「欧米文化研究」第30号

2023年

コーパスを活用したシノニム・語法研究におけるMI-score の役割 *
井

上

永

幸

１．はじめに世界で初めてコンピュータコーパスに依拠してつくられた Collins COBUILD English
Language Dictionary（1987）の編集過程を詳述した Sinclair（1987）に言及するまでもなく，
コーパス検索システムにおける統計値は辞書編集においてまさに救世主であり，辞書編集におけるコーパス言語学とともに発展してきた経緯がある。時間制約の多い辞書編集の現場では，執筆中の見出し語項目に関する単語を大規模コーパスで検索した際に，記述すべき単語や表現についての情報を短時間で効率的に提供することが課題とされてきたのである。McCarthy
and O’Keeffe（2010）及び Walter（2010）は以下のように述べている。

（1）McCarthy and O’Keeffe (2010), p. 7
	As mentioned (see also Walter, this volume), the initial application of CL (i.e. Corpus
Linguistics) in our profession was in the area of lexicography, and software and corpora
were co-designed so that lexicographers could make better dictionaries.

（2）Walter (2010), p. 428
	Any lexicographer working with the English language today must owe a huge debt
to that evangelist of corpus lexicography, John Sinclair. While the American Heritage
Dictionary of 1969 was the first to make use of corpus information, Sinclair and his
team at Birmingham University, UK (in collaboration with Collins publishers), went
far further in marrying the theory of large-scale corpus analysis with almost every
aspect of the practice of lexicography in their groundbreaking COBUILD (Collins
Birmingham University International Language Database) dictionary of 1987.

辞書編集における統計値の活用については，主として Church and Hanks（1990），Church etal.（1991），Church and Mercer（1993），Clear（1993），Church et al.（1994）などにおいて，効率的でより正確で適切な統計値を模索する議論が戦わされたが，特に，Church et al.（1994）
は，MI-score（mutual information score）や t-score といった統計値を，シノニムの成立条件
―3―

井上永幸

と言える代替可能性（substitutability）を判断する際の基準として使用することを提案していることで注目される1）。
さて，このような経緯で発達してきたコーパス言語学における統計値であるが，近年ではシノニム・語法研究に活用される場面も増えてきた2）。シノニム・語法研究では，特定の語と語の結合度の高さが問題にされることがあるが3），その結合度の程度差を科学的で客観的な指標として明示するためにしばしば統計値が用いられるのである。辞書編集の際は，限られた時間の中でとにかく効率的に辞書項目中で言及すべき言語事実を選択するために統計値が用いられるわけであるが，シノニム・語法研究では，当該言語事実だけでなく関連語などにも目を配りながら分析・一般化を試みることになるため，できるだけ多様な類例に注目する必要がある。
このように用途によって，コーパス検索システムに求められる機能や効用は当然変わってくるのである。本稿は，辞書編集における統計値としては低頻度語に敏感過ぎると批判を浴びることの多い MI-score について，シノニム・語法研究の立場から再考し，その有用性を主張するものである。コーパスとしては，公開されているコーパスの中では最も統計処理機能が充実しており大規模な WordBanks Online を利用する。

２．MI-score の概観
MI-score4）は特定の２語間について連想関係の強さを計る尺度で，予想以上に共起頻度が高い語の組み合わせで値が高くなる。共起頻度自体はそれほど高くなくても，当該単語との共起頻度が期待値以上であれば MI-score は高い値を示す。共起する２語が持つ意味的特性に焦点があてられる傾向があり，慣用句，ことわざ，複合語，専門用語など比較的独特の言い回しを（3）は idea(s) の直前の位置に生構成する語がリストの上位に現れることになる5）。たとえば，起する単語の MI-score 順リストである。
（3）の第３列目にある「共起頻度」とは特定の位置〔ここでは idea(s) の直前の位置〕における当該単語の頻度を，第４列目にある「頻度」とはコー
パス全体に現れる当該単語の頻度を表す。

（3）idea の直前の位置に生起する単語の MI-score 順リスト
単語

共起頻度

頻度

MI-score

共起頻度

頻度

1

out-of-market

18

24

11.69436

26

Generate

単語

3

39

MI-score
8.408962planet-formation

710

11.59483

27

dumbest12156

8.408963

pre-conceived

20

34

11.34387

28

half-baked

21

290

8.321814

direct-competition

3

6

11.109429

persecutory

342

8.30205

5

haziest918

11.109430

dafter3

42

8.30205

6---Any3

6

11.109431

earthshaking

343

8.2681

7

foggiest

37

93

10.779732

space-saving

573

8.24158

preconceived

131

338

10.7419433

out-of-the-box

460

8.20251―4―

コーパスを活用したシノニム・語法研究における MI-score の役割
9self-oriented

41110.64997

34

remotest

18

278

10

faintest

194

661

10.34081

35

far-out

694

8.16038
8.13977

11

FXs

12

48

10.1094

36

POTS

3

48

8.109412

hair-brained

3

12

10.109437

high-concept

348

8.109413vaguest35

145

10.05877

38

multiculturalist

349

8.07965

14

soberer

3

149.88701

39

19960922

470

7.98012

15

Godwinian3

20

9.3724440

daftest3

53

7.966447.95167

16

pie-in-the-sky

862

9.155241slightest

198

3534

17

over-valued

758

9.05877

42

keg

19

340

7.9479418

new-fangled

15

129

9.0050643

stupider

358

7.83638

19

hare-brained

870

8.9801244

maddest3

59

7.81172

20

cockamamie

438

8.8614745

patentable

360

7.78747

21

half-formed

770

8.78747

46

money-saving

81647.7518522

Darwinist

660

8.78747

47

outworn

3

63

7.71708

23

Vygotskian

333

8.6499748

harebrained

3

65

7.672

24

pseudoscientific3378.48491

49

’big

9

196

7.6646225

crackpot

16208

8.40896

50

testable

5111

7.63691※concordance size: 124818, Query: simple, attribute: word, Minimum frequency in corpus: 5, Minimum frequency ingiven range: 3

このリストを一見しただけでは，idea(s) という単語とリストアップされた語との連想関係の強さを実感しにくいかもしれないが，それはまさに Baugh et al.（1996）が指摘している「低頻度語にまでも高いスコアを与えてしまう」という MI-score の特性が反映されている場合が少なくないからである。
（4）を見られたい。

（4）Baugh et al. (1996), p. 456）	A statistical index which is commonly used as an indication of the strength of acollocation is the mutual information score. At first the CIDE collocation tools used aslightly modified mutual information score (the “H-score”), but we found that this gave
deceptively high values for collocates with low frequencies.

このような特性のある MI-score を使用する際に気を付けなければならないのは，MI-score のリストの上位にランクされていても，必ずしもキーワードとなる語〔ここでは idea(s)〕の典型的な連語ではなく，検索対象となったコーパスまたはそのコーパス内の特定のサンプルに特有の連語であることが多いということである7）。
コーパス検索システムのインターフェイスには，統計値リストを作成する際に各種統計値の特性を考慮したいくつかのオプションが用意されていることが多い。今回利用した WordBanks
Online のプラットフォームである Sketch Engine でも，統計値リストを作成する際に最低頻度を設定することができるようになっている。
（3）のリストを作成する際にも，デフォルトの
―5―

井上永幸

Minimum frequency in corpus: 5及び Minimum frequency in given range: 3という設定8）を生かしたリスト作成となっている。低頻度の項目では MI-score の信頼度が下がるといったことを見越した最低限の配慮がされているといってもよいであろう。ただ，そのような配慮がされてあったとしても，上述のように，リストを一見しただけでは，idea(s) という単語とリストアッ
プされた語との連想関係の強さを認識するのは難しいかもしれない。なぜなら，「共起頻度」
が３以上のものに制限してあるとはいえ，この程度の制限では検索対象となったコーパスまたはそのコーパス内の特定のサンプルに特有の連語も混在してくる可能性が高いからである。試みに，（3）から，「共起頻度」が３のものだけを抜き出してみたのが（5）である。一番右側のコラムに，実際の用例を観察して，その３例が生起している状況を説明してある。

（5）idea(s) の直前の位置に生起する単語の MI-score 順リストから共起頻度が３のもの
単語

共起頻度

頻度

MI-score
6

11.1094説明

4

direct-competition

3

３例中２例が同じソース

6---Any3

6

11.1094

３例とも同じソース；em dash を伴う定型の質問形式の一部

12

hair-brained

3

12

10.1094

hare(-)brained の異形；第48位の harebrained も参照

14

soberer

3

149.88701

３例ともソースは異なるが同箇所の引用

15

Godwinian3

20

9.37244

23

Vygotskian

333

8.6499724

pseudoscientific3378.48491

３例とも同じソース
３例中２例が同じソース

26

Generate

339

8.40896

３例中２例が同じソース
３例中２例が同じソース

29

persecutory

342

8.30205

30

dafter3

42

8.3020531

earthshaking

343

8.2681

３例中２例が同じソース

36

POTS

3

48

8.1094

３例とも同じソース；ソーシャルメディアメッセージのタイ
トルの一部

37

high-concept

348

8.109438

multiculturalist

349

8.07965

40

daftest3

53

7.96644

43

stupider

358

7.83638

44

maddest3

59

7.8117245

patentable

360

7.78747

47

outworn

3

63

7.71708

３例中２例が同じソース

48

harebrained

3

65

7.672

第12位の hair-brained も参照

３例中２例が同じソース※concordance size: 51,777, Query: simple, attribute: word, Minimum frequency in corpus: 5, Minimum frequency ingiven range: 3（5）の中から，実際にどのような形でキーワードがヒットし抽出されているのか，いくつかサンプルの KWIC9）表示のハードコピーを示しておく。（6）を見られたい。

（6）idea(s) の直前に生起する語で高 MI-score でありながら共起頻度が３の語の例※行頭の doc#XXXXX〔X はアラビア数字〕はソースとなる doc ID を示す。
―6―

コーパスを活用したシノニム・語法研究における MI-score の役割

a. 第６位の ---Any10）b. 第14位の sobererc. 第23位の Vygotskiand. 第36位の POTS

３例中２例ないしは３例が同じソースからの場合は，MI-score が過剰評価している可能性
が 高 く な る が， そ れ で も，Godwinian や Vygotskian と い っ た 固 有 名 詞 派 生 の 語 や，hairbrained, soberer, pseudoscientific, Generate, persecutory, dafter, earthshaking, high-concept,
multiculturalist, daftest, stupider, maddest, patentable, outworn, harebrained など，idea(s) の前に生起しても何ら不思議はない語もリストアップされている。このように，低頻度であっても idea(s) と全く無関係ではない語もリストアップされていることは無視できない事実である。辞書編集の現場では，こういった低頻度の紛らわしい例は排除してしまった方が効率は良
いかもしれないが，シノニム・語法研究の観点からは，低頻度の排除は必ずしも良い結果ばかりをもたらすとは言えない。これに関しては，次節で詳しく見てゆくことにする。
このような MI-score の特性を踏まえ，筆者は MI-score のリストを利用する際は，共起頻度の高いものを優先してリストを読み解くことを推奨している11）。それに従えば，たとえば（3）からは，形容詞の最上級の形がいくつかリストアップされていることに気づく。そしてそれらの形容詞最上級には２つの用法が見られ，１つは have を含む否定文で知識・理解の量や程度の少なさを強調する slightest（順位41，頻度198），faintest（順位10，頻度194），foggiest（順
位７，頻度37），vaguest（順位13，頻度35），remotest（順位34，頻度18），haziest（順位５，頻度９）〔以上，頻度順〕である。
（7）を見られたい。
―7―

井上永幸

（7）	Since the Cuban media never touches local crime, nobody had the slightest idea what―doc#13471, 374068705

the problem was.

さらにもう１つの用法は，考えの愚かさにふれる dumbest（順位27，頻度12），daftest（順位40，頻度３），maddest（順位44，頻度３）〔以上，頻度順〕の３語である。（8）を見られたい。

（8）That’s the dumbest idea I ever heard.

―doc#818, 63084176

特に，前者のような定型表現を弁別する際に MI-score は大きな威力を発揮する。Longman
Dictionary of Contemporary English（Delacroix, L. (ed.), 2014, Sixth Edition, Harlow: Pearson
Education Limited; LDOCE6）では，以下のように記述されている。

（9）LDOCE6, s.v. idea, 2	2 KNOWLEDGE [C,U] a general understanding of something, based onsome knowledge about it: . . . | not have the faintest/slightest/foggiest
idea spoken: I don’t have the faintest idea what to get Rachel for herbirthday.

３．MI-score と他の統計値との比較
すでに述べたように，辞書編集における統計値活用とシノニム・語法研究における統計値活用では，その目的を異にする。シノニム・語法研究では，特定の言語事実の分析・一般化を試みることになるため，可能な限り多様な用例を対象に分析を試みる必要がでてくるからである。
MI-score は共起頻度の低い語であってもリストの上位に現れることがあるので，実際にどのように使われているのか KWIC 表示を確認して，特定のコーパスソースにのみ依存する結果でないか，想定外の用法が紛れ込んでいないかなどを確認する必要がある。辞書編集の現場のような時間的な制約に縛られる状況では，低頻度語に過剰反応する MI-score のこういった特性が欠点としてみなされるため，MI-score に代わる他の統計値もいくつか提案されている。
本節では，シノニム・語法研究の視点から，Sketch Engine 上から利用できる MI-score 及びMI3-score，logDice，log likelihood といった統計値の比較検証を行い，指摘されている欠点があるにもかかわらず MI-score を利用する意味を考えてみたい。なお，本稿では，紙幅の関係
から MI-score 以外の３統計値については詳説は行っていないので，詳しくは注記に示した資料を参照されたい。
―8―

コーパスを活用したシノニム・語法研究における MI-score の役割

すでに述べたように，MI-score は２語間の連想関係の強さを測る尺度なので，例えば特定の動詞と強い連想関係のある副詞を調べようとするときには威力を発揮する12）。ここでは，一例として動詞 deny と連想度の高い -ly 副詞に焦点を当てて，MI-score とその他各種統計値のふるまいを観察してゆくことにする。
（10）は動詞 deny の直前に生起する語の MI-score 順リストである。紙幅の都合で120位までにとどめてある13）。

（10）deny の直前の位置に現れる単語の MI-score 順リスト
順位

単語

共起頻度

頻度

MI-score

順位

共起頻度

頻度

MI-score1

ungratefully

1124

12.25331

61

Lipschitz

3176

7.504372

strenuously

188

550

11.83014

62

Motassadeq

3178

7.488073

categorically

238

957

11.3712963

expressly

13807

7.42286

4

vehemently

319

1294

11.35863

64

fiercely

52

3355

7.367195

Buthulezi

3

16

10.96381

65

ISU

6

394

7.34175

6vigourously

317

10.87634

66

Rickards

3

208

7.26337

7

adamantly

64

440

10.59748

67

Navarro-Valls

4280

7.249568

al-Dulaymi

325

10.31995

68

wrongfully

4281

7.244429flatly143

1343

10.14747

69

blandly

4283

7.23419

10

Ongaro3

38

9.71588

70

Ben-Eliezer

6448

7.15645

11

Zondi

4

51

9.70642

71

Azam

4

301

7.1452212

steadfastly

47

639

9.61376

72

Jacko

14

1068

7.125513

ut-Tahrir

3429.57149

73

unjustly

6459

7.12146

14

emphatically

91

1290

9.55348

74

Ito

3

232

7.10583

15

Pechman

459

9.496275

Turley4311

7.0980716

Mertel3

479.40922

76

Hiss

3

235

7.08729

17

Graco

3

51

9.29138

77

Sevan

4

314

7.08422

18

stoutly

13234

9.2089278

Kenteris

4332

7.0038

19

Lrc

3

57

9.13092

79

Gao

3

249

7.0038

20

hotly

65

1313

9.04256

80

Bashir

24

2029

6.97725

21

Tancred483

9.003881

Gehring

3260

6.9414422

heatedly

7150

8.95738

82

Pell

4

372

6.83968

23

MLIM

3

67

8.89772

83

Ujaama3279

6.83968

24

vigorously

132

2969

8.88748

84

Tsvangirai

9838

6.8379625

Makgoba

4908.88699

85

Hann

3

292

6.7739826

mainman

5113

8.88059

86

Scott-Crossley

3295

6.75924

27

Saklaoui3

688.8763487

fervently

7693

6.74949

28

Weakland495

8.80899

88

Bandar

4412

6.69234

29

Hallman

3

74

8.7543589

Khartoum19

1969

6.68352

30

Cloete3768.71588

90

Goenka3313

6.6737931

Chamblain

3798.66003

91

Friedel

7733

6.66853

32

Delucchi

10268

8.63468

92

Airbus212231

6.64769

33

angrily

1253416

8.60654

93

persistently

7749

6.63738

34

Cosby

26

759

8.51133

94

Islamabad

45

4845

6.62842

35

Boudria

4123

8.43633

95

ETA

10

1115

6.5779436

vociferously

6192

8.37884

96

unlawfully

5560

6.57149

37

Spellar8270

8.30203

97

initially

141

15796

6.5711238

Sacher3

106

8.2358998

Libyans

4459

6.53649

39

strongly

436

16731

8.11679

99

Pressman

3350

6.5126

―9―

単語

井上永幸
40

Habs

13

511

8.0821100

improperly

12

1425

6.48706

41

Maskhadov

10394

8.07872

101

Avila

3

357

6.484036.47597

42

Cedarbaum

5200

8.05692

102

Hallett

3

359

43

Gopalakrishnan

31228.03307

103

Jaaskelainen

3374

6.41691

44

USOC

13

538

8.00782

104

Hekmatyar

4502

6.407345

repeatedly

287

12060

7.98581105

explicitly

19

2401

6.39735

46

al-Sahhaf

31307.94144

106

Shinawatra

4508

6.3901647

cruelly

241104

7.85528

107

Radwanski

4513

6.3760348

consistently

146

7100

7.77506108

summarily

3410

6.28433

49

Bagley3

146

7.77398

109

routinely

29

4027

6.26133

50

indignantly

10

487

7.77299

110

Sneddon

5709

6.231136.22065

51

furiously

38

1888

7.74413

111

Conte

6

857

52

Wragg

5

252

7.72349

112

Sixsmith

3434

6.20226

53

unconstitutionally3

152

7.71588

113

Kabila3438

6.18902

54

Clift

3

152

7.71588114

woodwork

101466

6.183155

staunchly

10520

7.6784115

implicitly

7

1033

6.17357

56

Bail

4

214

7.63738

116

Greer

8

1230

6.114457

callously

3163

7.61508

117

Smitherman

3465

6.1027258

robustly

5281

7.56635

118

unfairly

13

2041

6.08422

59

-also

3

170

7.55442119brilliantly

22

3455

6.08381

60

Vilakazi

4229

7.53964

120

Bondies

3473

6.07811※concordance size: 51,777, Query: simple, attribute: lemma, Minimum frequency in corpus: 5, Minimum frequency ingiven range: 3（11）は（10）の表から -ly 副詞のみを抜粋したもので，全部で41の副詞が示されている。一番左のコラムはこのリストのために新たに付けた順位，その右側には抜粋前の120位まで示されていた（10）の順位を残してある。

（11）deny の直前の位置に現れる -ly 副詞の MI-score 順リスト〔（10）の抜粋〕
順位

元
順位

単語

共起
頻度

頻度

MI-score

順位

元
順位

単語

共起
頻度

頻度

MI-score11ungratefully

1124

12.25331

21

51

furiously

38

1888

7.744132

2

strenuously

188

550

11.83014

22

53

unconstitutionally3

152

7.7158833

categorically

238

957

11.37129

23

55

staunchly

10520

7.67844

4vehemently

319

1294

11.35863

24

57

callously

3163

7.61508

5

6

vigourously

317

10.87634

25

58

robustly

5281

7.56635

6

7

adamantly

64

440

10.5974826

63

expressly

13807

7.422867

9flatly143

1343

10.14747

27

64

fiercely

52

3355

7.36719812

steadfastly

47

639

9.61376

28

68

wrongfully

4281

7.24442914emphatically

91

1290

9.55348

29

69

blandly

4283

7.23419

10

18

stoutly

13234

9.20892

30

73

unjustly

6459

7.12146

11

20

hotly

65

1313

9.04256

31

87

fervently

7693

6.74949

12

22

heatedly

7150

8.95738

32

93

persistently

7749

6.63738

13

24

vigorously

132

2969

8.88748

33

96

unlawfully

5560

6.57149

14

33

angrily

1253416

8.60654

34

97

initially

141

15796

6.571121536

vociferously

6192

8.37884

35

100

improperly

12

1425

6.4870616

39

strongly

436

16731

8.11679

36

105

explicitly

19

2401

6.397351745

repeatedly

287

12060

7.9858137

108

summarily

3410

6.28433― 10 ―

コーパスを活用したシノニム・語法研究における MI-score の役割
18

47

cruelly

241104

7.85528

38

109

routinely

29

4027

6.26133

19

48

consistently

146

7100

7.77506

39

115

implicitly

7

1033

6.17357

20

50

indignantly

10

487

7.77299

40

118

unfairly

13

2041

6.08422

41

119brilliantly

22

3455

6.08381※concordance size: 51,777, Query: simple, attribute: lemma, Minimum frequency in corpus: 5, Minimum frequency ingiven range: 3

この表から動詞 deny は少なくとも４種類の -ly 副詞を左側に伴う可能性が高いことがわかる。 す な わ ち， 最 も 多 く を 占 め る の が strenuously〔 第 ２ 位 〕，categorically〔 第 ３ 位 〕，
vehemently〔第４位〕といった様態副詞である14）。また，イタリック体で示した strongly〔第16位〕は，much や greatly のような程度副詞15） のひとつであるし，太字イタリック体のrepeatedly〔第17位〕，initially〔第34位〕，summarily〔第37位〕は時の副詞16） である。そして注目すべきは，太字で示してある ungratefully〔第１位〕，unconstitutionally〔第22位〕，
wrongfully〔第28位〕といった話者の評価を表す副詞で17），これらは（11）においては様態副詞に次いで多く現れる。第２節で指摘したように，MI-score は共起頻度が高いものを優先的に観察するのが効率的であるため，ここでも共起頻度に注目すると，話者の評価を表す副詞では cruelly〔第18位，共起頻度24〕，次いで brilliantly〔第41位，共起頻度22〕が共起頻度が高
いが，前者は読者からの意見を求める定型文の類似ソースが８例含まれるため〔（12a）を参照〕，
実質は17例となる。unfairly〔第40位，共起頻度13〕も doc# は異なるが全くの同例が２件抽出されているため，実質は12例となる〔（12b）を参照〕。ungratefully〔第１位，共起頻度11〕は同じソースからの定型疑問文に Sketch Engine が反応したもので，ここではカウントから除外する〔（12c）を参照〕。

（12）
a. cruelly と deny の連語例で類似ソースの部分

b. unfairly と deny の連語例で類似ソースの部分― 11 ―

井上永幸

c. ungratefully と deny の連語例

このように，共起頻度の少ないものに関しては検証の手間はかかるが18），シノニム・語法研究
ではこの確認が欠かせない。果たして，MI-score においては，話者の評価を表す副詞が８語確認できることになる。下に，brilliantly，unfairly，improperly の例を挙げておく19）。

（13）Baros could have added a third but was brilliantly denied by Monaco keeper Flavio―doc#401, 30460543

Roma.

（14）Further, they said state law unfairly denies them specific rights guaranteed to―doc#18214, 459154528

opposite-sex couples by the state constitution.

（15）After the 2000 election, it emerged that thousands of people, mostly blacks, were
improperly denied the right to vote because they mistakenly appeared on a list of―doc#12443, 270689027

ex-felons.

次に MI3-score を見てゆこう20）。deny の直前の位置に現れる -ly 副詞について，MI3-score
順に整列させたリストが（16）である。

（16）deny の直前の位置に現れる -ly 副詞の MI3-score 順リスト
順位

元
順位

1
2

単語

共起
頻度

頻度

MI3-score

順位

元
順位

単語

共起
頻度

頻度

MI3-score

1

vehemently

319

1294

27.99346

19

45

previously

77

24613

17.592073

categorically

238

957

27.16092

20

47

publicly

59

12384

17.43058

34

strenuously

188

550

26.93932

21

50

cruelly241104

17.02521

4

7strongly

436

16731

25.65316

22

55

stoutly

13234

16.609859flatly143

1343

24.46721

23

61

routinely

29

4027

15.9773

610

repeatedly

287

12060

24.31562

24

77

subsequently

29

7089

15.16142

7

13

vigorously

132

2969

22.97626

25

78

specifically

34

11587

15.141018

14

adamantly

64

440

22.59748

26

79

officially

33

10873

15.10356

915emphatically

91

1290

22.56907

27

81brilliantly

22

3455

15.00267― 12 ―

コーパスを活用したシノニム・語法研究における MI-score の役割
10

16

angrily

125

3416

22.538128

85

explicitly

19

2401

14.893211117

consistently

146

7100

22.15471

29

86

expressly

13807

14.82374

12

23

hotly

65

1313

21.087330

89effectively

34

16008

14.67473

13

26

initially

141

15796

20.85023

31

92

heatedly

7150

14.57209

14

27

steadfastly

47

639

20.72294

32

95

indignantly

10

487

14.41685

15

35

ungratefully

1124

19.17218

33

96

staunchly

10

520

14.32226

16

38

fiercely

52

3355

18.76807

34

107

vigourously

31714.04627

17

40

furiously

38

1888

18.23998

35

117

improperly

12

1425

13.65699

18

43

firmly62

11201

17.79009

36

119

formally

20

6887

13.59497

37

120

vociferously

6192

13.54877※concordance size: 51,777, Query: simple, attribute: lemma, Minimum frequency in corpus: 5, Minimum frequency ingiven range: 3（16）には，（11）の MI-score の表に現れていた cruelly〔第21位，実質共起頻度24〕，brilliantly〔第27位〕，improperly〔第35位〕の他に effectively〔第30位，共起頻度34〕が現れている21）。
第15位の ungratefully はすでに述べたようにカウントから除外する。すなわち，MI3-score のリストでは，話者の評価を表す副詞が４語〔太字〕確認できたことになる。下に，effectivelyと cruelly の例を挙げておく。

（17）A newsreader later effectively denied that anything more sinister had taken place.
―doc#8718, 197536003

（18）She is a bright girl who loves learning and has been cruelly denied this right by the―doc#473, 35582964

bullying.

続けて logDice を見てゆこう22）。
（19）は deny の直前の位置に生起する -ly 副詞の logDice
順リストである。

（19）deny の直前の位置に生起する -ly 副詞の logDice 順リスト
順位

元
順位

1

1

2

2

3

共起
頻度

頻度

logDice順位

元順位

strongly

436

16731

7.704219

32

furiouslyvehemently

319

1294

7.62178

2040

specifically3

categorically

238

957

7.20837

21

42

4

4

repeatedly

287

12060

7.202822

55strenuously

188

550

6.87932

6

6flatly

143

1343

7

7

consistently

146

8

8

vigorously

9

10

10

11

単語

共起
頻度

頻度

logDice38

1888

4.5362334

11587

4.13609

officially

33

10873

4.10937

43

routinely

29

4027

4.08992345

effectively

34

16008

4.03878

6.462924

50subsequently

29

7089

4.012837100

6.34441

25

52

cruelly

241104

3.89451322969

6.3039326

60

brilliantly

22

3455

3.70621angrily

125

3416

6.2135927

61

authority

52

80346

3.68892

initially

141

15796

6.09539

28

66

totally28

23362

3.61008― 13 ―

単語

井上永幸
11

12

emphatically

91

1290

5.81227

29

77

explicitly

19

2401

3.52251

12

17

adamantly

64440

5.3277730

82

formally

206887

3.48174

13

18

hotly

65

1313

5.3262231

95

continually

17

4469

3.308

14

22

previously

77

24613

5.04569

32

96

originally

20

15864

3.27632

15

23

firmly62

11201

5.0116433

101

immediately

28

45937

3.2310816

24

fiercely

52

3355

4.94984

34

108

promptly

154225

3.133717

25

publicly

59

12384

4.91323

35

109

simply33

71537

3.13242

18

26

steadfastly

47

639

4.87687

36

117

stoutly

13

234

3.0339137

119

absolutely

20

28418

3.0307※concordance size: 51,777, Query: simple, attribute: lemma, Minimum frequency in corpus: 5, Minimum frequency ingiven range: 3（19）のリストには，（11）の MI-score のリストにも見られた cruelly〔第25位〕，brilliantly〔第26位〕のほか，MI3-score の（16）にも現れていた effectively〔第23位〕が見られ，話者の評価を表す副詞３語〔太字〕が確認できる。
さらに，log likelihood に目を向けてみよう23）。（20）は deny の直前の位置に生起する -ly 副
詞の log likelihood 順リストである。

（20）deny の直前の位置に現れる -ly 副詞の log likelihood 順リスト
順位

元
順位

1
2

単語

共起
頻度

頻度

log
likelihood

順位

元
順位

単語

共起
頻度

頻度

log
likelihood

5vehemently

7strongly

319

1294

4473.297

23

84

specifically

34

11587

168.3617

436

16731

4052.1642488

officially

33

10873

3

8

165.5699

categorically

238

957

3341.865

25

91subsequently

29

7089

4

162.381210

strenuously

188

550

2781.13326

95

effectively

34

16008

147.1857

512

repeatedly

287

12060

2613.962

27

98brilliantly

22

3455

142.3409

6

15

flatly143

1343

1742.053

28

100

stoutly13234140.7423

7

19vigorously

132

2969

1369.153

29

106

explicitly

19

2401

131.1085

821

consistently

146

7100

1286.402

30

117

expressly

13807

108.1363

922angrily

1253416

1246.948

31

126

formally

20

6887

98.62873

1024emphatically

91

1290

1030.159

32

133

continually

17

4469

92.76724

11

26

initially

141

15796

1007.019

33

137

totally

28

23362

91.05117

1230

adamantly

64440822.18534

139

indignantly

10

487

88.05481

13

34

hotly

65

1313

688.405235

140

staunchly

10

520

86.73651

14

41

steadfastly

47

639

536.0913

36

146

improperly

12

1425

84.28507

15

47

fiercely

52

3355

428.5626

37

148

unfairly

13

2041

84.11576

16

50

previously

77

24613

390.9236

38

152

promptly

15

4225

79.83145

17

51

firmly6211201

384.0407

39

173

originally

20

15864

66.90411

18

53

publicly

59

12384

348.0328

40

185

vociferously

6

192

57.91837

19

55

furiously

38

1888

333.0994

41

186

immediately

28

45937

57.40649

20

70

cruelly24

1104

214.09342

191

simply33

71537

52.52959

21

74

routinely

29

4027

194.6974

43

195

fervently

7693

51.69811

22

82ungratefully

1124

170.9177

44

200

persistently

7749

50.61539※concordance size: 51,777, Query: simple, attribute: lemma, Minimum frequency in corpus: 5, Minimum frequency ingiven range: 3― 14 ―

コーパスを活用したシノニム・語法研究における MI-score の役割（20）には，（11）の MI-score リストにも見られた cruelly〔第20位〕，brilliantly〔第27位〕，
improperly〔第36位〕，unfairly〔第37位〕の他，（19）の logDice と同様に effectively〔第26位〕が見られ，話者の評価を表す副詞は全部で６語〔太字〕が確認できる。また，（11）と同様に，第22位の ungratefully はカウントから除外する。
以上見てきたように，動詞 deny と最も一般的に用いられる様態の副詞については，どの統計値でもその連想度の高さを一定程度示してくれるが，deny と特徴的に生起する話者の評価を表す副詞については MI-score が最も効果的に顕在化させてくれることが分かった。

４．おわりに
低頻度語に関して過剰反応すると批判される MI-score をめぐって，シノニム・語法研究における利用価値の再考を試みた。コーパス検索システムは辞書編集を主な目的として開発・進歩してきた経緯があり，厳しい時間制約のある状況で可能な限り統計値の信頼性を高いものにするということを最優先にして議論が進められる。一方，シノニム・語法研究においては，コーパス基盤的な（corpus-based）アプローチかコーパス駆動的な（corpus-driven）アプローチのいずれにせよ，時間的制約よりも言語分析の際の新たな発見の可能性が優先されるべきであろう。低頻度語は，コーパスに含まれるかどうかがコーパス構築の際に特定のソースとして選ばれたテクストに特有の連語であるなど，偶然による可能性が高くなるといったことがある程度想定されるが，偶然であるかどうかは KWIC 表示を確認することで判断できるし，低頻度語に過剰反応するという発想ではなく，低頻度語にも反応してくれるので検証できる範囲が広がるととらえるべきであろう。シノニム・語法研究において統計値は新発見への単なる足がかりであり，統計値だけで判断せず実際の KWIC 表示を確認しながら，慎重に分析を進めてゆく必要がある。
（21）に示すように，Church and Mercer（1993）は，Church et al.（1991）を引用しながら，
各種統計値には長所短所があるのでそれらを把握し適材適所で活用することが重要であることを指摘して，統計値を妄信することを戒めている。

（21）Church and Mercer (1993: 20)〔下線は筆者〕
Summary statistics such as mutual information and t-scores may have an importantrole to play in helping lexicographers to discover significant patterns of collocations,though the position remains somewhat controversial. Some lexicographers prefermutual information, some prefer t-scores, and some are unconvinced that either ofthem is any good. Church et al. (1991) argued that different statistics have different― 15 ―

井上永幸

strengths and weaknesses, and that it requires human judgment and exploration todecide which statistic is best for a particular problem. . . .

各種統計値の特徴を踏まえて活用すれば，一見欠点と思われる特徴も有効活用できることを示した。特に，MI-score のような癖の強い統計値については，入門書の記述だけに惑わされず，
自分のなじみのある語でいろいろと試行錯誤の上，その特徴をつかむことが肝要である。

注* 本稿は，筆者が，「英語コーパス学会第44回大会ワークショップ２」（2018年10月６日，東京理科大学神楽坂キャンパス）において，「コーパス研究の作法 －語法研究・辞書編集を通して－」と題して発表した内容の一部に加筆したものである。
１）例えば，本稿で取り上げる MI-score は，言語研究者らを想定した原則無料のコーパスサイトとしては最大規模を誇る English-Corpora.org〔https://www.english-corpora.org/mutualInformation.
asp〕や，有料の WordBanks Online〔https://wordbanks.harpercollins.co.uk/〕，Sketch Engine〔https://www.sketchengine.eu/〕 は も ち ろ ん，WordSmith Tools〔https://www.lexically.net/
wordsmith/〕といったパソコン上で動作する検索システムにおいてまでも利用可能である。
２）井上（2010），井上（2016），井上（2018）を参照。
３）語と語の結合度（collocability）に程度の差があることは，“collocation”を初めて専門用語として用いた Firth（1951: 194-95）ですでに指摘されている。
４）MI-score について，Church and Hanks（1990: 24）は「３より大きい場合にその語の組み合わせが興味深いものとなる傾向がある」と述べ，Barnbrook（1996: 99）は「厳密な統計的有意な数値は明らかではないが，1.58を打ち切り点とすることができる」旨述べている。MI-score の考え方はそれほど新しいものではなく，情報理論の多くの教科書で扱われているという（Church et al.
1994: 159, Fano 1961: 28）。以下，Church and Hanks（1990: 23）より引用しておく：
 What is “mutual information?” According to Fano (1961), if two points (words), x and y, haveprobabilities P (x) and P (y), then their mutual information, I (x, y), is defined to beInformally, mutual information compares the probability of observing x and y together (the joint
probability) with the probabilities of observing x and y independently (chance). . . .
MI-score の詳細は，Church and Hanks（1990），Church et al.（1991），Church and Mercer（1993），Clear（1993），Church et al.（1994），井上（1994），Biber et al.（1998: 266）
，Oakes（1998:
63-65），Ooi（1998: 77-79），Hunston（2002: 70-71），園田・高見（2005），井上（2005）を参照。
５）Clear（1993: 282）を参照。
６）引用文中にある CIDE /sáidiː/ とは，Cambridge International Dictionary of English（Procter, P.
(ed.), 1995, Cambridge: Cambridge University Press）の略称。
７）Clear（1993: 282）は以下のように述べている：However, many of the collocates listed by the MI― 16 ―

コーパスを活用したシノニム・語法研究における MI-score の役割
score will be untypical and peculiar to the corpus or to particular text samples within the
corpus.
８）“Minimum frequency in corpus: 5”はコーパスにおける頻度〔すなわち「頻度」の項〕が５以上のもの，“Minimum frequency in given range: 3”は指定範囲の共起頻度〔すなわち「共起頻度」の項〕が３以上のものという設定となる。
９）Key Word In Context の略。キーワードがどのような文脈で用いられているのかを，キーワードを中心に配置して見やすい形で表示したもの。
10）em dash なしの Any は109位で，頻度293，MI-score は6.17294。
11）cf. 井上（2016）。
12）cf. 井上（2016）。
13）当初，MI-score が６以上となる130までを表示予定だったが，121位から130以内に -ly 副詞が現れないため，120位までとした。
14）Quirk et al.（1985: 503）は adverbial を adjunct，subjunct，disjunct，conjunct の４種類に分類している。strenuously，categorically，vehemently といった副詞は，subjunct＞narrow orientation＞item＞subject orientation＞general といった下位分類をされることとなる。Quirk et al.（1985:591）は関連する主語指向の副詞は様態副詞がほとんどを占めることを指摘している。
15）Quirk et al.（1985: 591）は strongly のような副詞を，subjunct＞narrow orientation＞intensifiers＞amplifiers＞boosters に分類している。
16）Quirk et al.（1985: 530–531, 543）では，time-position adjunct となる。
17）Quirk et al.（1985: 615）では，disjunct＞content＞value judgement of content に下位分類され，この型を Type (b) と呼び，以下のような特徴について触れている〔Quirk et al. (1985), p. 624〕：
[Fortunately, /Wisely] she consults her lawyer regularly.
= It is {fortunate / wise} that she {consult(s) / should consult} her lawyer regularly.
Most of the adverbs of Type (b) allow also a correspondence with an infinitive clause (commonlya replacement for a that-clause with putative should; cf 15.48f):
Foolishly, Bill declined the invitation.
= It was foolish of Bill to decline the invitation.
なお，[ ] は contingent alternatives を，{ } は free alternatives を表す〔Quirk et al. (1985), p. x〕。
18）Hoffmann et al.（2008: 154） で は， 統 計 値 の み か ら 判 断 す る こ と を 前 提 に，“Freq (node,
collocate)”〔最低共起頻度を指定〕の設定項目は10以上に設定することを推奨している。母語話者のみによる辞書編集の現場などでは共起数10以上の統計値のみによる判断でよいかもしれないが，シノニム・語法研究の立場から幅広くデータを得た方がよいので，デフォルト設定のMinimum frequency in corpus: 5, Minimum frequency in given range: 3のままにしておくのが賢明であろう。また，仮に10に設定しても，（11），（16），（20）に現れた ungratefully のように，除外されるべき語が排除できるわけでもないことは心に留めておく必要がある。
19）用例中の太字は筆者によるもの。以下，同様。
20）MI3について詳しくは Oakes（1998: 171-172），Lexical Computing（2015: 4）を参照。

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井上永幸
21）effectively は MI-score のリストでは234位〔MI-score は4.4998〕。
22）logDice について詳しくは，Rychlý（2008），恒川（2020）を参照。また，Sketch Engine の以下のサイトにも解説が見られる。https://www.sketchengine.eu/my_keywords/logdice/23）log likelihood について詳しくは，Dunning（1993），Oakes（1998: 42, 172, 189）
，Hoffmann（2008:
84-85, 152-154），堀田（2011）を参照。

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The Role of MI-score in Studies of English Synonyms and Usage Using Corpora

The Role of MI-score in Studies of English Synonyms andUsage Using Corpora
INOUE Nagayuki
The strategy on the statistics in corpus linguistics has been developing with theevolution of lexicography. This article is intended to show that the MI-score, which is often
criticized for having a tendency to overestimate low-frequency pairs that are too specific toa particular corpus and may not generalize very well, is one of the most appropriate
solutions when you try to identify interesting associations among words in corpora,especially when you would like to obtain interesting adverbials associated with verbs andadjectives.

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