To confirm
To assessTo examine
To identify
To evaluate
To validate
To understandTo explore
To address
To verify
To gainTo extend
To directly
To betterTo further

185
105
73
67
58
47
34
24
20
19
19
18
17
17
16
15
12
152

Given that
Having established
Having shown

31
15
5

Adverbial
PhrasesAdverbs

In order to
using
Given

36
17
63

Having38

Based onOn the basis of18
11

In addition

33

Next
Finally
Furthermore
Therefore
Thus
Previously
Moreover

128
69
21
17
13
12
11

In addition to
In addition,
Next(,) we
Finally(,) we
Furthermore(,) we
Therefore(,) weThus(,) we
Previously(,) we
Moreover(,) we

Grammatical
Category

Expressions

TokensAdverbial
Clauses

Because
Since
Although
If

117
49
39
19

We

994

Our

57

It

34

Subjects

18
14
113
55
12
14
7
7
8

64

ExamplesTokensWe next
We alsoWe then
We usedWe further
We therefore
We first
We investigated
We tested
We performed
We examinedWe hypothesized
We analyzed
We reasoned
We focused
We previously
We have previously
Our data
Our results
Our observations
Our finding
Our previous
It has
It is
It was

291
106
106
37
33
26
21
19
19
17
14
14
13
12
10
6
5
12
7
4
3
3
13
11
7

3.3 Answers to RQ3
To answer (RQ3), we analyzed the 6026 first sentences at the beginning of (RM2). As
shown in Figure 4, the pronoun “we” was followed by past-tense objective verbs such as“found” and “observed.” Moreover, adverbs modifying the sentences can be seen as thesignal of (RM2).
Figure 4 Summary of n-grams at the beginning of (RM2)
Grammatical
Category

Adverbial
PhrasesAdverbial
Clauses

Subjects

Expressions

TokensExamplesTokensAs

235

As expected
As shown in Figure _86
58Consistent with137

In contrast

66

In contrast,
In contrast to

31
25

In agreement with
In line with
Using
After

15
10
64
51

In addition

40

Compared35

In addition,
In addition toCompared with
Compared to

23
17
21
14

Although
When
While
Whereas

93
72
32
20

When we

16

We

585

This

114

Analysis
Figure34
29

We foundWe observed
We identified
This analysis revealed
This analysis showedThis revealed
This resulted inAnalysis of
Figure _ shows

282
81
42
22
4
8
7
33
19

Grammatical
Expressions Tokens
ExamplesTokensCategory
Indeed93
Indeed(,) we
16Interestingly
95Interestingly(,) we
17
Notably55
Notably(,) we
10
However
84
However(,) we
16
Strikingly
29
Strikingly(,) we
3
Importantly
28
Importantly(,) we
3
Remarkably
25
Remarkably we
9Adverbs
Moreover23
Moreover(,) we
2
Surprisingly
21
Surprisingly(,) we
6
Similarly
18
Similarly(,) we
2
Consistently
12
Consistently(,) we
5
Conversely
10
There was no
9
There
32
There was a
8
There was an
4
and found100
Conjunctions
and237
and we14
and confirmed
13

3.4 Answers to (RQ4)
To answer (RQ4), we analyzed the 4565 first sentences at the beginning of (RM3). As
shown in Figure 5, when the result was interpreted, -ing forms or non-defining relative
clauses with the verbs “suggest” and “indicate” were used. In contrast, when theinterpretation was based on several results, the adverbial phrases “taken together” and“in summary” or the adverbs “together” and “collectively” were used.

65

Figure 5 Summary of n-grams at the beginning of (RM3)
Grammatical
Category

Expressions

TokensTaken together

156

In summary

25

Together160

Collectively

78

Thus

289

Therefore

88-ing participle
clauses, suggesting, indicating

442
299

Non-defining
relativeclauses, which112

Adverbial
PhrasesAdverbs

ExamplesTokensTaken together(,) these results
Taken together(,) these data
In summary(,) ourIn summary(,) we
Together(,) these data
Together(,) these results
Collectively(,) these results
Collectively(,) these dataThus(,) we conclude that
Therefore(,) we
Therefore(,) our
Therefore(,) it is, suggesting that, indicating that, which suggested, which indicated, which suggests, which is consistent with

49
40
6
5
60
44
24
21
6
7
5
5
326
230
27
27
14
8

Grammatical
Category

Subjects

Expressions

Tokens

These results

265

These data

196

These findings

68

These observations

24

This

243

We

56

ExamplesTokens

These results indicate
These results suggest
These results demonstrate
These data suggest
These data indicate
These findings suggest
These findings indicate
These observations suggest
These observations indicate
This suggests
This indicates
This is consistent withThis result
This observation
This finding
We conclude that

60
57
21
65
36
22
11
9
3
59
15
14
33
19
14
3

4. Summary
Using Imao (2021), we have shown the n-grams at the beginning of the first round of(RM1), the second and beyond of (RM1), (RM2) and (RM3). These n-grams are used tocreate a story for the Results section of experimental medical RAs, referred to as moves
cycles. The following examples show a template for the cycles of the three moves.
(RM1) To investigate(RM2) We found that
(RM3) Taken together, these data show that
(RM1) We next

Acknowledgments
This work was supported by JSPS KAKENHI Grant Number 21K13011.

Bibliography
Gray, B., Cotos, E., & Smith, J. (2020). Combining rhetorical move analysis with multidimensional analysis: Research writing across disciplines. In U Römer, V. Cortes,& E. Friginal (Eds.), Advances in corpus-based research on academic writing:

Effects of discipline, register, and writer expertise. (pp.137-168). John Benjamins
Publishing Company.
Ishii, T. & Kawamoto, T. (2020). The behavior of adverbs in the results sections ofexperimental medical research articles: A corpus-based move analysis. English

Corpus Studies, 27, 23-52.
Imao, Y. (2021). CasualConc (Version 2.1.6) [Computer Software].
URL: https://sites.google.com/site/casualconc/download
66

『英語コーパス学会大会予稿集 2021』 (ISSN 2436-6447)
Proceedings of the JAECS Conference 2021

生化学英語学術論文のための学術語彙リスト

清水 眞 （東京理科大学）
makoto@rs.tus.ac.jp

村田 真樹 （鳥取大学）
Academic Word Lists for Biological Chemistry
SHIMIZU, Makoto (Tokyo University of Science)
MURATA, Masaki (Tottori University)
Abstract
Although studying English presents considerable difficulties for Japanese university
students, in this time of globalism, students are expected to read and write academic
articles in English.

In order to solve this problem, we have made academic lists oforganic chemistry and physical chemistry. In this study, we compile a corpus of abiological chemistry journal, made an academic list of biological chemistry, and discuss
the characteristics of biological chemistry terms.
Keywords
学術語彙リスト、基本語、特殊学術目的の英語、一般学術目的の英語

1. はじめに日本の大学における教養の英語教育の問題点は、従来から色々と指摘されて来た。日本人全体の英語の習熟度の低さ（石川 pers com によれば、日本人の 85%が CEFER の A1)、大学入学時における英語の習熟度の低さ（日本人大学生の TOEIC の平均点は 445 点）、必修の英語の履
修は 1、2 年次の４コマに過ぎない、などである。にもかかわらず、研究室に配属された学部の 4 年
生は、英語で書かれた学術論文を読み、理解することが求められている。この問題に対する解決策はいくつかあるだろうが、本研究では、語彙に焦点をあてる。
学術目的の英語(English for Academic Purposes 以下 EAP)においては、Coxhead(2000)の Academic Word List (以下 AWL)が編纂されて以来、多くの学術語彙リストが作成された。一
般 学 術 目 的 の 英 語 (English for General Academic Purposes 以 下 EGAP) を 提 唱 す る
67Coxhead に対して、Hyland & Tse (2007)は、分野別である特殊学術目的の英語(English forSpecific Academic Purposes 以下 ESAP)を提唱した。Shimizu et al. (2018)は、Hyland &Tse にならい、有機化学論文誌、物理化学論文誌に掲載された論文からコーパスを編纂し、有機
化学論文のための学術語彙リスト(JACS)、物理化学論文のための学術語彙リスト(JPC)を作成した 。 こ の 研 究 で は 、 2016 年 に 発 行 さ れ た 生 化 学 論 文 誌 で あ る Journal of Biological
Chemistry(以下 JBC)からコーパスを編纂し、生化学論文のための学術語彙リストを作成する。このリストと有機化学、物理化学のリストとの比較を行う。

2. 方法
学術語彙リストを作成するにあたり、データベースとしてコーパスを作成した。化学分野のなかの、生化学という下位分野に特化した。2016 年に発行された生化学論文誌から論文をそれぞれ
100 本選び、コーパスを作成した。
これらのコーパスから、すべての語のトークンをレンマ化し、品詞別にカウントしたリストを自動的に生成した。用いたソフトウェアは、 Schmid (1997)のtagger、Charniak(2000)のCharniak
Reranking Parserである。このリストから、以下を人手で削除した。
1) 固有名詞 Shape、University など
2) アルファベット 1 文字 b、c など（a は例外）
3) アルファベット 1 文字+. p.、S.、 E.など
4) アルファベット 1 文字+/ g/など、
5) 所有格を示す's6) アラビア数字 20, 0.05 など
7) 単位記号 kg、mm、Hz8) 略語 log、pH、DNA、HIV など
9) 元素記号 Fe、Na など
10) 記号 (、}、:、=、%、/など
11) html タグ &#8211、0x830xcam など
残ったものから、論文100本中生起度が20未満のものを除き、生化学のための学術語彙リスト、
JBC2016を作成した。基本語として、JACET基礎2000語（大学英語教育学会基本語改定特別委員会(2015:30)参照。実際には2188語。以下基本語）のワードファミリーを用いた。生化学の専門家（JBCをメインの学術誌として使用する研究室の教員）に、化学、生化学の訳語があるものをチェックしてもらった。

68

3. 結果JBC2016 は、タイプ数が 1880、内訳は、名詞 919、動詞 320、形容詞 387、副詞 146、その他 108 であった。JBC2016 のコーパスの総トークンは推定約 38 万であり、1880 タイプの語が約92%をカヴァーするという計算結果が出た。うち基本語は 776 語であるが、その中には化学などの専門用語であるものも約 50 語含まれている。
名詞上位 10 語は、cell「細胞」(6555 トークン）、protein「タンパク質」（2778)、expression「発現」（1674)、activity「活性」（1127)、mouse「マウス」（991)、substrate「基質」（968)、study「研究」（927)、antibody「抗体」（918)、effect「結果」（888)、complex「複合体」（844)である。このうち、cell 、antibody、は生物学の、protein、activity、substrate、は生化学、expression は遺伝学の専門用語である。mouse は辞書に専門用語と記載されてはいないが、生物、生化学等の実験でよく用いられるので、「準専門用語」と呼ぶことができるかもしれない。「ハツカネズミ」と訳さず、「マウス」と訳すのが根拠のひとつである。Study、effect は AWL に記載されている。expression 、
activity は基本語にリストアップされているが、生化学の専門家は、生化学の専門用語として、訳語を記載した。このように、基本語で、生化学の専門家が化学、生化学などの用語と認定したもの
は、約 50 タイプある。
動詞上位 10 語は、contribute「寄与する」(2017 トークン）、indicate「示す」（629)、induce「〈タンパク質・酵素を〉誘導する」（586)、regulate「規定する」（2778)、express「発現する」（524)、
reduce「還元する」（492)、incubate「〈細菌・細胞などを〉培養する」（445)、analyze「…を（元素などに）分解する」（444)、inhibit「…の化学反応を抑制する」（439)、demonstrate「…を（実例・標本 ・ 実 験 などに よ っ て） （ 具 体 的 に ） 説 明 す る ，例 示 ［ 例 証 ］ す る 」 （ 388) で あ る 。 incubate 、demonstrate は実験、analyze、inhibit は化学、induce は生化学、express、reduce は生物の専門用語として辞書に記載されている。demonstrate は AWL にリストアップされている。
形容詞上位 10 語は、human「人の」(634 トークン）、mutant「突然変異による」（495)、binding「結合の」（405)、specific「種に特有の」（298)、cellular「細胞の」（289)、endothelial「血管内皮の」（246)、active「活性な」（243)、consistent「無矛盾の」（243)、endogenous「内在性の」（205)、
molecular「分子の」（179)である。active 、molecular は化学、specific、cellular、endothelial、
endogenous は生物学、mutant は遺伝学、binding は物理学、consistent は統計学の用語として辞書に記載されている。human は専門用語とは言えないが、生化学の研究対象の一つが人体であるため、これも。準専門用語と呼ぶことができるかもしれない。
副 詞 の 上 位 10 語 は 、 significantly 「 有 意 に 」 (199 ト ー ク ン ） 、 further 「 さ ら に 」 （ 164) 、
furthermore「その上に，さらに」（131)、in vitro「生体外の」（97)、specifically「特に，とりわけ」（100)、similarly「同様に」（67)、overnight「一晩中」（67)、briefly「手短に言えば」（64)、stably「安定して」（64)、prior to「…より前に，に先立って」（61)である。in vitro は生物学、stably は化
学 の 専 門 用 語 と し て 辞 書 に 記 載 さ れ て い る 。 significantly 、 further 、 specifically 、similarly 、prior to は AWL に記載されている。furthermore、briefly は AWL に記載されていない。overnight については、専門家から、「生化学では，12 時間以上は厳密に決める必要は
69

なく，そのような時は overnight と表記する。頻繁に使われる単語である。」というコメントをもらった。
準専門用語と呼ぶことができるかもしれない。
その他で生起度が高いものに、whereas(368 トークン）、such as(330)、in response to(221)、
due to(220)、according to(210)、as well as(205)、because of(171)、versus(143)がある。
これに対して、有機化学学術論文においては、名詞上位 10 語は、figure「図」(1064 トークン）、
datum「データ」（742)、protein「タンパク質」（722)、molecule「分子」（495)、complex「錯体」（ 480) 、 substrate 「 基 質 」 （ 459) 、 pH （ 438) 、 NMR （ 426) 、 spectrum 「 ス ペ ク ト ル 」 （ 425) 、
mechanism「メカニズム」（419)である。
動詞上位 10 語は、observe「観察する」(595 トークン）、support「支持する」（519)、determine「結論を下す」（425)、contain「含む」（419)、bind「結合させる」（415)、suggest「示唆する」（405)、
form「形成する」（378)、obtain「〜を得る」（377)、provide「供給する」（364)、indicate「示す」（335)である。
形容詞上位 10 語は、experimental「実験の」(480 トークン）、binding「結合の」（362)、
molecular「分子の」（346)、structural「構造の」（298)、catalytic「触媒の」（269)、solvent「溶剤の」（251)、significant「有意の」（223)、consistent「無矛盾の」（211)、available「有効な」（205)、
radical「基の」（179)である。
副詞上 位 10 語は、respectively 「それぞれ」 (199 トーク ン） 、previously 「前に」 （ 164)、
significantly「有意に」（346)、appropriately「適切に」（298)、relatively「比較的に」（97)、
typically 「 典 型 的 に は 」 （ 251) 、 furthermore 「 さ ら に 」 （ 67) 、 readily 「 容 易 に 」 （ 64) 、
experimentally「実験的には」（64)、negatively「否定的に」（61)である。
そ の 他 は 、 whereas(101 ト ー ク ン ） 、 such as(198) 、 in response to(20) 、 due to(280) 、
according to(88)、as well as(144)、because of(78)、versus(75)である。
物理化学学術論文においては、名詞上位 10 語は、figure「図」(1697 トークン）、molecule「分子」（1319)、atom「原子」（1062)、particle「粒子」（892)、calculation「計算」（890)、datum「データ」（889)、spectrum「スペクトル」（810)、interaction「相互作用」（778)、simulation「シミュレーション」（770)、parameter「パラメータ」（754)である。
動詞上位 10 語は、indicate「示す」(658 トークン）、occur「起こる」（506)、define「定義する」（284)、bind「結合させる」（270)、coordinate「配位結合させる」（249)、assume「推定する」（234)、
yield「生じる」（198)、compute「計算する」（184)、associate「…を（…と）会合させる」（364)、
assign「〈属性・役割・名称・構造などを〉（…が）持っているとする」（175)である。
形容詞上位 10 語は、experimental「実験の」(894 トークン）、molecular「分子の」（596)、
constant「一定な」（476)、solvent「溶媒の」（446)、initial「初期の」（409)、consistent「無矛盾の」（367)、significant「有意な」（333)、corresponding「対応する」（332)、electronic「電子の」（299)、vibrational「振動の」（264)である。
副詞上位 10 語は、respectively「それぞれ」(444 トークン）、thus「」（415)、significantly「有意に」（217)、appropriately「およそ」（188)、slightly「わずかに」（187)、experimentally「実験的70に」（182)、typically「典型的に 」（142)、strongly「強く」（139)、hence「したがって」（110)、
essentially「本質的には」（86)である。
そ の 他 は 、 whereas(164 ト ー ク ン ） 、 such as(255) 、 in response to(11) 、 due to(393) 、
according to(118)、as well as(170)、because of(156)、versus(121)である。

4.考察
基本語のうち、zoo、diary などの語が、生化学の学術論文に生起しないことは予想がつくが、人称代名詞でも生起しないものがあることを指摘しておきたい。1 人称単数、2 人称、3 人称単数
男性形、女性形は全く生起しない。また、再帰代名詞は、itself を除いて生起しない。基本語のうち学術論文に生起するものは、約 800 語である。
生化学、有機化学、物理化学の学術語彙リストを比較して、まず気がつくことは、有機化学、物
理化学の学術語彙リストが似ているのに対して、生化学の学術語彙リストはそれらとかなり異なるということである。例えば、有機化学、物理化学の学術語彙リストの名詞上位 10 語に、figure、
datum、molecule、spectrum が共通して入っているのに対し、生化学の学術語彙リストには、共通するものがない。また、形容詞上位 10 語で、experimental、molecular、solvent、significant、
consistent が 共 通 し て入 っ てい る の に 対 し、生 化 学 の 学 術 語 彙 リ スト で 共 通 す る も の は 、
molecular と consistent のみである。副詞上位 10 語では、respectively、significantly、
typically、experimentally が共通して入っているのに対し、生化学と有機化学の学術語彙リスト
で共通するものは、significantly と furthermore のみである。
上位 10 語のみしか示すことができなかったが、この傾向はそれぞれの学術語彙リスト全体に見られる傾向である。同じ化学という分野でも、生化学、有機化学、物理化学では、語のタイプ、トークンが異なる。また、有機化学と物理化学の方が、有機化学と生化学、物理化学と生化学よりも、生起度において類似しているというように思われる。

5. まとめ
以上、学部の 4 年生が、英語で書かれた学術論文を読み、理解することを目的とした学術語彙リストを作成のために、生化学論文誌のコーパスを編纂し、生化学論文のための学術語彙リストを作成した。また、有機化学論文のための学術語彙リスト、物理化学論文のための学術語彙リストと比較、生化学論文の専門用語と特性を論じた。今後、学術語彙リストが実際にどのくらい有用であるか検証するため、インタビュー、実験を行いたい。また、無機化学論文誌のコーパスを編纂、無機学論文のための学術語彙リストの作成を行いたい。
謝辞
化学、生化学についてご指導くださった、東京理科大学理学研究科下仲基之先生に感謝したい。

71

引用文献
Charniak, Eugene. (2000). A maximum-entropy-inspired parser. Proceedings of

NAACL, 132-139.
Coxhead, A. (2000). A New Academic Word List.

TESOL Quarterly 34.1:2, 213-238.

大学英語教育学会基本語改定特別委員（編著）(2015) 『大学英語教育学会基本語：新JACET8000』、桐原書店
Hyland, K. & Tse, P. (2007). Is there an "Academic Vocabulary"? TESOL Quarterly
4.1.1:2, 235-253.
Schmid, H. (1997). Probabilistic part-of-speech tagging using decision trees. In D.
Jones & H. Somers (eds.) New methods in language processing. London: UCL
Press.
Shimizu, M., Murata, M, & Ramonda, K. (2018), 'Teaching English for Chemistry at aJapanese University', The Online Journal of Science and Technology - July
2018Volume 8, Issue 3, http://www.tojsat.net/?pid=showissue&issueid=202

ウェブサイト・Makoto Shimizu (Academic Word Lists)
http://www.rs.kagu.tus.ac.jp/makoto72『英語コーパス学会大会予稿集 2021』 (ISSN 2436-6447)
Proceedings of the JAECS Conference 2021

高校英語指導における句動詞の扱い―教科書とセンター試験の分析から―
堀家 利沙（神戸大学 大学院生）
209c109c@gsuite.kobe-u.ac.jp

Phrasal Verbs in English Teaching at Senior High Schools
A Corpus-based Analysis of Textbooks and National Center Test
HORIKE Risa (Kobe University, Graduate Student)
Abstract
This study investigates phrasal verbs (PVs) presented in English materials for Japanese
senior high school students. Six series of high school English textbooks and the last 10
years of the National Center Test were analyzed. The analyses showed that (1) textbooks
and tests do not present sufficient number and types of PVs, (2) among 100 key PVs, only
12-69 types are presented in materials, and (3) textbooks deviate from standard modern
English corpora in terms of the use of PVs.
Keywords
句動詞，日本人高校生，検定教科書，大学入試センター試験

1. はじめに句動詞は，英語学習者にとって特に習得が困難な学習項目の 1 つである。堀家（in press）では，既存の大学生英作文コーパスと自作の高校生英作文コーパスを用い，日本人高校生，日本
人大学生，英語母語話者の句動詞使用を比較したが，その結果，学習者の句動詞使用量は英語
母語話者より少なく，使用される句動詞の種類も制約されていることが明らかになった。
では，こうした差異は何に起因するのであろうか。原因の一つは，学習者にとっての英語インプッ
ト，つまりは，学習者が使用している教材の内容に問題が残されている可能性である。この点を検証するため，本研究では，検定教科書とセンター試験（英語）をコーパス化し，これらを 2 種の現代
英 語 コ ー パ ス （ British National Corpus ： BNC ， Corpus of Contemporary American
English：COCA）と比較することで，両者の乖離を明らかにし，教材に不足している句動詞の実態の解明を目指す。なお，センター試験は，本来，教材を意図したものではないが，石川（2019）の指摘にもあるように，高校までで学習すべき内容が集約されていることと，多くの高校でセンター試
験問題を利用した指導が行われていることをふまえ，本研究では教科書と併せて分析対象とする。

2. 先行研究
ここでは，インプットが学習者の句動詞使用実態や理解度に与える影響について調査した 2 つ73

の先行研究を紹介したい。句動詞理解度に焦点を当てた Negishi, Tono, & Fujita（2012）の研究では，日本人高校生および大学生を対象とし，句動詞 100 種の理解度試験を実施し，併せて中学校英語教科書コーパスの分析を行うことで，English Vocabulary Profile（以下，EVP）が句動詞に対して付与するヨーロッパ言語共通参照枠（以下，CEFR）レベルの妥当性の検証が行われている。同研究では，教科書において極めて出現頻度が低い句動詞（例：leave behind）や，教科書で扱われにくいトピックに関連する句動詞（例：split up）などは，EVP が付与する CEFR レベ
ル以上に学習が困難である一方で，カタカナで借用語として定着している句動詞（例：knock out）
や意味的透明性が高い句動詞は比較的学習の定着に繋がりやすいことが示唆されている。
石井（2018）は，日本人 EFL 学習者の話し言葉コーパスと中高等学校英語教科書コーパスを分析し，教科書の句動詞使用は，英語習熟度が中上級レベル（CEFR：B1.2，B2）の学習者の話
し言葉における句動詞使用量とほぼ同程度だが，質的に見ると学習者と教科書の句動詞使用傾
向には乖離が見られることを指摘している。

3. リサーチデザイン
3.1 研究目的と研究設問
前述のように，本研究は，教科書およびセンター試験コーパスと，現代英語コーパスにおける句動詞の出現状況を比較し，高校生のインプットにおける句動詞提示の課題を探ることを目指す。なお，ここで留意すべきは，検定教科書に，おおむね，初級用・中級用・上級用という 3 段階の区別が存在することである。また，学校の実情によって，センター試験を指導に利用している場合も，そうでない場合も存在する。つまり，高校生が接触する英語インプットについては，（a）初級教科書のみ，（b）中級教科書のみ，（c）上級教科書のみ，（d）上級教科書とセンター試験の併用，という 4 条
件を区別して議論することが重要になる。これらをふまえ，以下の 3 つの研究設問を設けた。
RQ1：4 種のインプット条件で提示される句動詞の量（トークン・タイプ）は，現代英語コーパスと比較して，適切か。
RQ2：4 種のインプット条件において，重要句動詞 100 種はどの程度カバーされているか。
RQ3：句動詞使用の点で，教科書・センター試験・現代英語はどのような関係にあるか。また，それぞれを特徴づける句動詞は何か。
3.2 分析対象句動詞と使用するコーパス
本研究では，Gardner & Davies（2007）の枠組みをもとにし，動詞 20 種（go, come, take,get, set, carry, turn, bring, look, put, pick, make, point, sit, find, give, work, break, hold,move），不変化詞 8 種（out, up, on, back, down, in, over, off）の組み合わせにより構成される計 160 種の句動詞を分析対象としている。同研究において，これらは，BNC に出現す
る全句動詞の半数以上を占めることが報告されている。
現代英語としては，1 億語のイギリス英語コーパス，BNC と 10 億語の現代アメリカ英語
コーパス，COCA の 2 種を参照する。各々のジャンル構成は異なるが，ここでは，両者に共通する書き言葉 4 ジャンル（フィクション，雑誌，新聞，学術）のみを比較対象とする。
74

教科書コーパスについては，2 つの出版社（東京書籍，三省堂）が刊行する初級，中級，上級の「コミュニケーション英語Ⅰ～Ⅲ」，計 6 シリーズ（初級 All aboard，Vista；中級Power on, My way；上級 Prominence，Crown）を分析対象とした。各課の本文のみを入力範囲とし，独自に電子化して構築した 3 種のレベル別教科書コーパスの総語数は，初級が 10,842 語，中級が 28,184 語，上級が 53,620 語となっている。
センター試験コーパスについては，過去 10 年分（2011～2020 年）の本試験および追試
験の中で，長文問題にあたる第 5，6 問を分析対象としている。本文のみを電子化し，構築したセンター試験コーパスの総語数は，51,117 語となっている。
3.3 手法
まず，RQ1 では 160 種の句動詞について，総出現頻度（トークン数）と，実際に出現している種別数（タイプ数）を調査する。トークン数については，各資料の総語数が異なることから，10,000 語当たりで補正する。タイプ数については，補正は行わない。
続く RQ2 では，160 種の中から筆者が別途実施した調査で特定した重要句動詞 100 種を分析対象とする。これは，BNC と COCA の各 5 ジャンル（話し言葉，フィクション，雑誌，新聞，学術）における出現頻度（全 10 種）を主成分得点化し，得点上位 100 種を選んだものである。なお，上位 5 種は，go on，set up，pick up，come back，go back である。
最後に，RQ3 では，第 1 アイテムを句動詞（全 100 種），第 2 アイテムをテキストタイ
プ（教科書 3 種・センター試験・BNC・COCA の全 6 種）とする頻度表を用意し，対応分析を実施し，得られた散布図を質的に解釈する。

4. 結果と考察
4.1 RQ1 句動詞の提示状況
語彙習得において，とくに偶発的学習（incidental learning）を可能にするには，圧倒的に大量の接触機会を持つ必要がある（松沢，2010）。日本人学習者の場合，教材以外の英語
接触機会がほとんどないことをふまえると，教材では，BNC や COCA を少なくとも下回らない程度の句動詞が提示されていることが望ましい。この点をふまえ，160 種の句動詞の使用量について調査したところ，以下の結果を得た。
図 1 160 種の句動詞の総出現頻度（トークン数）
COCA
BNC
上級教科書＋センター試験
上級教科書
中級教科書
初級教科書

25.9
33.0
31.6
24.8
19.5
18.4

75

図 2 句動詞 160 種のうち出現している種別数（タイプ数）
COCA
BNC
上級教科書＋センター試験
上級教科書
中級教科書
初級教科書

160
159
70
50
29
12

まず，トークン数について，句動詞使用量がより多い BNC を基準とし，Fisher の正確確率検定を用いて，4 種のインプット条件における使用量と比較したところ，上級教科書とセンター試験を併せて使用した場合を除き，句動詞インプット量が少ないことが確認された（初級 p<.05, OR=0.56；中級 p<.05, OR=0.59；上級 p<.05, OR=0.75，上級＋センター試
験 p=0.44, OR=0.96）。
次に，タイプ数については，BNC／COCA においては，調査対象の 160 種のほぼすべてが１回以上出現していたのに対し，教材に出現する句動詞のタイプ数は 12～70 と圧倒的に制限的であることが示された。使用種類数がより多い COCA を基準に実施した Fisher の正確確率検定でも，4 種のインプット条件すべての場合において少なく，有意差が認められた。
以上より，教材に提示される句動詞は，4 条件いずれの場合であっても，総頻度・種別数のいずれにおいても不十分であることが実証された。
4.2 RQ2 重要句動詞 100 種のカバー状況
前節では，相対的に低頻度のものも含む全 160 種の句動詞のうち，教材で提示される句動詞の種別数が 12～70 と圧倒的に少ないことが示された。では，現代英語の様々なジャンルで幅広く多用される重要 100 種に限ってみた場合，実態はどうであろうか。調査により，以下の結果を得た。
表 1 重要句動詞 100 種のカバー状況と出現なしの重要句動詞
インプット
初級教科書

出現
12 種

非出現
88 種

中級教科書

28 種

72 種

上級教科書

50 種

50 種

上級教科書
センター試験

69 種

31 種

非出現の例（重要度ランク上位 5 種)
set up (2 位)，go back (5 位)， point out (6 位)
come up (7 位)，find out (8 位)
come in (10 位)，turn out (12 位)，take on (15 位)
come on (18 位)，go down (19 位)
come on (18 位)，sit down (21 位)，get back (24 位)
go in (26 位)，come down (27 位)
come on (18 位)，get back (24 位)，go in (26 位)
come down (27 位)，work in (29 位)

上表を概観すると，重要句動詞 100 種に限っても，教材で提示される句動詞の種別数は 12～
69 にとどまることが確認された。このことは，多くの重要句動詞が，現行の高校生用教材において，
まったく出現していないことを示唆する。もちろん，中学校教科書ですでに提示済みであるという判76

断のもとにそれらが収録されていないという可能性はあるが，前述のように，語彙や連語の習得においてインプット量が不可欠であることをふまえれば，いわゆる中学レベルのものであっても高校教
材で繰り返して提示されていることが望ましいと言える。もっとも，教材という観点から考えれば，学術論文でしか使用されないような高度にフォーマルなものが欠損していることは必ずしも問題とはいえない。一方，日常生活で多用されるインフォーマルな句動詞の欠損はより大きな問題になりうるだろう。そこで，欠損している句動詞のフォーマリティを検証することとしたい。
前述のように，筆者は，100 種の重要句動詞を選定する際に主成分分析を行ったが，第 1 主成分が各変数にプラスの負荷量を与える総合指標であったのに対し，第 2 主成分は学術ジャンルとフィクション・話し言葉ジャンルをわける軸，つまりはフォーマリティの高低の軸と解釈された。ここで，第 2 主成分のスコアをフォーマリティ指標（5 段階）とみなすと，表 1 に示した非出現かつ重要度の高い句動詞 20 例（重複を除くと 15 例）のフォーマリティレベルは以下のようになった。
表 2 インプットにおいて非出現の句動詞に見られるフォーマリティの特徴
フォーマリティレベル（5 段階評価）
高（レベル 5）
中（レベル 3～4）
低（レベル 1～2）

該当句動詞
set up，point out，turn out，take on，work in
該当なし
find out, go down，get back，go in，come down，go back，come up，come in，come on，sit down

上記に示したもののうち，とくに，フォーマリティレベルの低いものについては，指導の現場で意図的に補っていくことが必要であろう。
4.3 RQ3 テキストタイプ間の関係性
対応分析を実施したところ，5 つの次元が取り出され，上位 2 次元で散布図を作成したところ，以下の結果が得られた。なお，第 2 次元までの累積寄与率は 67.3％であり，この散布図で元の分散の過半が集約されている。
図 3 対応分析に基づく散布図
3take ingive up中級

次元 2（22.0％）

2bring out
bring backtake overbring in set up
break down
put oncarry ontake upget back
get infind out
come downbackpick upwork onget up gocome
sit down up 上級
試験
come
out
point
out
move backdown
give inlook
pick
out
move
out
go
out
come backgo on
turn ingive out put outsit up
make up 初級
move
upup
turn
carry out
put off look overgo overput updown
look up bring
COCA
turn
on
go downoff
set off
sit out
get overturn out look backput
in taketurnoff put downtake onlook out
find in workout
out BNCtakeoutwork upcome setin outhold break
bringup
work inget onhold inhold on out
get off
go up
break
off ingeton
outhold comeup offgo inbring
on sitmove
inturn backcome onlook on lookbreak up
make
out
turn
over
set inmoveinmake inhold
backtake backturn down
get downtake down sit backsit ongo offcome over

1
0
-1
-2
-3

-4

-3

-2

-1

次元 1（45.3％）
0
1

77

2

3

4

まず，BNC と COCA の関係性に着目すると，散布図の中で両者がきわめて近い位置に付置されることが確認された。このことは，英・米問わず，現代英語において句動詞がある程
度安定的なふるまいを見せることを示唆する。次に，6 種のテキストタイプの関係性に着目すると，第 1 軸上で教科書（初級・上級）とそれ以外が左右に分割されることから，教科書が現代英語とは，質的に異なる句動詞提示を行っている可能性が考えられる。一方で，広義の教材の中でもセンター試験は現代英語に近い位置にあることが確認された。
また，散布図を 4 つの象限に区別すると，BNC，COCA はいずれも第 3 象限に含まれている。つまりは，第 3 象限の句動詞は，現代英語を特徴づけるもので，かつ，教科書やセンター試験に十分に反映されていないものである。第 3 象限に付置された句動詞 71 種を前述のフォーマリティ指標をもとに区分すると，低 38％（come on, go on 等），中 51％（holdup, turn over 等），高 11％（turn out, point out 等）となり，下記に示すように，日常的場面で使用される句動詞も多い。
(1) "Come on. Don't give up so easily.” (COCA_フィクション 2019)(2) Plant collecting has been going on for thousands of years. (BNC_雑誌 1991)
以上のような句動詞は，日本人高校生にも優先的に指導すべきものであり，今後，教科書などにも積極的に採用することを検討する必要があるだろう。

5. まとめ本研究では，高校生が量的，質的に充分な句動詞インプットを得られているかを検証すべく，調査を行った。高校英語インプットにおいて，句動詞トークン数，タイプ数は共に制限的であり，とくに日常的な場面で使用されるフォーマリティレベルの低い句動詞の扱いが手薄となっている可能性が示唆された。学習者の句動詞使用の幅を広げるためには，以上の句動詞インプットの特徴や制約をふまえたうえで，不足を補いながら，句動詞の多義性や用法を学習者が自ら発見できるような指導につなげていく必要があるだろう。今後，その一策としてデータ駆動型学習と重要句動詞リストを併用した教育実践も視野に入れ，研究を継続したい。

引用文献
Gardner, D., & Davies, M. (2007). Pointing out frequent phrasal verbs: A corpus-based
analysis. TESOL Quarterly, 41(2), 339-359.
堀家利沙（in press）「高大連携を志向した日本人英語学習者の基本動詞コロケーションの発達パ
タンのモデル化―学習者コーパスを使った研究―」『英検研究助成報告書』, 33.
石井康毅（2018）「話し言葉コーパスと検定教科書に基づく日本人英語学習者の句動詞使用実態の分析」Learner Corpus Studies in Asia and the World（神戸大学）, 3, 101-119.
石川慎一郎（2019）「英語教育における連語：ターゲット・インプット・アウトプットの三元コーパス分
析をふまえた English N-gram List for Japanese Learners of English（ENL-J）の開発と利用」. 仁科恭徳・吉村由佳・吉川祐介（編）『言語分析のフロンティア』（pp.32-47）.金星堂.
松沢伸二（2010）「多量のインプットで英語力を育む」『Teaching English Now』, 19.
Negishi, M., Tono, Y., & Fujita, Y. (2012). A validation study of the CEFR levels of phrasal
verbs in the English vocabulary profile. English Profile Journal, 3, 2-16.

78

『英語コーパス学会大会予稿集 2021』 (ISSN 2436-6447)
Proceedings of the JAECS Conference 2021

LDA Topic Modelling of Tennyson’s Poetry
FUJITA Iku (University of Osaka, Graduate Student)
u256780k@ecs.osaka-u.ac.jp
Abstract
This study aims to provide an in-depth investigation of 66 epic and lyrical poems of theVictorian poet, Alfred Tennyson, which are over 1,000 words in length, using Latent
Dirichlet Allocation topic modelling (henceforth LDA). Emerging LDA results havedetected the latent topics hidden behind the prominent elements of the poems in the
corpus, and the topics that appear in some works in common; of further interest are thelatent connections between some works. In addition, this study discusses the possibilityof detecting rhyming elements when LDA is run on poetry data as well as the issue ofpart-of-speech (POS) tagging on verse texts, suggested by the results of LDA in hindsight,
and conceivable future approaches for addressing the issues.
Keywords
Alfred Tennyson, LDA, Topic Modelling, Poem

1. Introduction
Topic modelling is considered a promising approach in text mining (Meeks & Weingart,2012). A number of studies have examined prose texts using topic modelling (Tabata,2017; Kiyama, 2018; Huang, 2020). However, the application of topic modelling to poetry
is still developing; few studies, apart from Rhody (2012), Navarro-Colorado (2018),
Henrichs (2019), and Okabe (2019), have investigated the possibility of applying topic
modelling to poetry. The use of the method still has room for improvement with regard
to its application to a corpus of poems. This paper attempts to report emerging results ofrunning Latent Dirichlet Allocation topic modelling (henceforth LDA) (Blei et al., 2003)
and aims to provide an in-depth investigation using LDA on Alfred Tennyson’s poetry.

2. Literature Review
One of the topic modelling algorithms, LDA (Blei et al., 2003), is now popularly usedprimarily for the examination of prose texts. In particular, Tabata (2017) and Kiyama(2018) both employ LDA on English texts, Dickens’s novels and State of the Union
Addresses, respectively, while Huang (2020) applies LDA to mystery fictions written in
Chinese (to name but a few). On the other hand, few studies have investigated the79possibility of applying topic modelling to poetry. Rhody (2012) uses LDA to investigate
whether the topic modelling method can detect the figurative language in 4,500 English
poems. Navarro-Colorado (2018) and Henrichs (2019) apply LDA to sonnets, of which
tokens lengths are approximately 100 to 200. Okabe (2019) uses the LDA on Emily
Dickinson’s poems. However, previous work in the literature tend to deal with shortsonnets or lyrical poems, while Tennyson wrote a large number of epic poems that tend
to have a larger number of word tokens in comparison with lyrical poems. Thus, the useof the topic modelling method still has room for improvement considering its application
to a corpus of poems.

3. Data and Method
The data of this study is 66 epic and lyrical poems of the Victorian poet, Alfred
Tennyson, which are over 1,000 words in length (Table 1). The corpus data were preprocessed as follows:(1) Extracting only the body of the poems(2) Separating the poems into 1,000–1,999-word files(3) Renaming the file titles as the abbreviated poem titles and file numbers(4) Removing function words and already-explicit items of which occurrences arelimited to particular poems, including character names and honorific titles as
stopwords
Table 1 The list of Tennyson’s 66 poems
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

Year of
Publish
1847
1850
1859
1872
1855
1864
1833
1857
1857
1869
1862
1857
1871
1859
1885
1869
1869
1869
1889
1886
1842

Titles of Poems
Princess
In Memoriam A H H
Lancelot and Elaine-Idylls of the KingTHE ROUND TABLE Gareth and Lynette-Idylls of the King
Maud
Aylmers Field
THE LOVERS TALE A FRAGMENT
Geraint and Enid-Idylls of the King
Merlin and Vivien-Idylls of the KingThe Holy Grail-Idylls of the King
Enoch Arden
The Marriage of Geraint-Idylls of the KingThe Last Tournament-Idylls of the King
Guinevere-Idylls of the King
Balin and Balan-Idylls of the King
Pelleas and Ettarre-Idylls of the KingThe Coming of Arthur-Idylls of the KingThe Passing of Arthur-Idylls of the KingThe Ring
Locksley Hall Sixty Years After
The Two Voices

Token26,772
19,155
11,95910,851
10,280
9,461
8,738
8,035
8,024
7,663
7,531
6,951
6,298
5,802
5,090
5,043
4,313
3,889
3,752
3,355
3,199

34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54

Year of
Publish
1829
1842
1833
1892
1880
1855
1880
1889
1833
1885
1885
1880
1881
1880
1842
1842
1827
1842
1833
1889
1862

22

1842

Morte dArthur

2,519

55

1830

23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33

1880
1842
1842
1833
1868
1885
1842
1832
1880
1885
1852

The Sisters
Locksley Hall
The Gardeners Daughter
A Dream of Fair Women
Lucretius
The Ancient Sage
OEnoneThe Palace of Art
Columbus
The Wreck
Ode on the Death of the Duke of Wellington

2,357
2,326
2,282
2,272
2,238
2,173
2,090
2,069
2,007
1,979
1,937

56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66

1870
1879
1885
1885
1889
1880
1878
1889
1851
1880
1833

80

Titles of Poems
Timbuctoo
St Simon Stylites
OEnoneAkbars Dream
The Voyage of Maeldune
The Brook
The Village Wife or The Entail
Owd Roä
The Millers Daughter
The Spinsters Sweet-Arts
Tiresias
Sir John Oldcastle Lord Cobham
Despair
The Northern Cobbler
DoraWill Waterproofs Lyrical Monologue made at The Cock
THE OAK OF THE NORTHThe Vision of Sin
The Lotos Eaters
Romneys Remorse
The Grandmother
Supposed Confessions OF A SECOND-RATE SENSITIVE
MIND NOT IN UNITY WITH ITSELF
The Window or the Song of the Wrens
The Defence of Lucknow
Tomorrow
The FlightHappy
The First Quarrel
The Revenge A Ballad of the Fleet
Demeter and Persephone
Edwin Morris or The Lake
RizpahThe Lady of Shalott

Token
1,903
1,874
1,818
1,803
1,795
1,790
1,774
1,729
1,728
1,672
1,669
1,635
1,563
1,555
1,504
1,488
1,480
1,480
1,433
1,383
1,370
1,360
1,327
1,311
1,298
1,289
1,282
1,277
1,272
1,268
1,228
1,221
1,060

The Machine Learning for LanguagE Toolkit (MALLET) was installed to apply LDA
to the Tennyson corpus. Before the number of topics was settled to 20, some experimental
trials had been repeated with the number of topics changed from 10 to 200.

4. Results
The results of the LDA show that the topics hidden behind the prominent elements ofthe poems appeared in some works in common and the latent connections between someworks were discovered.
Table 2 shows the hyperparameter alpha (α), the labels of topics, and the 20 keywordsof each topic. The label of each topic is represented by the first three most stronglycontributing words to the given topic. A higher α value indicates a greater prevalence ofthe topic in the corpus. A very low α value shows the topic appears in a small number oftexts, more often than not in a single text only.
Table 2 The list of topics with their keywords (20 keys)
alphalabels
0.09065 0_men_woman_florian
1.79663 1_said_came_hand
2.28222 2_love_heart_life
0.29520 3_sea_night_battle
0.42260 4_answered_said_rode
0.00564 5_es_wur_says
0.23551 6_holy_hall_saw
0.10374 7_fool_red_neck
0.14303 8_fame_charm_boon
0.26351 9_spirit_light_life
0.11458 10_brand_bold_clothed
0.08154 11_god_flesh_bread
0.16291 12_ring_garden_brook0.24222 13_earth_human_sorrow
0.07544 14_isle_spain_sail'd
0.09022 15_mother_die_gods
0.21823 16_mother_ring_boy
0.05924 17_fill_drink_fools
0.07209 18_knave_kitchen_star
0.10308 19_dress_faded_town

men
said
love
sea
answered
es
holy
fool
fame
spirit
brand
god
ring
earth
isle
mothermother
fill
knave
dress

woman
came
heart
night
said
wur
hall
red
charm
light
bold
flesh
garden
human
spain
die
ring
drink
kitchenfaded

florianhand
lifebattle
rode
says
saw
neck
boon
life
clothedbread
brooksorrow
sail'd
gods
boy
fools
star
town

iron
made
day
war
horse
niver
city
wood
letter
place
barge
worst
seems
faith
chains
paris
gone
cup
arms
arms

keys (1–10)
duty
honor
heard
face
let
light
land
hollow
court
name
er
squireheaven
seen
hell
kind
answered smilinghopememory
spake
hilt
sin
saved
lake
rapt
race
grave
blue
ocean
mountain power
wife
child
fat
conscious
mere
lead
hawk
hall

laws
left
man
curse
shield
owd
fire
oak
use
streamwindhopewhispers
doubt
singing
hearkenturn'dempty
stone
sparrowcollege
rose
see
roof
maid
ma
earth
shore
trust
soul
mere
heresyfresh
naturebellsharkenchildrenancient
bridge
gay

spoke
man
night
dying
noble
ed
spake
brokensouth
seem'dlake
priest
hue
lives
blaze
cloud
seem'dwaiterhearthwine

common
saw
death
die
spake
night
son
peace
fine
sound
sword
mercy
genialuse
murmur
white
poor
pint
followeat

alphalabels
0.09065 0_men_woman_florian
1.79663 1_said_came_hand
2.28222 2_love_heart_life
0.29520 3_sea_night_battle
0.42260 4_answered_said_rode
0.00564 5_es_wur_says
0.23551 6_holy_hall_saw
0.10374 7_fool_red_neck
0.14303 8_fame_charm_boon
0.26351 9_spirit_light_life
0.11458 10_brand_bold_clothed
0.08154 11_god_flesh_bread
0.16291 12_ring_garden_brook0.24222 13_earth_human_sorrow
0.07544 14_isle_spain_sail'd
0.09022 15_mother_die_gods
0.21823 16_mother_ring_boy
0.05924 17_fill_drink_fools
0.07209 18_knave_kitchen_star
0.10308 19_dress_faded_town

crowd
good
god
glory
turnedtheer
visionmusic
palace
lips
ridge
lead
east
feel
merrily
happy
years
talk'dsun
wheel

soldier
went
know
faces
called
mun
grail
fools
take
tears
black
friendrhymeswisdomtower'dgoldenloved
head
morning
fall

kind
men
come
thunder
seemedthaw
brothermoor
moodchangewonderful
saintsbrown
eternalbroad
pine
look'dheiress
knowestbanditboys
father
time
death
let
taäil
quest
swine
windowbrain
winterpillarriver
earthlyshriekriver
year
grapeslife
pride

keys (11–20)
girls
stir
child
knew
world
make
fight
human
table
asked
oän
oop
christcrown
innocence whitecarelessstrange
green
dim
bring
samitechargebody
bridaldance
spirit
frame
moor
spray
vine
came
answer'd ask'd
runs
paintersweetly
scorn
gift
host

talkedfound
darkchildrensayingud
peoplemarriagewrought
thought
wound
foul
spire
truth
colour'd
spake
wait
pleasant
knaveshorsesfollow
lay
voice
day
know
thowt
sware
run
pleasure
sense
act
crowd
walks
namelessparadisedarkkiss'dmeasurebow
bridge

grand
eyes
old
ship
ride
upo
pass
trampled
wise
look'dlightly
heaventremblenoble
slain
fairest
house
theme
dog
mowersgained
fell
eyes
blew
lookedRoämadness
passionate
grant
dew
answerchurchroses
bloom
thronebeautifulgrave
randomhall
dwarf

Figure 1 shows a heatmap representation of the outputs of LDA; 20 most prominent
topics are arrayed vertically, and the 66 poems are arrayed horizontally. The heatmap is81

drawn by the word-weight values of the LDA runs. In the heatmap, greener cells indicate
the greater density of the topic in the text in question. Conversely, more reddish cells
show that the significantly lower density of the topic.
Figure 1 The heatmap of LDA topic modelling result (no. of topics: 20)

While the keys of Topic 2 include present tense verbs and nouns that deliver abstract
ideas, Topic 1 is characterized by past tense verbs and concrete nouns, especially aboutbody parts. A more careful investigation is needed, but it can be said that Topic 1 contains
the narrative elements since Topic 1 tends to appear in epic poems and contains pasttense verbs. 10 out of 13 poems of the Idyls of the King series are located as the nearest
neighbours. Topic 4 appears most generally in the ten works of the Idyls series, and topics
6, 7, 8, and 19 are also prominent topics in the Idyls series. The graphological variants
in past tense verbs can be seen: for example, answered /answer’d, seemed /seem’d, andlooked /look’d (see Topic 4 for –ed; Topic 16 for –’d in Table 2). Tennyson primarily used
–ed in the Idyls series while –’d appeared in non-Idyls poems.

The Passing of Arthur (1869) and Morte d’Arthur (1842) have one particular topic incommon, Topic 10. Though Morte is not included in the Idyls series, these two poems
were composed of a striking number of duplicate lines. The first prominent key of Topic82

10, brand, describes a special sword of Arthur, called Excalibur in the poems (Figure 2).
The second prominent key bold only modifies a male character Sir Bedivere, primarily
when Sir Bedivere acts in response to other’s utterances or acts. A plausible
interpretation is that the voiced plosive bilabial /b/ is used as alliteration, and theconsonant /b/ and the diphthong /oʊ/ can be interpreted as revealing Sir Bedivere’s grandattitudes, while the bold does not appear near the lines, which express Sir Bedivere’s
quick move with voiceless consonants.
Some words appear in multiple topics: for instance, God(s), mother and ring. God is a
keyword of Topics 2 and 11, and Gods appears in Topic 15. Topic 11’s keys have religious
connotations, while Topic 2’s keys represent general human-being aspects (Figure 2). The
word mother appears as the primary keys of Topic 15 and 16. The difference between
Topic 15 and 16 is the usage of the word. The mother in Topic 16 is described as ‘a woman
in relation to a child or children to whom she has given birth’ (OED s.v. mother), while
the mother in Topic 15 is used as a vocative with figurative meaning for a mountain (andthe mountain is called Ida in Œnone (1833/1842), quoted below).
‘O mother Ida, manyfountained Ida,
Dear mother Ida, hearken ere I die.’(ll. 33–34)

In Œnone, the second line of the excerpt above is repeatedly used, and mother does notexactly mean a woman nor does it modify a human being, but it refers to an
apostrophised mountain (and rhyming with I die). The plural Gods only appears in his
poems about character(s) in Greek mythology or stories based on Greek mythology since
Christianity adopts monotheism while Greek mythology adopts polytheism.

clothedwind black
lightly

love

Topic 10

day let world

death time

saintsgod

heresysaved hope sin church
friendmercy
heaven leadchargeoldnight life dark make
eyes

foul

pillar

heart

flesh

priest

bread

worst

see
know

sword bold

wonderful

brand

act

bring

wound

come

manlight voicelake hilt
merebarge wintergod

answer ridge

spake place

Figure 2 The word clouds of Topics 10, 2 and 11

Topic 2

body

crowd

Topic 11

Some words, such as, ring and rose appear in plural topics. LDA showed different partof-speeches of the words in question belong to different topics. That is, ring in Topic 12
is mostly a verb, while ring in Topic 16 is predominantly a noun. Insight into this finding
was gained by reading the concordance lines as well as a perusal of words in context. To
prove that the word ring belongs to the different topics according to its part-of-speech,83assigning POS tags to all the words in the texts, can be one of the most applicable
operations. However, both TreeTagger and Stanford CoreNLP tagger do not put tags withhigh enough accuracy on raw poetry texts. The biggest challenge is how to cope withpoetic conventions, including the use of upper-case letters at the initial position of lines,
which tends to mislead the tagger to assign wrong POS. In addition, since abbreviatedwords with apostrophe (i.e., o’er, howe’er, thro’) are not included in standard dictionariesof the taggers, it is necessary to amend raw text poetry files (modification of line breaks
and replacement of capital letters) before tagging to avoid these errors in future research.

5. Conclusion
This study has reported on the emerging results of LDA and has shown the latent
topics undiscovered behind the prominent elements of the poems in the corpus. Future
investigations are necessary to optimise the number of topics less arbitrarily, and tosuggest how to make the best use of LDA topic modelling to analyse poetry with no lessexactitude and granularity than applied to prose studies.

Bibliography
Blei, M. D., Ng, Y. A., and Jordan, I. M. (2003). “Latent Dirichlet Allocation.” Journal of
Machine Learning Research 3, pp. 993–1022.
Hair, S. D. (1991). Tennyson’s Language. Toronto: University of Toronto Press.
Huang, C. (2020). “Quantitative Analysis of Chinese Mystery Novels: Focusing on theWorks of Cheng Xiao Qing and Gui Ma Xing.” Studies in Language and Culture
Osaka University. 2019, pp. 31–45.
Kiyama, N. (2018). “How Have Political Interests of U.S. Presidents Changed?: A
Diachronic Investigation of the State of the Union Addresses through Topic
Modeling.” English Corpus Studies, 25, pp. 79–99.
Meeks, E. and Weingart, B. S. (2012). “The Digital Humanities Contribution to Topic
Modeling.” Journal of Digital Humanities, 2, No. 1 Winter 2012, pp. 1–6.
Tabata, T. (2017). “Mapping Dickens's Novels in a Network of Words, Topics, and Texts:
Topic Modelling a Corpus of Classic Fiction.” Japanese Association for Digital
Humanities Conference 2017, September 2017, Doshisha University.

Resources
MAchine Learning for LanguagE Toolkit: http://mallet.cs.umass.edu/index.php(Latest Accessed Date: September 6th, 2021)
Oxford Dictionary of English. 2nd ed. Revised. (2005). Oxford University Press.
84『英語コーパス学会大会予稿集 2021』 (ISSN 2436-6447)

Proceedings of the JAECS Conference 2021

英語の動詞-名詞コロケーション学習に対する DDL の効果
佐竹 由帆（青山学院大学）
t31330@aoyamagakuin.jp

The effects of DDL on learning verb-noun collocations in English
SATAKE Yoshiho (Aoyama Gakuin University)
Abstract
Although collocation knowledge is important, Japanese English learners' vocabulary
learning tends to be word-based, and collocation teaching and learning are notsufficiently conducted. Since the effects of data-driven learning (DDL), which is corpusreferenced learning, on vocabulary learning have been examined in various ways, thisstudy examined the effects of DDL on verb-noun collocation learning. The subjects were
19 Japanese university sophomores who were intermediate learners of English. Once aweek for 10 weeks, they learned two verb-noun collocations by searching example
sentences in the Corpus of Contemporary American English (COCA). The results of thepre- and post-tests were significantly different with a large effect size by Wilcoxon's
signed-rank test (z=3.63, p=.000, r=.59), suggesting the effectiveness of DDL for
collocation learning.
Keywords
data-driven learning (DDL), collocations, Corpus of Contemporary American English(COCA)

1. はじめにコロケーションとは単語同士の恣意的かつ発生頻度の高い結びつきである (Lewis, 1997)。多くの単語はコロケーションの形で使用されるため (Sinclair, 1991)，外国語教育においてコロケー
ション学習は重要である (e.g., Lewis, 1997)。しかし, 日本の学校英語教育において語彙指導は新出語に偏り学習者は単語とその意味を覚えることに集中しがちであり (川, 2013)，コロケーショ
ン指導・学習は十分に行われているとは言えず, コロケーションは日本の英語学習者にとって難し
い項目である。コーパスを参照するデータ駆動型学習 (DDL) の語彙学習に対する効果は様々に検証されているため (e.g., Boulton & Cobb, 2017, Satake, 2020a)，本研究は DDL の動詞名詞コロケーション学習に対する効果を検証した。

85

2. 先行研究
DDL とは，学習者がコーパスから得られる大量の本物のデータに触れ，自律的に言語を調べ，パターンを推測するプロセスである（Johns, 1991）。第二言語習得 (SLA) の観点からは, 学習者が言語データを調べて活用する DDL は，帰納的学習 (Tomasello & Herron, 1988) や気づきと関連している（Chambers, 2010）。その有効性については近年様々な報告がなされており，
DDL 論文のメタ分析がその有効性を示している。Boulton & Cobb (2017)は 2014 年上半期に出版された 64 本の DDL の英語論文における DDL の有効性についてメタ分析を行い，実験群と統制群, 事前・事後テストの二郡間比較においていずれも効果量大程度以上であったことから，
DDL は第二言語学習に大きな効果があったと結論づけている。また, Mizumoto & Chujo (2015)は 2007-2014 年に出版された中條のグループによる日本の初級英語学習者のみを対象とする 14
本の DDL 論文における DDL の有効性についてメタ分析を行い，事前・事後テストの群内比較において効果量中程度であったことから，DDL は日本の初級英語学習者の第二言語学習に中程度の効果があったと結論づけている。DDL の具体的な実践研究としては，コーパスを参照する誤り
修正や (e.g., Satake, 2020a, Tono, Satake & Miura, 2014)，コロケーション等の語彙学習などがあり (e.g., Flowerdew, 2010, Satake, 2015, 2020b)，多様な学習項目における有効性が報告されている。
動詞-名詞コロケーションについては，学習者の使用は難しいとする報告がある。Laufer &Waldman (2011) はルーベン大学英語母語話者コーパスの 220 の頻出名詞について動詞-名詞
コロケーションを抽出し，ヘブライ語母語話者が書いた英文の動詞-名詞コロケーションと比較した
結果，英語学習者は英語母語話者に比べてコロケーション使用が少なく，上級レベルになっても誤りが残ることを示した。
コーパス参照がコロケーションなどのパターン化されたフレーズの習得に役立つことは指摘されているが (Flowerdew, 2010)，日本の英語学習者を対象とする DDL の動詞-名詞コロケーション
学習に対する効果については，先行研究が少なく具体的な効果はまだ不明である。コーパス参照
が日本の英語学習者の動詞-名詞コロケーション知識の向上に効果的であるかどうかを判断するには，さらなる実証的研究が必要である。ゆえに，本研究のリサーチクエスチョンは，コーパスで動詞名詞コロケーションを参照することはコロケーションを記憶する上で有効か，とする。

3. リサーチデザイン
3.1 参加者
参加者は，2021 年前期に筆者が担当している英語ライティングの授業を必修で受講した19 名の大学生である。22 名の受講生のうち,本研究についての説明後書面で研究参加の同意を取れた 19 名のデータを使用した。学生は 13 週間本研究に参加した。参加者の英語力
は,ヨーロッパ言語共通参照枠（CEFR）の B1 から B2 だった。

863.2 タスク
参加者は，学習対象コロケーションと比較して使用頻度の低い動詞-名詞の組み合わせを含む英文二文と訳（例: “I do a habit of taking a walk. 私は散歩するのを習慣にしています。”）が書かれたワークシートを配布され，現代アメリカ英語コーパス(COCA)を参照して
15 分で下線の名詞と共起する動詞を調べ，用例のコンコーダンスラインを参照してより自然な英文を書き, 参照した用例を転記して提出した。コーパス使用を指導した初回のみ，時間の都合により英文一文，8 分で実施した。フィードバックとして，翌週対象コロケーションを使用した英文を筆者がクラス全体に提示し短い明示的解説をした。対象コロケーショ
ンは，英文法書 English collocations in use: advanced (O'Dell & McCarthy, 2008)に収録されている動詞-名詞コロケーションで，COCA で名詞の 3 語前までに動詞が出現する動詞-名詞の組み合わせを調べると検索結果上位 9 位以内に対象コロケーションが出現するもの
を 19 選び，COCA を参照して筆者が課題英文と和訳を作成した (事前事後テスト問題番号
順 に ， 1) “make a contribution”, 2) “make a habit”, 3) “make a living”, 4) “fit thedescription”, 5) “stimulate growth”, 6) “play host”, 7) “broach the subject”, 8) “declare
independence”, 9) “reach agreement”, 10) “propose a toast”, 11) “grant permission”, 12)“dump waste”, 13) “heal the rift”, 14) “heap praise”, 15) “make a change”, 16) “bring ahalt”, 17) “provoke an outcry”, 18) “miss the point”, 19) “take exception”)。課題英文の修
正対象の動詞は，和訳の動詞に対応する意味だが課題英文の名詞との組み合わせでは使用頻度が低いものを選んだ。
3.3 参照コーパス
COCA はアメリカ英語の大規模均衡コーパスであり (Davies, 2008-)，そのインターフェ
イスは使用が比較的簡単であることから参照コーパスとして使用した。初回のタスクの前に筆者は参加者にコーパスの使い方について 20 分指導した。筆者は名詞の 3 語前までに動詞が出現する動詞-名詞の組み合わせの検索方法とコンコーダンスラインの分析について説明し，参加者は例題 (“It is a good idea to do a comparison between American andJapanese culture. アメリカと日本の文化を比較するのはいい考えですね。”) の不自然な動詞-名詞コロケーションの名詞を検索してより自然な動詞-名詞コロケーションの英文に修正する練習を行った。参加者のほぼ全員が例題の英文を修正することができた。
3.4 事前事後テスト
タスクの効果を検証するため，第 1 回目のタスクの前週に事前テストを，第 10 回目のタスクの 2 週間後に事後テストを行った。事前テストと事後テストは同一問題で，解答時間 5分とした。英語名詞と和訳を見て適切な動詞を書き入れる問題で（例，“() a habit 習

慣にする”）, タスクで学習した 19 の動詞-名詞コロケーションを出題した。正誤について
は，O'Dell & McCarthy (2008) 収録のコロケーションでなくても同意かつ COCA で当該
87

名詞とのコロケーションで一定数以上の頻度がある動詞については正答とし，１問１点，満点 19 点で採点した。
3.5 手順本研究の手順は下記の通りである。
1) 事前テスト（5 分，第 1 週）
2）COCA の使用法指導（20 分，第 2 週）3）動詞-名詞コロケーション修正タスク２題（15 分，第 3-11 週，第 2 週のみ 1 題，8 分）
4) フィードバック（1-2 分，第 3-12 週，3）の修正タスク翌週）
5）事後テスト（5 分，第 13 週）
6）分析
タスクの有効性検証のために，事前事後テストの結果についてウィルコクソンの符号付順位和検定を行った。ノンパラメトリック検定を使用したのは，データの正規性の前提が満たされなかったためである。質的分析のためには参加者が提出したワークシートを参照した。

4. 結果と考察
図 1 の事前事後テストの参加者別点数が示すように，参加者のテストの点数は事後テストで事前テストよりも増加した。事前テストの平均点は 19 点満点中 5.9 点，事後テストの平均点は 9.0 点で事後テストの方が高く，ウィルコクソンの符号付順位和検定の結果は, 有意差あり, 効果量大だった (z=3.63, p=.00, r=.59)。問題別に見ると，事後テストで点数が向上したのが 19 問中 15
問，同点が 3 問，低下したのが 1 問で過半数で向上が見られた。ゆえにタスクは動詞‐名詞コロケーションを記憶する上で有効で，全体的に事後テストでの点数の上昇傾向が見られたと言える。
図 1 事前事後テストの参加者別点数

88一方，問題別のウィルコクソンの符号付順位和検定の結果，事前事後テスト間で有意に向上したのは 5 問だった（2) z=2.12, p=.03, r=.34，5) z=2.24, p=.03, r=.36，9) z=2.83, p=.00,
r=.46，10) z=2.00, p=.046, r=.32，18) z=2.83, p=.00, r=.46）。表 1 の参加者 19 名全体の事
前事後テストの問題別点数とタスク時の適切な修正数とタスク実施週が示すように，上記 5 問について修正数の多少, 実施週の時期について共通の傾向は見られなかった。
事後テストの点数の向上が修正タスクの学習効果のみによるならば，タスク時修正数が事後テス
トの点数以上になるはずだが，表 1 が示すように，事後テストで点数の向上が見られた 15 問のうち, タスク時修正数が事後テストの点数以上なのは 9 問だった（4), 5), 6), 10), 13), 15), 16), 17),18)）
。事後テストの点数の向上がタスク時修正の影響だけでは説明できないことから，修正タ
スクに加えて模範解答を提示して説明する明示的フィードバックも事後テストの点数向上に影響したと考えられる。本研究では対照群がないため修正タスクとフィードバックそれぞれの影響の度合いについては検証することができないが，タスク翌週の 1-2 分の解答提示と説明のみに大きな学習効果があったとは考えにくいため，修正タスクとフィードバックが相互作用して事後テストの点数向
上につながったのではないだろうか。この点については対照群のある調査を今後行うことで解明したい。
以上のことから，動詞‐名詞コロケーションをコーパスを参照して修正するタスクはコロケーションを記憶する上で有効であり，修正タスクとフィードバックの両者が寄与していると言える。
表 1 事前事後テストの問題別点数とタスク時の適切な修正数とタスク実施週（参加者 19 名全体）
問題番号

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

事前テスト点数

8

9

16

0

8

3

2

10

7

3

14

6

0

0

15

0

7

4

1

事後テスト点数

12

15

17

3

13

6

1

13

15

7

18

6

3

0

17

1

7

12

5

タスク時修正数

8

8

13

15

16

15

9

8

7

15

9

5

15

1

17

2

17

17

4

タスク実施週

8

10

6

3

5

2

4

9

9

3

11

10

7

7

4

5

11

8

6

5. まとめ本研究の目的はコロケーション学習に対する DDL の効果検証であり，コーパスで動詞-名詞コロ
ケーションを参照することはコロケーションを記憶する上で有効か調査した。不自然な動詞-名詞コ
ロケーションを COCA を参照して修正し次週に説明フィードバックを受ける学習を 10 週間行った
結果，参加者の事後テストの点数は事前テストより有意に向上した。動詞‐名詞コロケーションをコーパスを参照して修正するタスクはコロケーションを記憶する上で有効であり，修正タスクとフィードバックの両者が寄与していると考えられる。本研究はコロケーション指導及び学習の有効な方法を提案している点で，英語語彙指導の選択肢を増やすことに貢献している。今後の課題としては，参加者の人数を増やして研究規模を大きくし，動詞-名詞コロケーションの記憶にコーパスを参照する修正タスクと明示的説明フィードバックが影響する度合いについて, 対照群と比較検証したい。

89

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP20K13109 の助成を受けたものです。

引用文献
Boulton, A. & Cobb, T. (2017). Corpus use in language learning: a meta-analysis.

Language Learning 67(2), 348-393.
Chambers, A. (2010). What is data-driven learning? In A. O'Keeffe & M. McCarthy(Eds.), The Routledge handbook of corpus linguistics (pp. 319-332). Routledge.
Davies, M. (2008-). The Corpus of contemporary American English. Retrieved fromhttps://www.english-corpora.org/coca/
Flowerdew, L. (2010). Using corpora for writing instruction. In A. O’Keeffe & M.
McCarthy (Eds.), The Routledge handbook of corpus linguistics (pp. 444–457).
Routledge.
Johns, T. (1991). Should you be persuaded: Two examples of data-driven learning. In T.
Johns & P. King (Eds.), Classroom concordancing. (English Language Research

Journal 4, 1–16). ELR.
川貞夫 (2013). 「語彙指導の諸問題と語彙学習方略の習得をめざした指導」『「英検」研究助成
報告』 (日本英語検定協会) 25, 186-204.
Laufer, B. & Waldman, T. (2011). Verb-noun collocation in second language writing: acorpus analysis of learners’ English. Language learning 61(2), 647-672.
Lewis, M. (1997). Implementing the lexical approach. Language Teaching Publications.
Mizumoto, A. & Chujo, K. (2015). A meta-analysis of data-driven learning approach in
the Japanese EFL classroom. English Corpus Studies 22, 1–18.
O'Dell, F. & McCarthy, M. (2008). English collocations in use: advanced. Cambridge
University Press.
Satake, Y. (2015). Comparison of dictionary use and corpus use: different effects onlearning L2 phrases. In Proceedings of ASIALEX 2015, 222 – 229.
Satake, Y. (2020a). How error types affect the accuracy of L2 error correction with corpus
use. Journal of second language writing 50.
Satake, Y. (2020b). The effects of corpus consultation on learning English collocations.

Journal of Corpus-based Lexicology Studies 2, 13 – 30.
Sinclair, J. (1991). Corpus, concordance, collocation. Oxford University Press.
Tomasello, M. & Herron, C. (1989). Feedback for language transfer errors: the garden
path technique. Studies in second language acquisition 11, 385-395.
Tono, Y., Satake, Y. & Miura, A. (2014). The effects of using corpora on revision tasksin L2 writing with coded error feedback. ReCALL 26(2), 147-162.
90

『英語コーパス学会大会予稿集 2021』 (ISSN 2436-6447)
Proceedings of the JAECS Conference 2021

Distribution of Repeated Appearance of Grammar Items in
Junior High School Textbooks through Nonlinear Regression
AMMA Kazuo (Dokkyo University)ammakazuo@mac.com
Abstract
This paper is aimed at presenting a new smoothing method for what appears to be adisorderly distribution of frequency of text data. The target data were 25 major
grammar items in the six junior high school English textbooks. Instead of simple
observation of frequency per time unit, the occurrence was accumulated allowing nonlinear regression analysis. The four coefficients of the cubic regression formula foreach grammar item were collected as the raw data for a factor analysis intended toseek a pattern of distribution among the grammar items. The result clearly
demonstrated a contrast of how the items are exposed. Some attempts of interpretingthe learning/teaching process follow.
Keywords
grammar item, junior high school textbook, nonlinear regression, factor analysis

1. Introduction
Learning at school requires repeated exposures, attempts, and evaluation — in any
academic subjects but particularly language learning. However, in the Japanese juniorhigh school (JHS) context the beginner-level grammar items are linearly arranged in
the curriculum and occasional reviewing of past items seems to be neglected; once anitem is introduced with a certain set of practices the item is regarded as complete. If in
doubt of the mechanism and use of a particular item the learner has to refer back to
the lesson where the relevant explanation is found. In all the six textbooks authorisedby the Ministry of Education (MEXT) the syllabus is constructed in a Structuralist
fashion — unlike the cyclic syllabus in the early days of communicative language
teaching. It is this aspect of item reappearance that our strength lies in, stepping
forward from counting the total frequency (cf. Hayashi, et al. 2016; Ishii 2016).
Take New Horizon, for example. Figure 1 indicates the density of occurrence
frequency of 41 items conducted in a separate study (Amma, 2018). Within each item
(horizontal scale) the relative frequency rate was converted to the darkness of the cells
corresponding to lesson units (vertical scale; ‘1U01’ means Book 1, Unit 1, for example).
Whereas the first five items (#01 - 05) and two more items (#11, 12) show a relatively
diffused distribution, the other items appear most frequently on introduction and are
seemingly forsaken in the rest of the learning period. The 3rd Person Singular (#07),
for example, is introduced in Unit 6 of Book 1, halfway through the first year grade as
the primary peak, but the next time it appears with some density is about a year later(Unit 7 of Book 2). Even worse are Progressive (#09), Be Going To (#17), Modal ‘have to’(#25), Modal ‘must’ (#27), Existential ‘there’ (#31), and Relative Pronoun (#43).
Although some items appear even before a formal introduction (such as ‘Nice to meetyou’ for To-Infinitive Following Adjective (#37)), others are typically one-off.
Apart from the distorted distribution of reappearance the frequency of instances toreappear per unit is unpredictable and disorderly. The purpose of this study is to seek
the relevance of application of a nonlinear regression, namely cubic curves. It themethod proves statistically practical, it can be used to generalise the occurrence91frequency of what appears to appear at random. New to this study is theexhaustiveness of data; unlike the previous report (Amma, 2018) where New Horizon
was the only source of texts, we have included all the texts in all six textbooks,
including 53882 sentence lines and approximately 317 thousand words.
As an extension of this method we conducted a factor analysis, though in progress.
We extracted coefficients of the first-, second-, and third-order terms of the cubic
regression formulae as well as the intercept and used them as new independent
variables. The factor analysis revealed a two-dimensional space where the grammar

items are distributed, thus enabling the generalisation of reappearance patterns.
Fig. 1: Cell plot of frequency density (from Amma, 2018)

2. Data
The present data was taken from all the junior high school English textbooks
authorised by MEXT, published in 2016: Columbus 21, New Crown, New Horizon,
Sunshine, Total, and One World. The database includes:• all the text printed in the student books• audio scripts and keys to exercises printed in the teacher’s manual• expected output, written and oral, in the exercises in the student books.
In other words, all the amount of written and spoken text input/output is contained.
Where the exercise specify repetition, the corresponding text is duplicated the numberof times for repetition. Where the answer is locally dependent, a generic answer wasprovided. If the instruction is ‘Find three classmates and introduce yourselves’, forexample, then the pattern ‘My name is NAME. Nice to meet you.’ is repeated six times,
where there are six instances of BE verbs (Sentence Type II) and six instances of toinfinitives following an adjective.
The raw data was sent to Wmatrix and had all the words assigned parts of speech.

92

Japanese proper names (persons and locations) are assigned <NP1> (proper noun
singular) and Japanese words are assigned <FW> (foreign word).
Grammar tags are added to the text manually, using text editors and Excel. The
following sentence (1) was taken from Columbus 21 Book 3, p.93 and was tagged as (2).
(1) I think boxed lunches are better because you can choose what to eat.
(2) 8353 I_<PPIS1> think_<VV0><V3N> boxed_<VVN><VAM> lunches_<NN2><NPR>
are_<VBR><V2B> better_<JJR><CMP> because_<CS><SCJ> you_<PPY>
can_<VM><AX1> choose_<VVI><V3N> what_<DDQ><WHN> to_<TO>
eat_<VVI><INF> ._<.>The list of 25 grammar items for the present and future analysis is shown in Table 1.
The code number was based on the average order of formal introduction in the six
textbooks, slightly different from Figure 1.
Table 1: Grammar items — codes with examples
Code

Explanation

Example#01_V2B#02_PRE#04_DEF#05_NPR#06_ADO#07_IMP#09_3PS‘be’ as copula in SVC
Here’s your change. / I was surprised.
preposition
I look forward to you mail.
article ‘the’She likes some of the players.
plural -s
How many CDs do you have?
auxiliary ‘do’
Do you play the piano?
imperative
Excuse me. / Let’s try basketball.
third person singular simple present - Sakura has a guitar. / Does she like it?
s#10_AX1 modal auxiliary ‘can’
We cannot ride a bike.
#11_PRG present progressive -ing
Kevin is playing tennis now.
#14_VGM ‘go’ V-ing
I went shopping with a shopping bag.
#15_GNG future (be going)
How long are you going to stay?
#16_V2C non-be copula in SVC
You look happy.
#17_AX0 future (will/shall)
I will show you some pictures.
#19_SCJ subordinate (when, if, because, etc.) If you are interested, please call us.
#20_AX2 deontic modal auxiliary ‘may’
May I ask your favor?
#21_AX3 deontic modal auxiliary ‘must’
You must wash in the bathtub.
#22_AX4 deontic modal auxiliary ‘have to’
Do I have to eat everything?
#24_EXS existential ‘there’
There are many cherry trees in the park.
#26_GRD gerund
Making plastic bags causes global
warming.
#27_INF to-infinitive (inclusive)
She was made to appear.
#30_AX5 deontic modal auxiliary ‘shall/should’ Shall I take your picture?
#33_PSV passive voice
Tickets are sold online.
#34_PRF perfective aspect
How long have you lived here?
#38_VPM postmodification with participle
This is a food made from cacao beans.
#39_REL relative pronoun
This is the message he left for us.

3. Analysis
For each sentence its location was calculated as the relative position in the entire setof sentences within the textbook. Further, the point of formal introduction was set to 0
and the end point (ie., graduation) was set to 1.
The occurrence frequency was accumulated each time an instance was observed. The
cumulative data was normalised so the value would take between 0 and 1 (which is theend point).
These conversions were introduced to enable the comparison of grammar items of93

different introduction points and different magnitudes of total frequency.
The normalised data was put to analysis by a statistical tool JMP (JMP 2021). For
the entire set of textbooks and individual textbooks a cubic regression expression wasapplied. Cubic regression was selected instead of quadratic regression because theoverall squared residuals indicated a 3.3% improvement for the former (Amma, 2018).
A cubic regression was applied to each item. When the regression formulay = ax3 + bx2 + cx + d(3)
was obtained, the four coefficients a, b, c, and d were turned to a new set of variables
characterising the cumulative distribution of the item. 25 sets of coefficient values
were collected as the new data for factor analysis.

4. Results
4.1 Regression
Table 2 summarises the squared residuals with observations (total frequencies) after
cubic regression was applied to each item.
Table 2: Squared residuals as a result of application of cubic regression (sorted in thedescending order of RSquare)
Code

RSquare adjusted

Observations#02_PRE

0.997004

52606#01_V2B#04_DEF#05_NPR#07_IMP#06_ADO#09_3PS#17_AX0#27_INF#10_AX1#11_PRG#19_SCJ#34_PRF#39_REL#26_GRD#33_PSV#15_GNG#24_EXS#16_V2C#38_VPM#20_AX2#21_AX3#22_AX4#14_VGM#30_AX5

0.993585
0.99182
0.989752
0.976432
0.975956
0.975693
0.960601
0.95920.956443
0.955507
0.942701
0.934153
0.931075
0.910087
0.90934
0.862849
0.837404
0.809846
0.794032
0.74826
0.72966
0.629177
0.622372
0.5292

52715
51720
51141
49010
51294
46724
43360
27477
43360
41377
43049
15583
7758
27243
19601
33286
29732
37265
8558
30259
30912
29418
37354
26471

Most of the items were fairly well summarised with high squared residuals. 16 items
out of 25 scored more than 0.9. Figure 2 shows the item with the best score,
Preposition (#02).

94

Fig. 2: A cubic regression applied to
Preposition (#02)

Fig. 3: A cubic regression applied to
Auxiliary verb ‘should’ (#30)

In contrast, the item with the worst squared residual score was Auxiliary verb ‘should’(#30), as shown in Figure 3. The coloured curves represent individual textbooks.
Judging roughly from the distribution of items in Table 2, high-frequency items withyoung code numbers tend to be stable with little variability whereas auxiliaries withcodes AXn (except for ‘will’/‘shall’ (#17_AX0)) and post-verb modifying participles(#38_VPM and #14_VGM) resulted in a wide variability across textbooks.

4.2 Factor analysis
Using the coefficients of the cubic regression formulae a factor analysis was
conducted (Maximum likelihood, Varimax). Individual items were assigned factor
scores and plotted in a two-dimensional space (Fig. 4).

Fig. 4: Two-dimensional distribution of items after factor analysis

95

5. Discussions
Figure 4 indicates a pattern of
distribution. On top left are mostly young
numbered items with high frequency.
These are the grammar items that appear
in a variety of genres with a common
regression curves in concave shapes, as
represented by Figure 2. Towards bottom
right are items in relatively old numbers,
displaying regression curves in convex
shapes, as represented by Figure 5. The
contrast in shapes suggests how the items
reappear. High-frequency items, because of Fig. 5: A cubic regression applied totheir universal nature, tend to appear more Relative Pronoun (#39)
as the learning stage develops with more opportunities of exposure. In contrast theitems that appear in late stages do not have sufficient opportunities of exposure in therest of the school period. As a result, the items are introduced with some intensity
followed by a short span of reviews and exercises. It is items of this pattern that havea potential risk of neglect unless sufficient follow-ups are provided. High-frequency
items are structurally simple and have relatively few problems. There will be anincreasing number of exposures as time passes, where the learnt rules are applied tocomprehension and production, thus this success experience is enhanced, hopefully.
However, should one fail to use it properly in the early stage the crack might enlarge as
the exposure is accelerated.
The variability of distribution in some items seems to suggest that these items are
topic-dependent. Deontic modals are usually directed from the speaker to the addressee in the discourse. The use of the item may reflect more directly the discourse plot the
textbook writer has in mind than semantically neutral high-frequency words. Anotherpossibility is the false recognition of the zero point. In the case of ‘should’ (#30) three
textbooks show a low-rise pattern with a long initial dormant span (Fig. 3). In fact
three of the six textbooks do not present the item with a formal introduction. If thetrue starting point is recognised properly the distribution patterns will converge.
This survey is time-consuming especially due to the correction of errors in text
recognition and POS assignment. Although the textbook revision is faster than thepace of the survey, the statistical procedure should remain valid across all versions.
Further attempts, including addition of grammar items, are sought for increased
precision and validity of accountability.

References
AMMA Kazuo. (2018). Extracting patterns from transition of occurrence frequency of grammar
items in a junior high school textbook. Proceedings of the 4th Asia Pacific Corpus
Linguistics Conference (APCLC 2018), 219-226.
[Hayashi, et al.] 林正頼・石井康毅・高村大也・奥村学・投野由紀夫 . (2016). 「CEFR-based
Coursebook Corpus からの CEFR レベル別基準特性の特定」. 投野由紀夫（代表）『学習者コーパスによる英語 CEFR レベル基準特性の特定と活用に関する総合的研究』（平成 24 年度～平成
27 年度科学研究費補助金（基板研究(A)）研究課題番号 24242017 研究成果報告書）.
[Ishii] 石井康毅. (2016). 「CEFR-J Grammar Profile の構築のための英文法項目の選定・抽出・
頻度集計・精度評価」. 投野由紀夫（代表）『学習者コーパスによる英語 CEFR レベル基準特性の特定と活用に関する総合的研究』（平成 24 年度～平成 27 年度科学研究費補助金（基板研究(A)）研
究課題番号 24242017 研究成果報告書）.

JMP. (2021). JMP Pro Version 16.0.0. Cary, NC: SAS Institute.
96

『英語コーパス学会大会予稿集 2021』 (ISSN 2436-6447)
Proceedings of the JAECS Conference 2021

Classroom Application of a Web-based DDL Support Toolin a Secondary School
NISHIGAKI Chikako (Chiba University)
AKASEGAWA Shiro (Lago Institute of Language)
KAWANA Takayuki (Junior High School Attached to Chiba University)
NAKAI Kohei (Junior High School Attached to Chiba University)
KENMOKU Shinya (Junior High School Attached to Chiba University)
YAMAZAKI Tatsuya (Junior High School Attached to Chiba University)
gaki@faculty.chiba-u.jp, lagoinst@gmail.com, kawana@chiba-u.jp,
nakai0526@chiba-u.jp, kenshin@chiba-u.jp, yamazaki18@chiba-u.jp
Abstract
Although DDL is becoming more widely used globally, there are very few studies
conducted on introductory-level students. This is due in part to the lack of suitablecorpora and user-friendly search software. We developed a teaching-oriented corpus anda web-based DDL tool, called hDDL, to address this lack, and in this paper, we report its
development and the results of a pilot study. Two groups of Japanese 7th graders(N=139) learned SVOO structures using hDDL. Both groups were given an error
correction task; only the treatment group was given a noticing guide. Both groups
improved their scores on the error correction test. However, the number of occurrencesof noticing the SVOO sentence structure on the worksheets was statistically higher inthe treatment group.
Keywords
data-driven learning, teaching-oriented corpus, introductory-level, secondary school

1. Introduction
1.1 Background of the study
Although classroom applications of DDL are expanding worldwide, Wicher（2020)
points out that DDL usage with young learners is not widespread. He lists three reasonsfor this: (a) a lack of appropriate student-friendly corpus resources, (b) teachers’ lack ofawareness of corpus applications, and (c) the lack of empirical studies testing the actual
effects of DDL. Concerning the lack of resources, one notable exception is called theSentence Corpus of Remedial English (SCoRE: https://www.score-corpus.org/). Although
SCoRE was created for lower proficiency-level university students, much of its ideology
and structure was used as a basis for creating a similar corpus and tool for secondary97

school students called hDDL. This study was conducted to address the lack ofappropriate corpora for young learners by (a) developing a teaching-oriented corpus thatmatches the English proficiency level, developmental stage, and interests of secondary
school students (junior and senior high school students in Japan), and (b) developing a
web-based DDL tool, called hDDL (https://h.ddl-study.org/), that is used to search the
corpus. Then, (c) we used hDDL in an English class of 7th graders (first grade of juniorhigh school in Japan) to examine the effect of DDL on these introductory-level young
learners.
1.2 Development of hDDL
The process for creating hDDL is shown in Figure Figure 1 Process to Create hDDL
1. First, we developed a “source corpus” consisting ofapproximately 24 million words. The data were collectedfrom government-authorized school textbooks publishedin Japan, China, Korea, and Taiwan, reading textbooks
used in U.S ， graded readers used for ESL extensive
reading, and ESL material found on the Internet.
Second, native English speakers and JapaneseEnglish teachers collaborated to create a sentence corpus
by referring to this source corpus. Each English sentenceappears with its L1 (Japanese) translation. The corpus
currently consists of about 12,500 words and 2,350 sentences, and new sentences will be
continually added.
Third, we created a web-based DDL tool called hDDL for secondary school students
to learn vocabulary and grammar. hDDL has three sub-tools: (a) a user-friendly
concordancer which displays search results either as regular sentences or as keyword incontext (KWIC) and allows for sampling and sorting (Figure 2); (b) a simple patternbrowser so students can view sentences by grammar item (Figure 3); and, (c) a fun word
arrangement quiz that automatically makes and marks word arrangement quizzes. It
was created to motivate students and detect their weaknesses in grammar. hDDL also
has additional special functions for its target learners. The students can listen to thepronunciation of the searched sentences; they can search for English sentences byspecifying the number of words included in sentences, for example, three words (e.g., “I
enjoy camping”) or four (e.g., “I enjoy doing housework”).
1.3 Objectives and Research Questions
This study introduced hDDL with 7th graders whose English grammatical98

Figure 2 Concordancer of hDDL

Figure 3 Pattern browser of hDDL

knowledge at an introductory level. The students had almost no experience with DDL.
In addition, the students’ base of grammatical knowledge was not sufficient to discover
the grammar rules on their own. Therefore, two different types of scaffolding were given
to elicit students’ noticing and allow them to learn autonomously and inductively. We
examined the differences in the acquisition of grammatical knowledge depending on thescaffolding.
RQ1 Can hDDL be used to lead 7th graders to inductive grammar learning?
RQ2 What differences in grammatical knowledge acquisition does different scaffolding
elicit from 7th graders?

2. Methodologies
2.1 Participants
Four classes with 139 7th graders who were affiliated with a national university
participated in this study. Seventy-one students were in the treatment group, 68
students were in the control group. They met for one 50-minute DDL lesson. All students
began learning English in elementary school from the fifth grade at the latest, whilesome had begun from the first grade. Explicit grammar instruction started in the 7th
grade. This study was carried out in March 2021, at the end of their academic year.
2.2 Learning targets
The learning objective was for students to acquire the grammatical knowledge of
the SVOO structure of a verb show, and to notice and correct its incorrect usage in a
sentence. Students will learn the SVOO structure in the 8th grade. The target word wasshow. Since teachers use show in the classroom (e.g., show me your answer), it can beassumed that the students had a hypothesis about the usage of show. Therefore, it would
be interesting and informative to see if, as a result of using hDDL activities, students
would be able to transfer their implicit knowledge of show to explicit knowledge. Thischange in knowledge corresponds to the process of transforming “input” into “intake” inthe second language acquisition model.
992.3 Procedure
The DDL performed by students included individual, pair, and group work. Prior
to this study, students had had a session to familiarize themselves with hDDL. All
students were given a supplemental worksheet for the DDL class that contained an error
correction task (see Figure 4). All sentences on the error correction task worksheet
contained the word show. The sentences on the hDDL screen were not identical to thoseon the worksheet, but were similar in sentence length and vocabulary level.
In addition to the error correction task, the teacher provided the treatment groupwith “noticing guides” to how and what they could find in the hDDL concordance lines.
The given guides included three questions (in Japanese): (1) Looking at the first word to
the right of show, what kind of word or words are common?; (2) What is shared among
the word or word groups (e.g., the book, her sister) that come second to the right of show?;and, (3) What word order do you find in the sentences? The treatment group completed
the error correction tasks with the guides, while the control group completed the error
correction task without the guide.
2.3.1 Individual WorkFirst, all students were directed to an hDDL “start” webpage. They searched forshow by entering this word in the search bar. They were asked to observe the sentences
and compare the sentence on the worksheet with those on the hDDL screen. If there wasan error on the worksheet, they corrected it. They were next asked to write down any
rules that they discovered about show on the worksheet. Figure 5 shows examples ofstudents’ notes.
Figure 4 Error Correction Task

Figure 5 Students’ Notes

2.3.2 Pair Work
Next, students compared their answers for the error correction task with a partnerand exchanged opinions about the findings that they drew from the activity. Pair work
was conducted before group work because Japanese students are shy. They exchanged
opinions in small groups to get a sense of security before moving on to group work.
100

2.3.3 Group Work
After the pair work, the teacher and students reviewed the answers together. The
teacher also elicited opinions on the sentence structure of show and other findings fromthe activity, and shared these as a group discussion in class.
2.4 Measurements
Pre- and post-tests were used to measure learning outcomes for the ability to identify
and correct errors correctly. The format of the test was the same as the error correctiontask. The task was to find errors in sentences and change them to the correct forms. The
post-test was administered in the next English class. The pre-test and post-test wereidentical. In addition, the students wrote down their findings from observing theconcordance lines. These notes were collected and analyzed.

3. Results and Discussion
3.1 Pre-test and Post-test
Table 1 shows the results of the pre-tests and post-tests. The Cronbach’s alphawas .645. A two-way ANOVA showed that the score increases between pre-tests and posttests were statistically significant. (F (1,137) = 142.44, p < .000, generalized η2 = .50).
The effect size was “large.” However, the difference between the student groups was notstatistically significant (F (1,137) = .273, p <.602, generalized η2 = .00). Nor was there
any interaction effect between tests and student groups (F (1,137) = 2.88, p <.092,

generalized η2 = .01). From this, we can understand that the use of the hDDL activity inthe classroom was effective for the acquisition of the grammar knowledge of this new
SVOO structure. Regarding the first research question, since both groups increased thetest score statistically, we can conclude that hDDL can be used to lead 7th graders to
inductive grammar learning. However, we still do not know to what extent hDDL works
without error correction tasks.
Table 1. Means, Standard Deviations, and 95% CI of Pre and Post Test (Full mark=5)
Group
Treatmentwith guideControl
without guide

N
71
68

Post-test

Pre-test

M
(SD)

2.10
(1.51)
2.19(1.49)

95% CI[1.75, 2.45][1.83, 2.55]

M
(SD)

3.70
(1.09)
3.40(1.45)

95% CI[3.41, 4.00][3.09, 3.70]

3.2 Students’ Worksheet Notes
Students’ notes on the worksheets were examined, and the number of students who101described the SVOO structure or its word order was counted (Table 2). Fisher’s Exact
Test showed that more students in the treatment group (with the noticing guides) foundand described the SVOO structure explicitly than the control group (without the guide)(p =. 000). Since the treatment group with the guide increased the test score significantly
higher than that of the control group without the guide, for RQ2, it can be said that a
direct guide that indicates how to analyze the sentence structure will help introductorylevel learners find grammar rules. Thus, we can see that some scaffolding is needed toelicit inductive learning like DDL for introductory-level students.
Table 2. The Result of Fisher’s Exact Test
Group

With Memo

Without Memo

Treatment (with guides)

44

27

Control (without guides)

1850

4. Conclusion
There are few examples of DDL applied to young learners in Japan and abroad.
This study shows that DDL could be effective for young learners using hDDL with error
corrections tasks and guides. In the study, error correction task and guides for eliciting
findings were given to the students because their English level is not proficient, and they
do not know how to interpret the concordance lines on the screen. Through hDDL withthe error correction task, students were able to acquire grammatical knowledge to help
them monitor errors in English. It was also found that they were able to elicit noticingof sentence structures if they were given an appropriate guide. It turns out that with theright DDL tools and the proper guides, teachers can implement DDL to secondary school
students who begin to learn English grammar in a formal setting. In this study, we
focused on a single grammar item, but in the future, we would like to conduct DDL overa more extended period to verify its effectiveness. We would also like to examine theeffects of DDL on a variety of grammar items.

Acknowledgments
This research was supported by JSPS KAKENHI Grant B Number JP16H03441 and
Grant B Number JP20H01277
Reference
Wicher, O. (2020). Data-driven learning in the secondary classroom: A critical evaluationfrom the perspective of foreign language didactics. In P. Crosthwaite (Ed.), Data-

Driven Learning for the Next Generation (pp. 31-46). Routledge.
102『英語コーパス学会大会予稿集 2021』 (ISSN 2436-6447)
Proceedings of the JAECS Conference 2021

動詞の意味はトピックから推測できるのか―英語の動詞 run を例に―
木山 直毅 （北九州市立大学） ／ 渋谷 良方 （金沢大学）
n-kiyama@kitakyu-u.ac.jp / y.shibuya@staff.kanazawa-u.ac.jp

Exploring the meaning of ‘run’ with topic models
KIYAMA Naoki (The University of Kitakyushu) /SHIBUYA Yoshikata (Kanazawa University)
Abstract
How do people understand polysemy? Various studies have addressed this question.
Among them, corpus studies based on cognitive linguistic theories have argued that, in
addition to the collocation of words, a great number of factors, such as themorphosyntactic environment in which words occur and their semantic types, can affectthe understanding of their polysemy. An area that has yet to be fully explored is therelationship between topic and polysemy. In this study, we discuss word polysemy using
a topic model. Here, we report the results of analyzing the polysemy of the English verb

run using the biterm topic model (Yan et al. 2014). The data was extracted from theNOW corpus (Davies 2016). The results suggest that the topic on which run is used has
an effect on its understanding. This implies that there may be an inseparable
relationship between the meaning of a word and the topic on which it is used. Based on
the results of this case study, we argue that it is useful to conduct research from theperspective of topic in polysemy research.
Keywords
多義語，トピック, biterm topic model

1. はじめに人は多義語をどのように理解しているのか。この問題に取り組むべく，言語学ではこれまで様々な研究がなされてきた。その 1 つが，コーパスから得られた事例を用いてコロケーションを抽出する研究である (詳細は Hunston 2002 等を参照) 。このアプローチよりも統計的に洗練された方法論を用いたのが Stefan Gries の研究に代表される量的コーパス言語学のアプローチであった。そこでは，多義語の意味は，コロケーションに加え，語が現れる統語情報 (構文，句，節) ，アスペク
トやムードに関わる形態素などの様々な要因が関わることが論じられている (e.g. Berez and103

Gries 2008; Divjak and Gries 2006; Gries 2006, 2010) 。本研究では量的コーパス言語学の流れを汲みつつも，語が現れるトピックも多義語の意味を決める 1 つの要因となることを論じる。
本稿の構成は次のとおりである。まず 2 節では本稿が立脚する理論的背景を概観する。その後，本稿の仮説を導入し，その仮説を検証するために用いたコーパスや分析手法を紹介する。第 4 節
では調査結果を報告し仮説を実証する。最後に本稿のまとめと今後の課題を示す。

2. 先行研究
構造主義言語学や形式主義言語学 (生成文法など) では，語の意味を言語内的観点から規定することが多い。これとは対照的に，百科事典的意味論では，話者が語あるいは概念に対して持つ知識との関連で語の意味を規定する (Croft and Cruse 2004; Langacker 1987) 。百科事
典的意味論では，例えば，英語母語話者は photograph という単語に対して，少なくとも (i) 風景や人の描写， (ii) 典型的には紙に現像され，その他の媒体で保管される，といった知識を持つと考えられる (Taylor 2002，一部抜粋) 。これらの知識との関係を示す事例として， Taylor(2002) は下記のものを挙げる。
(1) a. The photograph is torn.
b. I’ll send you the photograph as an electronic attachment.
(1a) では，写真が紙に現像されるものであることを知らずに「写真を破る」という行為を理解することはできない。(1b) では，写真の保存方法を知る必要があり，ここでは (ii) が前景化される。
(1) に見られるように，百科事典的意味論では，他の枠組みでは語用論的意味として扱われてきたものも語の意味の一部として認め，話者が語あるいは概念に対して持つ知識全体との関係に基づき，語の意味が規定される (Croft 1993: 336f) 。

3. リサーチデザイン
3.1 研究目的と研究設問
上述の Gries らによる一連の研究では，語の意味を分類する上で形態素，統語，共起語の意味
タイプ，他動性といった数多くの要素が関わることが示された。Gries らの研究は多義性の研究に対して重要な知見を提供するものであることは疑いがないが，本稿ではもう一つ別の視点から多義性の問題を論じたい。それはすなわちトピックの観点から論じることである。
意味が文脈依存であることは広く受け入れられている。しかし，文脈には様々なものが含まれている。本発表では，文脈の一部を構成するであろうトピックの観点から多義性を論じたい。例えば
日本語の「汗を流す」の比喩的意味には，少なくとも (i) 「一生懸命に働く」と (ii) 「風呂に入る」の 2 つの意味がある。災害救助のトピックで用いられる場合には (i) の意味が想起されるだろうし，
温泉宿のトピックで用いられる場合には (ii) の意味が想起されるであろう。これらの簡単な事例の中にも，語の意味とトピックの関係を見出すことができる。

104

3.2 データ
本研究では，News on the Web Corpus (Davies 2016，以下，NOW コーパス) を用いた。同
コーパスには，2010 年以降にオンライン上で出版された英字ニュース記事が収められており，
2021 年 9 月 5 日の時点で 133.5 億語が収録されている。本研究では NOW コーパスに含まれる2013 年の米国サブコーパスを利用した。これだけでも公式発表によると約 8,500 万語が収録されており，British National Corpus の Written サブコーパスとほぼ同等のサイズである。本研究では，このサブコーパスより英語の動詞 run とその活用形の事例を抽出し，トピックモデルの手法を用いて分析した (動詞 run の分析は Gries 2006; Langacker 1988; Tuggy 1988 参照) 。
3.3 手法
3.3.1 トピックモデル
トピックモデルとは，文書を分類する手法である。「トピック」とは，日本語の「話題」に概ね相当する。たとえば，「この地域はモツ鍋が有名だが，活きイカや刺し身はもっと美味い。」という文を読むと，多くの人は「食事」に関する文だと理解するだろう。人は文書が何に関して書かれたものである
かを瞬時に判断する能力を持つが，そのような文書分類を統計的に行うのがトピックモデルである。
トピックモデルにおけるトピックは語の分布によって表される (Blei et al 2003; Yan et al.
2014) 。先の例において，「食事」のトピックだと理解できたのは「モツ鍋」や「刺し身」などの手がかりのおかげであろう。トピックモデルは，トピック全体 (k) にどのような語 (w) がどれほど現れるかを確率 (P(w|k)) で表す。本稿で使用する手法では，この値を ø 値と呼ぶ。
今日のトピックモデルでは，潜在的ディリクレ配分法 (latent Dirichlet allocation，LDA) (Bleiet al. 2003) が主流だが，LDA は入力データが短い場合，トピックの抽出精度が下がる傾向にある (Yan et al. 2013) 。そこで本研究では， Yan et al. (2013) が提案した biterm topic model(BTM) を用いて調査を行った (BTM と LDA の質的比較は木山 2020 参照) 。
3.3.2 分析の手順
本研究では 5 つの手続きを踏み，BTM を用いて解析した (詳細は木山 (to appear) とKiyama and Shibuya 2021 参照) 。まず，3.2 節で述べたコーパスより，英語の動詞 run とその活用形の事例を収集 (L/R 10 語) した。その後，重複データを除外し，ストップワードとターゲット語を除外した。その後，5 語未満となったデータを除外し，トピック数を 10 に設定し BTM を用いて計算を行なった。なお，本研究では NOW コーパスに付与されている POS タグを利用したが，本稿で事例を示す際は視認性を高めるためにタグは除外する。また，例文を表示する際には，文脈の理解のしやすさを考慮し，分析で使用したコンコーダンスラインより長めに表示を行なっている。

4. 結果と考察
4.1 BTM を用いた結果
前節で述べた手続きから得られた結果が表 1 である。
105

表 1 トピック構成語，トピックと run の意味

以下では，紙幅の都合上，一部のトピックのみを見ていく。Topic 4 は，その構成語から「長距離走」トピックであることがわかる。本トピックで現れる run の具体例を見ると，「歩行者の高速移動(fast pedestrian motion)」 (Gries 2006) の意味で使われている。
(2) I'm training currently for a marathon, and I’m taking it pretty seriously, running
sixty miles per week.
Topic 3 は police や away，man，そしてそれらを用いた具体事例などを見ると「犯罪」トピックであることがわかる。このような文脈の場合，(3) のように run は「逃走する」の意味であろう。
(3) ... there’s the man whose picture you’ve seen countless times on TV over the pastfew days running toward your house as he returns fire to police officers in pursuit.
Topic 2 を構成する語の上位にはエネルギーに関するものが多い。トピックを構成する語を含み，
かつエネルギー関連の例文には次のようなものがある。
(4) Ordinarily water power would run the machines, but when the water wheel would
not run on its own a steam engine would lift water from the stream …
(4) は水力発電が機械を稼働させることを述べており，run は「機械を動かす」の意味だとわかる。
以上のように，語の意味と語が現れるトピックの間には一定の関係が見られる。また，物理的な移動を表す「歩行者の高速移動」と「逃走する」が区別されていることから，run の細かなニュアンスの差を BTM では (一定レベルで) 捉えられていると思われる。
106

4.2 意味間の関係
前節では，トピックが run の意味と関連していることを述べた。それでは，意味同士の間にはどのような関係が見られるのだろうか。各トピックが run の意味とおおよそ対応していることから，ø 値の位置関係を見ることで意味間の関係が見えてくる。そこで本稿では ø 値を Jensen Shannon
Divergence と主成分分析で次元圧縮した。その結果が図 1 である。

図 1 トピック (run の意味) 間の関係

図 1 の右側 (0.15 から 0.2 の間) にはスポーツに関するトピックがまとまり，「歩行者の高速移動」
を表している。また，そのまとまりには Topic 3 の「逃走する」が含まれる。図の上には，テクノロジー
やエネルギーに関するトピックが位置し，「機械を動かす」の意味でまとまっている。左下には「選挙に出馬する」や「(組織・会社を) 経営する」の意味がまとまっている。この配置より，右側には「文字通りの動き」の意味を，x 軸上の 0 (厳密には 0.015) より左側には「複雑な構造のものを動作させること (to cause to complex entities to work)」という抽象的な意味を抽出することができる。

5. まとめと結論
本稿では，多義語の意味をトピックから推測することができるのかという問いのもと，英語の動詞

run を用いて調査した。BTM では run の多義性が概ね捉えられた。また，BTM の分析結果を図式化することにより，run が持つ 2 つの大まかな意味クラスを抽出することができた。
もちろん，全ての語彙の意味がトピックと関連するとは限らず，たとえば，冠詞や前置詞，あるいは一部の動詞 (使役動詞の make など) はトピックの影響を受けにくいことが予想される。今後は，トピックの影響を受けやすいものと受けにくいものの違いを調査する必要がある。

謝辞
本研究は第 21 回日本認知言語学会にて松本曜氏 (国立国語研究所) からいただいたコメント
を出発点としている。記して感謝申し上げる。本研究は JSPS 科研費 20K00667 の助成を受け
た。

107

引用文献
Berez, A. L., & Gries, S. T. (2008). In defense of corpus-based methods: A behavioral
profile analysis of polysemous get in English. Proceedings of the 24th Northwest

Linguistics Conference, 27, 156–166.
Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (2003). Latent Dirichlet allocation. Journal of

Machine Learning Research, 3, 993–1022.
Croft, W. (1993). The role of domains in the interpretation of metaphors and metonymies.

Cognitive Linguistics, 4(5), 335–370.
Croft, W., & Cruse, A. (2004). Cognitive linguistics. Cambridge University Press.
Cambridge.
Davies, M. (2016). Corpus of News on the Web (NOW): 3+ billion words from 20 countries,
updated every day. https://www.english-corpora.org/now/
Divjak, D., & Gries, S. (2006). Ways of trying in Russian: Clustering behavioral profiles.

Corpus Linguistics and Linguistic Theory 2(1), 23–60.
Gries, S. T. (2006). Corpus-based methods and cognitive semantics: The many senses of

to run. In S. Gries & A. Stefanowitsch (Eds.), Corpora in cognitive linguistics corpusbased approaches to syntax and lexis (pp. 57–99). Mouton de Gruyter.
Gries, S. T. (2010). Behavioral profiles. The Mental Lexicon, 5(3), 323–346.
木山直毅. (2020). 「アメリカの新聞が喚起する man と woman の知識差」. 『統計数理研究所
共同研究レポート』，432 巻, 49–63.
木山直毅. (to appear). 「意味論・語用論とコーパスのインターフェイス」. 米倉よう子 (編著) 『意味論・語用論と他の分野とのインターフェイス』. 開拓社.
Kiyama, N., & Shibuya, Y. (2021). Applying topic models to study polysemy: The case of
the noun streams. Papers from the 21st National Conference of the Japanese

Cognitive Linguistics Association, 21, 291–303.
Hunston, S. (2002). Corpora in applied linguistics. Cambridge University Press.
Langacker, R. W. (1987). Foundations of cognitive grammar: Theoretical prerequisites(vol. 1). Stanford University Press.
Langacker, R. W. (1988). A usage-based model. In B. Rudzka-Ostyn (Ed.), Topics in

cognitive linguistics (pp. 127–161). John Benjamins Publishing Company.
Taylor, J. R. (2002). Cognitive grammar. Oxford University Press.
Tuggy, D. (1988). Náhuatl causative/applicatives in cognitive grammar. In B. RudzkaOstyn (Ed.), Topics in cognitive linguistics (pp. 587–618). John Benjamins
Publishing Company.
Yan, X., Guo, J., Lan, Y., & Cheng, X. (2013). A biterm topic model for short texts.

Proceedings of the 22nd International Conference on World Wide Web, 1445–1456.
108

『英語コーパス学会大会予稿集 2021』 (ISSN 2436-6447)

Proceedings of the JAECS Conference 2021

現代スペイン語における主語後置の数理モデル化
小林 純一朗（東京外国語大学 学部生）
kobayashi.junichiro.t0@tufs.ac.jp

佐野 洋（東京外国語大学）
sano@tufs.ac.jp

A Study on a Mathematical Modeling of Subject Postposition inContemporary Spanish
KOBAYASHI Junichiro (Tokyo University of Foreign Studies, Students)
SANO Hiroshi (Tokyo University of Foreign Studies)
Abstract
The study aims to build a logistic regression model which explains/predicts theoccurrence of subject postposition in intransitive sentences in contemporary Spanish.
Previous statistical researches, such as Brunetti & Bott (2011), employed variables like'generic' feature of the subject, based on a traditional idea that information structure isa critical factor (Contreras 1976). However, given our corpus size (two billion words), thisscrupulous methodology was not a realistic option for our large-scale study. Because ofthis, we utilized 25 variables, all of which are formalistic (e.g., 'definiteness' of the article).
Our model from over 20,000 samples was generally better than previous one (Brunetti& Bott 2011: 28). Also, coefficient values might be a clue to the correspondence between
surface variables and the information structure, which is of cross-linguistic interest.
Keywords
スペイン語，主語後置，情報構造，表層特徴，ロジスティック回帰

1. はじめに
現代スペイン語（以下，スペイン語）の自動詞構文では，しばしば述語動詞（時制に応じて語形変化した定形動詞）に対して主語（述語動詞と人称・数の一致がある名詞句）が後置される。後置の要因分析において，先行研究は定性分析から仕組みを探る機能主義的概念（情報構造）に拠ることが多い。対して本研究は，定量分析・計量主義的アプローチを試みた。具体的には，冠詞の定・不定や時制などの表層から得られる形態統語論的な特徴から主語位置を説明する数理モデ
ルの構築を目指した。本研究では，予測モデルとしてロジスティック回帰分類器を採用する。この分類器のパラメーター（偏回帰係数など）を人が言語学視点で解釈することで，スペイン語における主語後置のメカニズムを明らかにしようとする試みである。
109

2. 先行研究
2.1. 自動詞構文における主語後置
寺崎（1982: 106-109）によれば，スペイン語で主語後置が頻繁に起こるのは，（1）提示型動詞，（2）感情経験を表す動詞，（3）再帰構文，（4）判断文の 4 つである。このうち本研究が対象とするのは（1）である。これは，「始まる」「起こる」など聞き手の認識が未だ及んでいないであろう事物を談話に導入する働きを持つ動詞（多く自動詞）を指す。以下に例を示す（寺崎 1982: 102-103）。

Empezó

laresistencia.

始まる.点過去.3 人称単数

定冠詞.女性.単数

抵抗運動.女性.単数.主格「抵抗運動が始まった（著者訳）」
この現象に関しては，具体的にどの動詞が「提示型動詞」に含まれるのか，主語後置の生産性はどの程度なのかなど，曖昧な点があり分析・探究の余地がある。
2.2. 先行研究の概観
スペイン語は屈折性が強く，動詞の語形から主語の人称・数が判別できる。そのため主語の省
略・後置のハードルが低いと言え，語順は「自由選択」「無秩序」という考え方が長く支配的であった（Contreras 1976: 15）。しかし，Hatcher（1956）が「開始（beginning）」，「発生（occurrence）」などの意味素性を設定し，主語後置が起こりやすいとされる動詞を類型化したことを契機に関心が強まった。1970 年代には Contreras（1976）のように「主題（theme）―評言（rheme）」の枠組みなどの情報構造概念の援用もなされるようになった。
上述のような機能主義的枠組みに依拠した統計的研究もある。語順を類型化して計量するという意味で先駆的なのは出口（1984）であった。2010 年代には，線形重回帰分析を用いた研究も発表された。Brunetti & Bott（2011）や Rivas（2013）が該当し，いずれも「情報の新旧」や「項の意味役割」などの機能主義的変数を含めて解析がなされた。しかし，いずれも事例数が小さく，また
多重共線性の確認（分散拡大係数の調査など）がなされていないなど，統計学的妥当性の検証が徹底されていない面が見られる。

3. リサーチデザイン
3.1. 研究目的と研究設問
先行研究は，機能主義的な説明変数を採用しているために，その手間から事例数が小さくなり，
かつ変数コーディングに恣意性が入りかねないという問題を抱えている。そこで本研究では，機能主義的な説明変数をすべて捨象し，表層から得られる情報のみを利用して機械学習モデリング（ロジスティック回帰）を行うこととした。設定した研究設問は以下である。
(1) スペイン語の主語位置にみられる傾向性を，表層特徴から定量的に説明・予測できるか(2) スペイン語母語話者が「自然に響く」と感じる語順の背後の要因は何か(3) 表層特徴と機能主義的概念（情報構造）は，どのように対応しているか
事例数を増やすことと，先行研究（線形重回帰）よりも柔軟なモデリング（ロジスティック回帰）を行
110

うことで，より効果的に（1）を解決する。これは，より一般的な問いである（2）や（3）への足掛かりとなる。「対象構文（3.3.2 項）」を今後広げていくことで，モデルを敷衍し，（2）のようなスペイン語学的な知や，（3）のような一般言語学に還元できる知を得ることを視野に入れている。
3.2. データ
Cristian Cardellino 氏が公開（Cardellino 2019, Accessed: July 9, 2021）している，20 億語
コーパス（述べ語数：20 億 2495 万 9560 語，異なり語数：915 万 7394 語）を用いた。これは The
Open Parallel Corpus Project という，話し言葉・書き言葉双方が収録されたコーパスデータに，アルゼンチンの法律文や議会議事録などを加えて集成したデータである。
3.3. 手法
3.3.1. データの事前処理
コーパスの元データは，表 1 に示した通り，品詞タグなどの付いた TSV 形式である。
表 1 元データの一例
01
23ReglamentodeEjecución…

ReglamentodeEjecución
…

PROPN
ADP
PROPN
…

WSP
WSP
WSP
…

このデータから，Python3 の前処理プログラムで表層語形を抽出して 1 行 1 文形式のテ

キストに直し，対象構文だけを取り出した。なお，5 語以上の文長の重複事例は，慣用表現にしては長すぎると判断して削除した。前述の「対象構文」とは，「主語」「自動詞」「付加語句」からなる単文を意味している。そのため，対格・与格・再帰代名詞・従属節・関係節・受動態・繋辞を含む文と感嘆文・疑問文は除外した。また，明示主語を持たない事例や，主語が 1，2 人称の事例は除外した。1，2 人称での明示主語は殆ど代名詞のみになってしまい，極端な分布になるためである。こうした過程を経て，最終的に 28,396 個の事例を収集した。なお 3.3.1 項，3.3.2 項の各処理には，Explosion 社が Python3 向けに提供する spaCy ライブラリ（3.0.6）の es_core_news_lg モデル（3.0.0）を使用した。このモデルは，構文解析などの正解率が軒並み 9 割前後（spaCy, Accessed:
August 20, 2021）と，信頼性が高い。
3.3.2. 分析の手順
前処理済みのデータセットから，目的変数と 25 種類の説明変数を自動抽出し，データを 3:1（訓練データ：評価データ）に分割した。目的変数は，主語後置の場合「1」，前置の場合には「0」というダミー変数として扱った。説明変数（表 2）のうち，PrevPresence（当該文の主語が，直前 3 文のう
ち何文に登場していたか）と PostRate のみが量的変数であり，その他は，該当時に「1」，さもなくば「0」のダミー変数として扱った。なお PostRate は，訓練データからのみ算出することで訓練データから評価データへの情報転移を防いだ。
学習段階では，scikit-learn 0.24.2 を利用して訓練データからロジスティック回帰モデルを構築した。2 つの説明変数間の交互作用項も考慮したので，次元数は 325 になった。正則化は，説明111

表 2 説明変数一覧

変数ベクトルの L2 ノルムに定数項を掛けたものを

説明変数

略号

罰則項とすることで実行した。このとき，定数項の逆

直前 3 文の状況

PrevPresense

数 C の値を 1.0×10n（n= -2, 0, 2, 4 ,6）の要領で主語が複数

Plural

主語が固有名詞

Proper

主語が人称代名詞

Pronoun

主語が指示詞（を含む）

Demons

主語が属格（を含む）

Genitive

まず，構築したモデルの情報を示す。表 3 は，訓

主語が量化詞（を含む）

Quantifier

練事例・評価事例に対する正解率・適合率・再現率

主語に定冠詞あり

DetArt（有効数字 3 桁）である。比較しうる先行研究として，主語に不定冠詞あり

IndArtBrunetti & Bott（2011: 28）が構築した決定木のス

当該文が否定文

Negative

コアも併記した。表 4 は，最も優秀なモデル（C= 1.0

述語動詞が直説法

Indicative

×104 のとき）の各説明変数の偏回帰係数（有効数

述語動詞が接続法

Subjunctive

述語動詞が現在完了

PresPerf

述語動詞が過去完了

PastPerf

述語動詞が現在進行PresProg

述語動詞が過去進行

PastProg

表 3 を見る限り，表層特徴を用いて主語後置／

述語動詞が点過去

SimplePret

前置を予測しうる蓋然性は高いと言える。先行研究

述語動詞が線過去

Imperfect（Brunetti & Bott 2011: 28）と比しても，ほとんどの述語動詞が未来

Future指標で上回っているし，そもそも先行研究では訓述語動詞が接続法過去

Past(SBJC)

練・評価のデータ分割が行われていないので，指標述語動詞が過去未来

PosPretの信頼度は本研究を下回ると考えられる。機能主義

述語動詞が現在Present

的カテゴリを導入せずとも，事例数を増やせば主語

文頭に前置詞句あり

InitialPrep

文頭に副詞（句）あり

InitialAdverb

述語動詞の主語後置率

PostRate

変化させ比較した。そのうえで，各モデルにおいて評価データに対して主語位置の予測（分類の閾値は 0.5）を実行した。

4. 結果と考察

字 3 桁。「&」は交互作用）である。紙面の都合上，正の値・負の値それぞれ上位 4 個のみを挙げた。
4.1. RQ1：「スペイン語の主語位置にみられる傾向
性を，表層特徴から定量的に説明・予測できるか」

位置を正確に予測しうることが明らかになった。
一方で，訓練データと評価データとの間で性能差が小さいことや，正則化を緩くしたときに性能が上がり収束傾向を見せることから，今回のモデルは適合不足だと考えられる。次元を増やしたり，ランダム
フォレストなどのフィッティングの強いモデルを適用したりして，さらに分類性能を高めることが可能だろう。

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表 3 構築したモデルの評価指標値
先行研究（事例数 1200）

本研究（訓練事例数 21297，評価事例数 7099）
C= 1.0×10-2（正則化最高）

C=1.0

C=1.0×102

C=1.0×104

C=1.0×106（正則化最低）＜訓練＞
正解率：.838
適合率：.736
再現率：.349＜訓練＞
正解率：.803
適合率：.772
再現率：.638＜訓練＞
正解率：.811
適合率：.764
再現率：.681＜訓練＞
正解率：.812
適合率：.758
再現率：.696＜訓練＞
正解率：.812
適合率：.758
再現率：.696＜訓練＞
正解率：.812
適合率：.758
再現率：.696

＜評価＞

＜評価＞
正解率：.815
適合率：.789
再現率：.641＜評価＞
正解率：.815
適合率：.767
再現率：.676＜評価＞
正解率：.815
適合率：.760
再現率：.685＜評価＞
正解率：.815
適合率：.760
再現率：.686＜評価＞
正解率：.815
適合率：.760
再現率：.686

なし

4.2. RQ2：「スペイン語母語話者が「自然に響く」と感じる語順の背後の要因は何か」
表 4 偏回帰係数の絶対値が大きい説明変数 （C=1.0×104 のとき）
説明変数

偏回帰係数（正）説明変数

偏回帰係数（負）Past(SBJC) & InitialPrep 9.91

Pronoun-8.24

Demons & Quantifier

6.88

DetArt & PastProg-7.64

Demons & Subjunctive

6.56

IndArt & PastProg-6.44

Genitive & PastProg-6.39

PastProg & InitialAdverb 5.48

ロジスティック回帰は一般化線形モデルの一種であるから，表 4 のように説明変数ごとの偏回帰係数の符号と絶対値を見ることで，主語位置の分類におけるインパクトを推し量ることができる。表4 では，正の値（主語後置へのインパクト）での上位 4 つはいずれも交互作用項だった。過去進行（PastProg）や指示詞（Demons）などが主語後置へのインパクトが強い可能性がある。ただし，とりわけ「過去」の表現に関してテンスやアスペクトが複雑に入り組んだパラダイム（表 2 参照）を持つス
ペイン語において，過去進行形は英語ほど頻繁に使われない。少数の事例から強い影響を受けている可能性も高いので，正則化などを通じて実験を繰り返す必要がある。
負の値（主語前置へのインパクト）では，依然として過去進行の影響が強いが，一方で人称代名詞（Pronoun）や定冠詞（DetArt），属格（Genitive）などが主語前置に作用している可能性が見て取れる。特に定冠詞は，野田（1994: 94-95）などに見られるよう，「情報の新旧」における旧情報に振り分けられる傾向にある。こうした先行研究との比較検討が重要になるだろう。
また，後置率（PostRate）の値は，Hatcher（1956）らの「動詞の意味素性」との比較検討が可能である。例えば Hatcher（1956: 8）は「開始（beginning）」という素性を立て，この素性を持つ動詞
は主語後置が無標になると指摘した。しかし，本研究においては「始まる」という意味を持つ

empezar や comenzar はいずれも 2 割前後の後置率（それぞれ 2.43×10-1 と 1.94×10-1）にとどまっている。この解釈については，今後検討する必要がある。

113

4.3. RQ3：「表層特徴と機能主義的概念（情報構造）は，どのように対応しているか」
4.2 節で示した通り，大規模な定量分析を経て，表層特徴（定冠詞の有無など）から「情報の新旧」などの機能主義的概念が近似できる可能性が明らかになった。また，本研究では時制などの情報や，交互作用項も考慮しているので，例えば「定冠詞 ＆ 現在形」と「旧情報」の関連を考察するなどの，よりきめ細かい分析をすることが可能となる。さらに，Contreras（1976）らの立場に倣
い，後置主語を「評言」・「新情報」と仮定するならば，各事例文の持つ説明変数ベクトルと主語位置との間でコレスポンデンス分析を行うなどにより，「典型的な主語後置構文」の類型を見出し，間接的に表層特徴と情報構造の関連を調べることもできるだろう。

5. まとめ本稿は，スペイン語の自動詞構文における主語後置のメカニズムに，大規模データからの数理モデル構築と，その機械学習結果の言語学的解釈で迫ろうとした。研究設問の（1）～（3）について，
結果から，（1）では主語位置を表層特徴から予測できる可能性は高いと明らかになった。（2）では，先行研究との一致・不一致の両方が見られた。（3）では，「定冠詞」などの特徴が「情報の新旧」などと対応するという解釈が可能であった。これは，野田（1994: 94-95）らのスペイン語学的知識に符合している。他方，少数の事例から強い影響を受けていると解釈できる箇所もあった。正則化手法など，アルゴリズムの修正が必要となる。また，（3）を通言語的に敷衍できれば，一般言語学的に有益たりえる。

引用文献
Brunetti, L., &. Bott, S. (2011). Subject inversion in Romance: a corpus-based study; Handout
distributed at: Quantitative Investigations in Theoretical Linguistics QITL-4. <available athttps://edoc.hu-berlin.de/bitstream/handle/18452/2021/brunetti.pdf?sequence=1>
Contreras, H. (1976). A theory of word order with special reference to Spanish. North-Holland Pub. Co.
Cardellino, C. (2019). Spanish Billion Words Corpus and Embeddings (Published: August 2019),<https://cs.famaf.unc.edu.ar/~ccardellino/SBWCE/sbwce.tagged.tar.bz2>（Accessed: July 9, 2021）
出口厚実 (1984) 「スペイン語における主語・動詞・目的語の語順に関する量的考察」 『Estudios Hispánicos』(大阪外国語大学), 10，1-17．
Hatcher, A. G. (1956). Theme and Underlying Question: Two Studies of Spanish Word Order. Word 12,
supplement 3, 1-52.
野田尚史 (1994) 「日本語とスペイン語の無題文」 『日本語とスペイン語』 (国立国語研究所), 1，83-103．
Rivas, J. (2013). Variable Subject Position in Main and Subordinate Clauses in Spanish: A Usage-BasedApproach. Moenia, 19, 97-113.
spaCy. spaCy Models Documentation: Spanish < https://spacy.io/models/es> (Accessed: August 20, 2021)
寺崎英樹 (1982) 「スペイン語における主語の後置」 『小樽商科大学人文研究』, 63，95-111．

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________________________________________________________________________________『英語コーパス学会大会予稿集 2021』 (ISSN 2436-6447)

Proceedings of the JAECS Conference 2021
刊行日 2021 年 10 月 2 日
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