# 大規模コーパスに基づく日本語二重目的語構文の基本語順の分析

笹野 遼平 $\dagger$ ・奥村 学帡
}

日本語二重目的語構文の基本語順に関しては多くの研究が行われてきた。しかし, それらの研究の多くは，人手による用例の分析や，脳活動や読み時間の計測を必要 としているため, 分析対象とした用例については信頼度の高い分析を行うことがで きるものの, 多くの仮説の網羅的な検証には不向きであった。一方，各語順の出現傾向は，大量のコーパスから大規模に収集することが可能である。そこで本論文で は，二重目的語構文の基本語順はコーパス中の語順の出現割合と強く関係するとい う仮説に基づき，大規模コーパスを用いた日本語二重目的語構文の基本語順に関す る分析を行う， 100 億文を超える大規模コーパスから収集した用例に基づく分析の 結果，動詞により基本語順は異なる，省略されにくい格は動詞の近くに出現する傾向がある，Pass タイプと Show タイプといった動詞のタイプは基本語順と関係しな い，二格名詞が着点を表す場合は有生性を持つ名詞の方が「にを」語順をとりやす い，対象の動詞と高頻度に共起するタ格名詞およびニ格名詞は動詞の近くに出現し やすい等の結論が示唆された。

キーワード：二重目的語構文，基本語順
## Corpus-Based Analysis of the Canonical Word Order of Japanese Double Object Constructions

\author{
Ryohei Sasano ${ }^{\dagger}$ and Manabu Okumura ${ }^{\dagger \dagger}$
}

\begin{abstract}
Several studies have investigated the canonical word order of Japanese double object constructions. However, most of these studies use either manual analyses or measurements of human characteristics such as brain activities or reading times for each example. Thus, although these analyses are reliable for the examples they focus on, the findings cannot be generalized to other examples. In contrast, the trend of actual usage can be automatically collected from a large corpus. Thus, in this study, we assume that there is a relation between the canonical word order and the proportion of each word order in a large corpus and present a corpus-based analysis of the canonical word order of Japanese double object constructions. Our analysis is based on a very large corpus comprising more than 10 billion unique sentences and suggests that the canonical word order of such constructions varies from verb to verb. Moreover, it suggests an argument whose grammatical case is infrequently omitted with a given verb tends to be placed near the verb and that there is few relation between the canonical word order and the verb type: show-type and pass-type. The dative-accusative order is more preferred when the semantic role of dative argument
\end{abstract}

is animate Possessor than when the semantic role is inanimate Goal. Furthermore, an argument that frequently co-occurs with the verb tends to be placed near the verb.

Key Words: Dobule Object Construction, Canonical Word Order

## 1 はじめに

日本語は比較的語順が自由な言語であるとされるが, 多くの研究において日本語にも基本語順が存在していることが示唆されている (Mazuka, Ito, and Kondo 2002; Tamaoka, Sakai, Kawahara, Miyaoka, Lim, and Koizumi 2005). しかし, どの語順を基本語順とみなすかについては意見が分かれる場合があり, 二重目的語構文についても，二つの目的語の基本語順に関し多くの説が提案されている。具体的な争点としては, 二重目的語構文の基本語順は「がにを」である (Hoji 1985) か,「がにを」と「がをに」の両方である (Miyagawa 1997) かや, 後者の立場の類型として基本語順は動詞の種類に関係するという説 (Matsuoka 2003)や，二格の意味役割や有生性が関わっているとする説 (Miyagawa and Tsujioka 2004; Ito 2007) などが存在している. また, これらの研究の分析方法に関しても, 理論研究 (Hoji 1985; Miyagawa and Tsujioka 2004) に加え,心理実験 (Koizumi and Tamaoka 2004; 中本, 李, 黒田 2006; Shigenaga 2014) や脳科学 (高祖,萩原, 曽雌 2004 ; 犬伏, 飯島, 小泉, 酒井 2009）に基づく実証的研究など, 多くの側面からの分析が行われている.

しかし, これらの分析手法はいずれも分析の対象とした各用例について人手による分析や脳波等の計測が必要となるため, 分析対象とした用例については信頼度の高い分析を行うことができるものの，新たな用例に対し分析を行う場合には改めてデー夕を収集する必要があり，多くの仮説の網羅的な検証には不向きである。一方，各語順が実際にどのような割合で出現するかの傾向は，コーパスから大規模に収集することが可能である。コーパス中の個別の事例から， それが基本語順なのか, かき混ぜ語順なのかを自動的に判定するのは容易でないものの, 大規模に収集した用例において多数を占める語順であるならば，その語順が基本語順である可能性が高いと考えられる.

たとえば，(1)に示すように11, 動詞が「感じる」, 二格要素が「言葉」, ヲ格要素が「愛情」の場合,「にを」語順が $97.5 \%$ 占めていることから, この動詞と格要素の組み合わせの場合, 「にを」語順が基本語順であると考えられる，一方，(2)に示すように，動詞が「誘う」，二格要素が「デート」， ヲ格要素が「女性」である場合は，「をに」語順が $99.6 \%$ 占めており，この語順が基本語順であると考えられる。

（1）にを：言葉に愛情を感じる。[用例数：118 (97.5\%)] をに：愛情を言葉に感じる。[用例数 : $3(2.5 \%)]$
^{1}(1),(2)$ に示した用例数は本研究で収集した各語順の用例数を表している. 具体的な収集手順は 4 節で説明する.
}

（2）にを：デートに女性を誘う。[用例数：4 (0.4\%)]

をに：女性をデートに誘う。[用例数： $923(99.6 \%)]$

そこで本研究では, 二重目的語構文の基本語順はコーパス中の語順の出現割合と強く関係するとの仮定に基づき， 100 億文を超える大規模コーパスから収集した用例を用いた日本語二重目的語構文の基本語順に関する各種の仮説の検証を行う. 日本語二重目的語構文の基本語順を解明することができれば，日本語二重目的語構文の統語構造や言語理解プロセスの解明における重要な手掛りとなることが期待できる。本研究で行う大規模コーパスに基づく分析は, コー パス中で多数を占める語順が基本語順と同じであるとは限らないことから, 基本語順の解明に直結するとは言えないものの, 心理実験や脳科学等などのよりコストの掛かる検証を行う前段階の検証として有用であると考えられる。

## 2 日本語二重目的語構文と語順

二重目的語構文とは，(3) に示す各文における「次郎」と「写真」のように，典型的には二格とヨ格で表される 2 つ目的語を取る構文である。これらの格はそれぞれの与格 (dative, DAT),対格 (accusative, ACC) を表す.また，ガ格（主格）項も含めて 3 つの項を取ることから三項動詞文とも呼ばれる。(3) に示す $\mathrm{a} \sim \mathrm{f}$ の 6 の文は語順は異なるものの, 本質的には同じ事象を表している.

(3) a: 太郎が次郎に写真を見せた。

b: 太郎が写真を次郎に見せた。

c: 次郎に太郎が写真を見せた。

$\mathrm{d}$ : 次郎に写真を太郎が見せた。

e : 写真を太郎が次郎に見せた。

$\mathrm{f}:$ 写真を次郎に太郎が見せた。

二重目的語構文の基本語順に関しては多くの研究が行われている. これらの研究の主張は大きく3つに分けることができる (Koizumi and Tamaoka 2004).1つ目は，いかなる場合であっても基本語順は (3)-aのように「がにを」語順であるという説 (Hoji 1985)，2つ目は「がにを」 と「がをに」のいずれもが基本語順であるという説 (Miyagawa 1997), 3つ目は動詞のタイプにより「がにを」語順が基本語順である場合と「がをに」語順が基本語順である場合があるという説 (Matsuoka 2003) である.

これらの 3 つの説において, 基本語順において 3 つの項のうちガ格項の位置は先頭であるということは共通していることから，以下本論文では「がにを」語順を単に「にを」語順，「がをに」語順を単に「をに」語順と表記する．また，基本語順という用語の意味が研究により異

なっていることに注意する必要がある。具体的には，基本語順は語彙によらず構文ごとにたた 1 つ存在しているという立場 (Hoji 1985), 動詞のタイプや動詞と各項に入る名詞の組み合わせによって基本語順は異なるという立場 (Matsuoka 2003; 中本他 2006), ある文における基本語順が複数存在しうるという立場 (Miyagawa 1997)が存在しており，各立場により基本語順という用語の意味は異なっている。本論文では, 基本語順は動詞と各項に入る名詞の組み合わせが与えられた場合に定まる, 日本語使用者にとってもっとも自然で理解しやすい語順のことであるとし，動詞と各項に入る名詞の組み合わせによって基本語順は異なるものの，基本的に 1 つの組み合わせに対する基本語順は 1 つだけ存在しているという立場で考察を行う.

日本語における動詞の項の並び順に影響を与える要因は多く知られている。代表的なものとしては, 多数の語で構成される長い項は動詞から遠い位置に, 少数の語で構成される短い項は動詞の近くに置かれることが多いといった性質 (Yamashita and Chang 2001)や, 既知の情報は前方に，新情報は後方に置かれやすいという性質 (Kuno 2006)などが挙げられる. これらの性質は日本語特有のものではなく，たとえば英語の与格交替に関しても類似した性質が確認されており，これらの性質が与格交替が起こるかどうかの予測に有用であることが報告されている (Bresnan, Cueni, Nikitina, and Baayen 2007). 他にも, 日本語における動詞の項の並び順に関する研究は古くから多く行われており，たとえば佐伯は 4 編の小説, 計 67 ページに含まれる文を手作業で分析し，上記の 2 つの傾向に加えて「与格の二は対格のヲのまえにくる」，「慣用表現では特定の補語は動詞の直前にくる」などの傾向を抽出している (佐伯 1975).

本研究では, 基本語順の分析を目的とすることから, 項の長さや, 新情報であるかどうかなどの文脈に基づく要因を取り除いた分析を行う，具体的には，極めて大規模なコーパスから得られる統計情報を用いることで, 個別の用例における項の長さ等の要因は無視できると仮定し,分析を行う。

## 3 本研究で検証する仮説

本研究では, 日本語二重目的語構文の基本語順に関する代表的な仮説およびその類型として,以下の 5 つ日日本語二重目的語構文の基本語順に関する仮説を検証する.

A. 動詞によらず基本語順は「にを」である (Hoji 1985)

B. 基本語順は動詞のタイプによって異なる (Matsuoka 2003)

C. 省略されにくい格は基本語順において動詞の近くに位置する

D. 基本語順は二格名詞の意味役割や有生性によって異なる (Matsuoka 2003; Ito 2007)

E. 対象の動詞と高頻度に共起するヲ格, 二格名詞は基本語順において動詞の近くに位置するまず，仮説 A，B，Cはいずれも二格名詞やヲ格名詞の性質を考慮に入れない仮説であり，収集したテキストにおける語順の割合を動詞ごとに調べることで検証が可能である.このうち仮
説 B は，(4)-a に示す「見せる」のように使役起動交替を適用したときにニ格名詞が主語となるものを Show タイプ， (4)-bに示す「渡す」のようにチ格名詞が主語となるものを Pass タイプと分類した上で，Show タイプの動詞は「にを」が，Pass タイプの動詞は「をに」が基本語順であるとする仮説である (Matsuoka 2003)．また，仮説 C は「役立てる」の二格や「もたらす」のヨ格などのように，省略されることが少ない格は，動詞の直前に出現することが多いとする仮説である.

(4) a. 彼に本を見せる。(cf. 彼が見る。)

b. 本を彼に渡す。(cf. 本が渡る。)

一方, 仮説 $\mathbf{D}, \mathbf{E}$ は二格やヲ格の性質も考慮に入れた仮説である. 仮説 $\mathbf{D}$ は基本語順は二格名詞の意味役割によって異なるという仮説で，特に (5)-a における「先生」のようにニ格名詞が有生性を持つ所有者（着点）を表す場合，(5)-bにおける「学校」のように有生性を持たない場所（着点）を表す場合よりも「にを」語順をとりやすいとする仮説である (Matsuoka 2003; Ito 2007).

(5) a. 先生に本を返却した。

b. 本を学校に返却した。

仮説 $\mathbf{E}$ は「思ったことを口に出す」や「人のことに口を出す」などのような慣用表現を含む文に関する Miyagawa らの分析 (Miyagawa and Tsujioka 2004)を拡張したものであり，「変化をもたらす」などのように, 慣用表現として特別な意味を持っていない場合であっても, 高い頻度で動詞と共起するヲ格名詞や二格名詞は動詞の近くに出現しやすいとする仮説である。中本ら (中本他 2006) は, 日本語の語順選好は動詞に還元できない文レベルの意味と相関する，すなわち, 基本語順は単純な動詞のタイプや二格の意味役割から決めることはできず, 文を構成する主要な要素間の相互作用の結果としての文レべルの意味が語順選好に関係していると主張しているが, 基本語順は動詞の種類だけでなく, 動詞とチ格名詞, 二格名詞との組み合わせによって決まるという意味で仮説 $\mathbf{E}$ は中本らの説に近い説であると言える。

## 4 分析に使用する用例の収集

大規模コーパスに基づく日本語二重目的語構文の基本語順の分析は, 理論研究や, 心理実験や脳科学などに基づく実証的手法と比べ, 圧倒的に多くの用例を使用できるという利点がある一方で，自動的に用例を収集する必要があるため, 誤った用例が収集されてしまうことが問題となる，たとえば，単純に動詞の前に出現した格助詞を収集すると，(6)のような文から「鍵を彼に教わった」という用例が収集されてしまう。このような問題は, 係り受け解析を行い, 名詞句「鍵を」の係り先が「教わった」ではなく「置いた」であることを考慮することで防ぐことができ

るが，現状の構文解析システムの精度はたかだか $92 \%$ 程度であり (Yoshinaga and Kitsuregawa 2014)，係り受け解析を利用するだけでは，依然として多くの適切でない用例を収集してしまう可能性が残る。

（6）鍵を彼に教わった場所に置いた。

そこで本研究では, 非常に規模の大きいコーパスから，二格やヲ格が明示的に出現しており, かつ，構文的な曖昧性の少ない用例たけを抽出，利用することによりこの問題に対処する．具体的には，河原らの手法 (河原，黒橋 2002)を基にした下記の手順を，Webから収集したテキスト集合に適用することにより，大規模かつ高精度な用例の収集を実現する².

1. 收集したテキスト集合を句点等を手がかりに文に分割. この際、コピーページなどから 1 つの用例を重複して収集するのを防ぐため，完全に同一の文は 1 つに統合する.

2. 構文解析システム $\mathrm{KNP}^{3}$ を用いて構文解析を行い 4 , 構文的曖昧性がないと解析された係り受け関係から動詞とガ格名詞，二格名詞， ヨ格名詞を収集 ${ }^{5}$.この際，格要素が複合名詞となっている場合は, 主辞が 1 文字の場合はその直前の形態素とセットで, それ以外の場合は主辞のみを収集する。また，動詞は「れる」や「たい」などの接尾辞を伴わず出現したもののみを収集対象とする.

3. 収集した用例を動詞ごとにまとめ, 以下の条件すべてを満たす動詞を分析の対象とする.

(a) 形態素解析システム JUMAN ${ }^{6}$ の基本的語彙に含まれる動詞である.

(b) ヨ格名詞, 二格名詞をともに持つ用例の割合が動詞の出現数の $5 \%$ 以上である.

（c） ヨ格名詞，二格名詞をともに持ち，かつ，いずれも JUMAN の基本的語彙に含まれる用例の異なり数が 500 以上である.

上記 2 において，たとえば，(6)に示す文が与えられた場合，「鍵を」と「彼に」の2つの文節は後方に 2 つ動詞が存在するため係り先に曖昧性があることから「鍵を」と「彼に」を含む用例は収集されず，係り先に曖昧性のない「場所に」とその係り先である「置いた」で構成される「場所に置いた」という用例だけが収集される7．また， 3 の (b)の条件は三項動詞のみを収集対象とするための条件である。目的語が 2 つ出現する用例が $5 \%$ 以上というのは緩い条件のように思えるが，該当の項が省略されている，被連体修飾要素として出現している，係り受けに曖昧性がある等の理由で，三項動詞であっても目的語が 2 つ明示的に出現しないことが多い


ことから，実際にこの条件を満たした動詞の多くは三項動詞であった.

100 億文を超える文集合から用例を抽出した結果，上記の 3 の (a)～(c)の条件をすべて満たす動詞は 648 種類収集された。 1 動詞あたりの出現数の平均は約 35 万，中央値は約 8.3 万，収集されたチ格名詞，二格名詞をともに持つ用例数の平均は約 3.8 万，中央值は約 0.9 万であった.

## 5 大規模コーパスに基づく基本語順の分析

## 5.1 動詞ごとの基本語順の分析

仮説 $\mathbf{A}, \mathbf{C}$ の検証を行うため，前節で収集した 648 動詞それぞれに対し， ヲ格とニ格の一方のみが出現した用例に占める二格のみが出現した用例の割合 $R_{\text {DAT-only }}$ と， ヨ格とニ格の両方が出現した用例に占める「をに」語順の割合 $R_{\mathrm{ACC}-\mathrm{DAT}}$ を算出し，これらの相関を調査した。このうち，以下の式で算出される $R_{\text {DAT-only }}$ は，二格がヲ格と比べてどのくらい省略されにくいかを表す値であり基本的に語順に関する情報を含まない値である。

$
R_{\text {DAT-only }}=\frac{N_{\text {DAT-only }}}{N_{\text {DAT-only }}+N_{\text {ACC-only }}}
$

ここで， $N_{\text {DAT-only }}, N_{\text {ACC-only }}$ は，それぞれニ格のみが出現した用例数， ヨ格のみが出現した用例数を表す.たとえば，(7)に示す文は， ヨ格は出現するものの，二格は出現しないため，後者の用例として計数される。

(7) 学長が学位を授与した。

しかし，4節で収集した用例のうち，ヲ格とニ格の一方のみが収集された用例すべてを使用すると， $R_{\mathrm{ACC}-\mathrm{DAT}}$ の値が大きい動詞ほど， $R_{\mathrm{DAT}-\mathrm{only}}$ の值も大きくなりやすいというバイアスが生じてしまう。これは，動詞の近くに出現しやすい項の方が，実際の係り先との間に他の述語が出現する可能性が少ないため，係り先となる述語の曖昧性が相対的に少ないためである。このバイアスを軽減するため, 本研究では $R_{\text {DAT-only }}$ の値を算出する際に，(7) に示す文のようにガ格も収集された用例のみを使用した。これは，ガ格項， ヲ格項，二格項の中で，多くの場合，先頭に出現するガ格項が収集されているならば，収集されなかった項は出現していない可能性が高いと考えられるためである.

表 1 に動詞ごとの $R_{\text {DAT-only }}$ と $R_{\text {ACC-DAT }}$ の値の例を, 図 1 に分析対象とした 648 動詞それぞれの 2 つの値を 2 次元にプロットした結果を示す. 図中の各点は 648 個の動詞をそれぞれ表しており，破線は線形回帰直線を表している，相関係数は 0.391 であった。また，右の棒グラフは $R_{\mathrm{ACC-DAT}}$ の值が該当する区間に含まれる動詞の数を表している。図 1 に示す結果から， ヲ格とニ格の一方のみが出現した用例に占める二格の割合と， ヲ格と二格の両方が出現した用例に占める「をに」語順の割合の間には弱いながらも正の相関があることが確認できる。この結果は仮
表 1 動詞ごとの二格のみ出現した用例の割合 $R_{\mathrm{DAT}-\mathrm{only}}$ と「をに」語順の割合 $R_{\mathrm{ACC}-\mathrm{DAT}}$ の例

図 1 動詞ごとの, 二格のみ出現した用例の割合 $R_{\mathrm{DAT}-\mathrm{only}}$ （横軸）と,「をに」語順の割合 $R_{\mathrm{ACC}-\mathrm{DAT}}$ (縦軸).

$\cdot$は各動詞，破線は線型回帰直線を表し，右の棒グラフは各区間に含まれる動詞の数を表す.

説 $\mathbf{C}$ が主張するように，省略されにくい格は動詞の近くに位置する傾向があることを示唆している。一方, $38.2 \%$ の動詞 8 は「をに」語順の方が優勢であり，仮説 $\mathbf{A}$ が主張するようにすべての動詞の基本語順が「にを」であるとは考えにくい．ただし， 648 動詞全体では「にを」語順の割合は $67.2 \%$,「にを」語順が優勢な動詞は 648 個中 400 個であり，全体としては「にを」語順の方が優勢であった.

動詞 9 につては優勢な語順であってもその占める割合は $80 \%$ 以下であり，動詞によって基本語順が決定されるとは考えにくい結果であった。表 1 に示した例のうち「近付ける」, 「適用す


る」,「詰める」,「挙げる」の 4 動詞は 2 つの語順がほほ拮抗していた動詞の例となっている.

## 5.2 動詞のタイプと基本語順

仮説 Bをさらに詳細に検証するため, Show タイプに分類される動詞と，Pass タイプに分類される動詞をそれぞれ抜き出し，コーパス中での語順の分布を調査した。各タイプの動詞として，基本的に Koizumi ら (Koizumi and Tamaoka 2004) が心理実験で使用した動詞を使用した。たたし, Show タイプの動詞に関しては Koizumi らが使用した 10 動詞のうち「はかせる」は JUMAN において 2 形態素に分割されることから除外し, 代わりに「知らせる」と「言付ける」の 2 動詞を追加し，全体で Show タイプ 11 動詞, Pass タイプ 22 動詞を調査対象とした.

各動詞のヲ格，ニ格を両方とる用例数と「をに」語順の割合を表 2 に示す. Show タイプに属する動詞の「をに」語順の割合の分布と，Pass タイプに属する動詞の「をに」語順の割合の分布の差を Wilcoxon の順位和検定により検定した結果， $\mathrm{p}$ 値は 0.359 となり，両者に有意な差は確認できなかった。この結果は, 容認性判断課題においてこれらの動詞タイプの間で反応時間の差が見られなかったとする Koizumi らの報告 (Koizumi and Tamaoka 2004)と一致しており,仮説 B は正しくないことを示唆している。

## 5.3 二格名詞の性質と基本語順

二格名詞の性質と基本語順の関係に関する仮説 $\mathbf{D}$ を検証するため, 二格名詞のカテゴリと語順の関係を調査した。ここで，二格名詞のカテゴリには，JUMAN 辞書に付与されているカテゴリ情報 10 をとに決定し，そのカテゴリに属する二格名詞の用例数が 100 万を超える 8 つの

表 2 Show タイプと Pass タイプの動詞ごとのヲ格とニ格を両方とる用例数と「をに」語順の割合



カテゴリを対象に「をに」語順の割合を調査した。結果を表 3 に示す. 二格名詞のカテゴリによって「をに」語順の割合に違いがあることが確認できるが，二格名詞が有生名詞の典型である 『人』カテゴリを持つ場合に着目すると, 全体では $35.3 \%$ である「をに」語順の割合が $38.7 \%$ と僅かに大きな値となっている。これは二格が有生名詞の場合「にを」語順をとりやすいという仮説と合致しない結果である.

しかしながら，この結果は，二重目的語構文をとるものの， ヨ格，二格の意味役割がまったく異なる動詞間で比較を行ったため生じた可能性が考えられる。そこで本研究ではさらに，滝本ら (滝本, カフラマン, 広瀬 2015) が使用した実験文を参考に，（8) に示すような二格が着点を表す典型的な文を対象に，二格の有生性の有無による語順選好の違いを調査した。

(8) a. 本を学校に返却した.

b. 先生に本を返却した.

具体的には， ヲ格名詞のカテゴリが『人工物-その他』である用例に限定した上で, 所有者 (着点）を表す有生名詞の典型として『人』カテゴリに属する名詞，場所（着点）を表す無生名詞の典型として『場所-施設』カテゴリに属する名詞を考え, 二格名詞のカテゴリが『人』である用例数と，『場所-施設』である場合の用例数がいずれも 100 以上である動詞を対象に，二格名詞のカテゴリごとの「をに」語順の割合を調査した

調査の結果, 用例数がいずれも 100 以上であった 126 動詞のうち, 有意水準 0.05 で比率の差の検定を行った結果, 二格名詞のカテゴリが『人』である場合と『場所-施設』である場合で,語順の出現割合に有意な差があると判定された動詞は 94 個存在し, そのうち 64 動詞はニ格名詞のカテゴリが『人』である場合の方が「にを」語順となる割合が大きいという結果が得られた. すなわち，二格名詞が有生性を持つ場合の方が「にを」語順をとりやすい動詞が 64 個存在するのに対し，「をに」語順をとりやすい動詞は 30 個であり，この差を二項検定を用いて検定を行うと $\mathrm{p}$ 值は 0.00059 と算出され, 有意な差であるとの結果が得られた. この結果は, 二格

表 3 二格名詞のカテゴリごとの「をに」語順の割合

表 4 二格の性質と語順の関係の調査に使用した動詞の例とその語順の割合および用例

 & 出現頻度の高い用例とその頻度 \\

名詞が所有者（着点）である場合の方が場所（着点）である場合と比べて「にを」語順をとりやすいという仮説 Dを支持している.

表 4 に，用例数がいずれも 100 以上であった 126 動詞のうちの 6 動詞について，二格が『人』 であった場合と『場所-施設』であった場合，それぞれの場合の「をに」語順となる割合と出現頻度の高い用例の例を示す。表中で太字記載された「をに」率はもう一方と比べて有意に割合が大きいことを表している。二格が『人』である場合の方が「をに」語順となる割合が大きかった動詞の1つに動詞「据える」があったが，その用例にはニ格が『人』である場合であっても 「主役に据える」などのようにニ格が所有者（着点）を表していないものが多く含まれていた. また, 動詞「展示する」の場合, 副詞的に使用されている「一同」にカテゴリ『人』が付与されているため, 二格が『人』である場合の方が「をに」語順となる割合が大きくなったと考えられる。このように，分析においてノイズとなるような不適切な用例は，二格が『人』である場合の方が「をに」語順となる割合が大きい動詞に多く出現していた.

## 5.4 動詞と名詞の共起度合と語順の関係

続いて，仮説 $\mathbf{E}$ の検証を行うため， ヲ格名詞，二格名詞，動詞の 3 つ組が与えられた場合の, ヨ格名詞と動詞, 二格名詞と動詞, それぞれの共起のしやすさと,「をに」語順の関係を調査した. 本研究では, ある格 $c$ を埋める名詞 $n$ と動詞 $v$ の共起度合いの尺度として, 以下の式によ

り定義される正規化自己相互情報量 (NPMI) を使用した.

$
\operatorname{NPMI}_{c}(n, v)=\frac{\operatorname{PMI}_{c}(n, v)}{-\log \left(p_{c}(n, v)\right)}, \text { ただし, } \operatorname{PMI}_{c}(n, v)=\log \frac{p_{c}(n, v)}{p_{c}(n) p(v)}
$

ここで, $p_{c}(n)$ は対象の格 $c$ を埋める名詞が $n$ である確率, $p(v)$ は動詞が $v$ である確率, $p_{c}(n, v)$ は対象の格 $c$ を埋める名詞と動詞の組み合わせが $(n, v)$ となる確率をそれぞれ表す. NPMI は自己相互情報量 (PMI) を $[-1,1]$ の範囲に正規化した尺度となっており， $n$ と $v$ が常に共起する場合に 1 , 独立に出現する場合に 0 , 一度も共起しない場合に -1 の値をとる。本研究では, 仮説 $\mathbf{E}$ を検証するため, 二格名詞と動詞の $\mathrm{NPMI}_{\mathrm{DAT}}$ の值と, ヨ格名詞と動詞の $\mathrm{NPMI}_{\mathrm{ACC}}$ の值の差を算出し，「をに」語順の割合との関係を調査した，仮説 $\mathbf{E}$ が正しい場合，二格名詞の方が動詞と高頻度に共起する場合, すなわち, 二格名詞と動詞の NPMI の方が大きな値となる場合,二格名詞は動詞の近くに出現しやすいことになるので，「をに」語順の割合が大きくなる.

まず，検証に使用する用例の収集を行った，具体的には， 500 回以上出現したチ格名詞，ニ格名詞，動詞の組み合わせを収集した．収集の結果，2,417個の組み合わせが収集された．たたし，仮説 E を検証するにあたり，慣用表現の影響を考慮する必要がある．たとえば， (9) に示す「足を運ぶ」，「棚に上げる」は慣用表現であるが，このような慣用表現は多くの場合，間に別の項を挟まないことが知られている．たとえげ (9)-bと同じ意味で「棚に自分を上げる。」などと言うことはできない.

（9） a. 美術館に足を運ぶ。（ヲ型慣用表現）

b. 自分を棚に上げる。(二型慣用表現)

そこで，慣用表現による影響を確認するため，収集された 2,417 個の組み合わせを人手で確認し, 慣用表現として使用されることが大半であると考えられる組み合わせであるかどうかの判定を行った. (9)-aのようにヲ格名詞と動詞が慣用表現を構成しているものをヲ型慣用表現, (9)-bのように二格名詞と動詞が慣用表現を構成しているものを二型慣用表現と呼ぶことにすると, 2,417 個の組み合わせのうち, 404 個がヲ型慣用表現, 84 個がニ型慣用表現と判定された. また, この過程で検証に使用するのに適していないと考えられる事例, 具体的には, (10)-aのようにニ格が副詞的に使用されている「最大限」や「最小限」であるものが 58 個, (10)-bの「友達に知らせる」のようにSNS 等で定型句として自動生成されていると考えられるものが 57 個見つかったため, 検証に使用する用例からこれらを除いた。この結果, 最終的に検証に使用する組み合わせは 2,302 個, そのうち，404 個がヲ型慣用表現， 84 個がニ型慣用表現であった. 1 組み合わせあたりの用例数の平均は 1,534 であった.

(10) a. 魅力を最大限に生かす。

b. 美容室を友達に知らせる。

続いて, 2302 個の組み合わせに対して, $\operatorname{NPMI}_{\mathrm{DAT}}(n, v)-\mathrm{NPMI}_{\mathrm{ACC}}(n, v)$ と,「をに」語順の割
合 $R_{\mathrm{ACC-DAT}}$ を算出した．表 5 に算出された値の例を示す。表中で斜体となっている值は, 仮説 $\mathbf{E}$ と合致しない用例であることを示している。また，図 2 に 2,302 個の組み合わせそれぞれの値を 2 次元にプロットした結果を示す。図中の＋はヲ型慣用表現，×は二型慣用表現，・はそれ以外の組み合わせを表しており，破線は線形回帰直線，右の棒グラフは $R_{\mathrm{ACC}-\mathrm{DAT}}$ の値が該当する区間に含まれる組み合わせの数を表している。

二格名詞と動詞，ヲ格名詞と動詞の NPMI の値の差と,「をに」語順の割合の相関係数は全体

表 5 名詞と動詞の共起度合と「をに」語順の割合 $R_{\mathrm{ACC}-\mathrm{DAT}}$ の例

図 2 ヨ格名詞, 二格名詞, 動詞の組み合わせごとの名詞と動詞の共起度合 $\operatorname{NPMI}_{\mathrm{DAT}}(n, v)-\operatorname{NPMI}_{\mathrm{ACC}}(n, v)$ と「をに」語順の割合 $R_{\mathrm{ACC}-\mathrm{DAT}}$ の関係．+がヲ型慣用表現，×がニ型慣用表現，・がそれ以外の組み合わせ，破線は線型回帰直線を表し，右の棒グラフは各区間に含まれる組み合わせの数を表す.

では 0.567 , 慣用表現を除いた場合は 0.513 であった。ほぼすべてのヲ型慣用表現は「にを」語順を，二型慣用表現は「をに」語順をとっており，これらの影響で相関係数がより大きくなっていると言えるが，これらの影響を除いた場合であっても正の相関があった。この結果は全体的な傾向として仮説 $\mathbf{E}$ が正しいことを示唆している.

さらに，図 2 の棒グラフに示すように， 格名詞，二格名詞と動詞の組み合わせごとの語順の割合の分布を見ると， $80.1 \%$ の組み合わせ 11 では，優勢となる語順が $90 \%$ 以上を占めていることが分かる。この結果は，優勢な語順であってもその占める割合は限定的であった動詞ごとの分析と対照的な結果であり，ヲ格名詞，二格名詞と動詞の 3 つ組が与えられた場合は，「をに」 または「にを」のいずれかに優勢な語順が定まる可能性が高いと考えられる。ヲ格名詞，二格名詞と動詞の 3 つ組が与えられた場合，文レベルの意味も定まると考えられることから，この結果は，日本語の語順選好は動詞に還元できない文レべルの意味と相関するという中本ら (中本他 2006)の説を支持する結果であると考えられる.

## 6 おわりに

本研究では, 100 億文を超える大規模コーパスから収集された用例を用い, 日本語二重目的語構文の基本語順，具体的には 2 つの目的語の基本語順が「をに」であるか「にを」であるかに関する各種の仮説の検証を行った。大規模コーパスに基づく分析結果が示唆する結論は以下のように要約される ${ }^{12}$.
- 省略されにくい格は動詞の近くに出現する傾向がある $[5.1$ 節, 仮説 $\mathbf{C}$ を支持 $]$
- 約 6 割の動詞は「にを」語順, 4 割の動詞は「をに」語順が優勢である $[5.1$ 節, 仮説 $\mathbf{A}$ 否定 $]$

・ 優勢な語順であってもその割合が $80 \%$ 以下である動詞が 6 割を占める [5.1 節]
- Pass タイプと Show タイプなどの動詞タイプは基本語順と関係しない $[5.2$ 節, 仮説 $\mathbf{B}$ 否定 $]$

・ 二格名詞が着点を表す場合, 有生性を持つ場合の方が「にを」語順をとりやすい [5.3 節，仮説 $\mathbf{D}$ を支持]
- 対象の動詞と高頻度に共起するタ格名詞, 二格名詞は動詞の近くに出現しやすい [5.4 節，仮説 $\mathbf{E}$ を支持]
- ヨ格名詞, 二格名詞, 動詞の3つ組が与えられた場合,「をに」語順と「にを」語順のいずれか一方の語順が $90 \%$ 以上となる場合が 8 割を占める $[5.4$ 節 $]$

本研究で行った日本語二重目的語構文の基本語順の分析の限界として, 基本的にニ格とヨ格の両方が明示的に出現した構文的曖昧性のない用例のみを分析に使用しているため，ヨ格が副

助詞「は」や「も」を用いて表現されやすい動詞や，連体節などを含む長い項を取りやすく項と動詞の間の係り受け関係に曖昧性が存在することが多い動詞等については正しく分析できていない可能性が考えられる。また，大規模コーパスに基づく基本語順の分析は，多くの仮説の網羅的な検証に向いていると言えるが，これらの分析は二重目的語構文の基本語順はコーパス中の語順の出現割合と強く関係するとの仮定に基づいており，実際に人がどのように二重目的語構文を処理し，どのような語順を基本語順として捉えているかの信頼度の高い結論を得るためには，脳科学などのより直接的な検証も行うことが望ましいと考えられる。

## 謝 辞

本研究で用例収集に使用した述語項構造データを提供していただた京都大学の河原大輔准教授および黒橋禎夫教授に感謝いたします。本論文の一部は The 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics で発表したものです (Sasano and Okumura 2016).また，本研究の一部は JSPS 科研費 25730131，16K16110 の助成を受けたものです.

## 参考文献

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## 略歴

笹野遼平：2009 年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了. 京都大学特定研究員, 東京工業大学助教を経て, 2017 年より名古屋大学准教授. 博士 (情報理工学). 自然言語処理, 特に照応解析, 述語項構造解析に関する研究に従事. 言語処理学会, 情報処理学会, 人工知能学会, ACL 各会員.
奥村学：1989 年東京工業大学大学院理工学研究科博士課程修了. 同年, 東京工業大学助手. 1992 年北陸先端科学技術大学院大学助教授, 2000 年東京工業大学助教授, 2009 年同教授, 現在に至る. 工学博士. 自然言語処理, 知的情報提示技術, 語学学習支援, テキスト評価分析, テキストマイニングに関する研究に従事. 情報処理学会, 電子情報通信学会, 人工知能学会, AAAI,言語処理学会, ACL, 認知科学会, 計量国語学会各会員.

(2017 年 6 月 7 日受付)

(2017 年 8 月 30 日再受付)

(2017 年 10 月 4 日採録)