# 『現代日本語書き言葉均衡コーパス』に基づく 指標比喻データベース

加藤 祥 $\dagger \cdot$ 菊地 礼 ${ }^{\dagger+} \cdot$ 浅原 正幸 $\dagger \dagger \dagger$
}

日本語の比喻表現の実態把握を目的として, 『現代日本語書き言葉均衡コーパス』に 基づく指標比喻データベースを構築した。『比喻表現の理論と分類』に掲載されてい る 359 種類の比喻指標要素を手掛かりとし, 『分類語彙表』に基づいて類義用例を確認しながら指標比喻表現候補を展開し，コアデータ 6 レジスタ（Yahoo!知恵袋・白書・Yahoo!ブログ・書籍・雑誌・新聞） $1,290,060$ 語から人手で 822 件抽出した。抽出した比喻用例には, 喻辞・被喻辞の情報と, その分類語彙表番号を付与したほか,擬人化 - 擬物化 - 擬生化 - 具象化などの種別情報も付与した. さらに提喻 - 換喻 $\cdot$文脈比喻・慣用表現などの情報も付与した。，記作業は言語学者によったが，非専門家が比喻表現をどのように捉えるかを評価するために，比喻性・新奇性・わかり やすさ・擬人化・具体化（具象化）の 5 つの観点について， 1 事例あたり 22-77 人分 (平均 33 人分) の評定値を付与した. レジス夕毎の相対度数や評定値の分布によ $り$, 現代日本語の指標比喻表現の使用傾向を確認した.

キーワード：直喻・比喻表現・比喻指標・語義夕グ付きコーパス
## Database of Figurative Expressions with Indicators from the 'Balanced Corpus of Contemporary Written Japanese'

\author{
SaChi $\mathrm{KAtO}^{\dagger}$, Rei $\mathrm{KiKUChI}^{\dagger \dagger}$ and MasayUki Asahara ${ }^{\dagger \dagger \dagger}$
}

\begin{abstract}
A figurative expression database was constructed based on the Balanced Corpus of Contemporary Written Japanese (BCCWJ), with the goal of understanding actual usage of figurative expressions in Japanese. Using the three hundred fifty nine types of figurative expression indicators listed in 'A Stylistic Study of the Figurative' (Hiyuhyogen-no Riron-to Bunrui) as clues for metaphor indicator elements, candidates were selected based on synonym examples confirmed in the 'Word List by Semantic Principles', and a total of eight hundred twenty two expressions were manually extracted from one million two hundred ninety thousand sixty words found in six registers of core data (Yahoo! Answers, white papers; Yahoo! Blog, books, magazines, and newspapers). In addition to the vehicle, topic, and Word List by Semantic Principles label of each metaphor example, type categories such as personification, objectifi-
\end{abstract}

cation, biomimicry, and substantiation were defined. Examples were also classified into categories such as synecdoche, metonymy, contextual metaphor, and idiomatic expression. Although the work above was carried out by linguists, ratings were also assigned to each example for five aspects (figurativeness, novelty, comprehensibility, personification, and substantiation) based on evaluations by twenty two to seventy seven non-experts (average: thirty three) to evaluate how these figurative expressions were perceived. The usage trends for each of these figurative expression indicators in contemporary Japanese were determined based on their relative frequency in each register and distribution of their rating values.

Key Words: Simile, Figurative Expression, Metaphor Indicator, Sense Tagged Corpus

## 1 はじめに

比喻表現は，意味解釈の構成性の要請を満たさない事例の代表である．Lakoff and Johnson (1980)（日本語訳（レイコフ，ジョンソン 1986））は「思考過程の大部分が比喻によって成り立つ」と言及している。言語学においても，そもそも形態や語彙，辞書構造，文法をはじめ，言語の大部分が比喻的な性質に基づくとされ, 比喻研究は「言語の伝達のメカニズムを理解していくための基礎的な研究」と位置づけられる (山梨 1988). また，言語処理においても基本義からの転換という現象が意味処理の技術的障壁になっている。比喻表現データベースは，言語学・言語処理の双方で求められている重要な言語資源である。そこで我々は，『現代日本語書き言葉コーパス』(Maekawa, Yamazaki, Ogiso, Maruyama, Ogura, Kashino, Koiso, Yamaguchi, Tanaka, and Den 2014)（以下 BCCWJ と呼ぶ）コアデータ $1,290,060$ 語 57,256 文に基づく大規模比喻表現データベースを構築した。

比喻性の判断は, 受容主体の主観によるものであり, 形式意味論的な妥当性・健全性を保持しうるものではない. 我々は, 研究対象となる比喻表現が適切に含まれるような作業手順として MIP (Metaphor Identification Procedure) (Pragglejaz Group 2007)を拡張した MIPVU (Metaphor Identification Procedure VU University Amsterdam) (Steen, Dorst, Herrmann, Kaal, Krennmayr, and Pasma 2010) を取り入れる. さらに, 安定的に一貫して抽出するため, 先行研究の中でもより形式的に比喻を捉える中村 (1977) の研究に倣い, 喻辞（喻える表現）の基本義からの語義の転換 $\cdot$逸脱と喻辞に関連する要素の結合に着目する。喻辞の語義の転換・逸脱の判断には, 『分類語彙表』(国立国語研究所 2004) に基づいた語義を用い，被喻辞（喻えられる表現）との語義の差異を検討する ${ }^{1}$. さらに, 被喻辞相当の語義があるべき箇所に喻辞の語義が現れる表現中の要素の結合における比喻的な転換・逸脱の有無を確認する。比喻表現と考えられる部分について，喻

辞相当の出現箇所を同定するともに，比喻関連情報をアノテーションする．但し，非専門家が比喻表現と認識しない表現を多く含む結果となるため, 非専門家の判断としてクラウドソーシングによる比喻性の判断を収集する.

我々が構築した指標比喻データベースは，以下のもので構成される：
- 比喻表現該当部 (3.4 節)
- 比喻指標要素とその類型 (中村 1977) (3.2 節), その分類語彙表番号 (3.2 節, 3.3 節)
- 比喻的転換に関わる要素の結合とその類型 (3.2 節), その分類語彙表番号 (3.3 節)
- 概念マッピングにおける喻辞・被喻辞 (3.5 節), その分類語彙表番号 (3.3 節)
- 概念マッピングに基づく比喻種別（擬人・擬生など）（3.5 節）
- 非専門家の評定值（比喻性・新奇性・わかりやすさ・擬人化・具体化）（3.6節）.

本稿では，そのデータ整備作業の概要を示すとともに構築したデータベースの基礎統計や用例を示す。本研究の貢献は次の通りである。まず，BCCWJコアデータ 6 レジスタ（Yahoo!知恵袋・白書・Yahoo!ブログ・書籍・雑誌・新聞）1,290,060 語 57,256 文に基づく，日本語の大規模指標比喻データベースを構築した。この指標比喻データベース構築において，まず英語で実施された比喻用例収集手法である MIP, MIPVU に対して『分類語彙表』の語義に基づく手法を提案し, 日本語の比喻用例収集作業手順を整理した。本作業に必要な比喻用例収集の手掛かりとなる中村 (1977) の比喻指標要素（359 種類）を電子化し, 新たに分類語彙表番号を付与し,再利用可能な比喻指標要素データベースを整備した。また, 収集した比喻表現に対し, 喻辞・被喻辞・分類語彙表番号・比喻種別などをアノテーションした. さらに, 収集した指標比喻を刺激としてクラウドソーシングによる質問紙調査を実施し, 非専門家の比喻性判断を収集した.構築した大規模指標比喻データベースに基づく調査が可能となったため, 比喻表現の遍在性を確認し，非専門家の比喻性判断の実態を明らかにした。

本稿の構成は次のとおりである．2 節に関連研究を示す． 3 節ではデー夕整備の概要について解説する．4 節ではデータの集計を行い，指標比喻の分布を概観する． 5 節にまとめと今後の方向性について示す.

## 2 関連研究

以下では, 比喻表現コーパス・比喻表現用例集の先行研究について確認する． 2.1 節では, 英語に関する先行研究として Amsterdam Metaphor Corpus (Steen et al. 2010) とその作業手順である Metaphor Identification Procedure (MIP) (Pragglejaz Group 2007)について解説する. 2.2 節では, 我々の研究の基底となる中村 (1977)の『比喻表現理論と分類』における日本語の比喻表現の定義について示す. 2.3 節では, その他の日本語の比喻表現コーパスおよび比喻表現用例集について示す.

## 2.1 Amsterdam Metaphor Corpus とその作業手順 MIP

英語における大規模な比喻コーパスの先行研究として, Amsterdam Metaphor Corpus (Steen et al. 2010)がある. BNC-Babyコーパスから抽出した 4 レジスタ約 19 万語を用い, 隠喻 (indirect) と直喻 (direct), 暗黙 (implicit)の 3 種類の比喻の関連語を検索可能にしたもので, MIP (Metaphor Identification Procedure) (Pragglejaz Group 2007) を拡張したMIPVU (Metaphor Identification Procedure VU University Amsterdam)2 (Steen et al. 2010)により, 語単位の比喻性が判定され,直喻の指標 (metaphor signals) と概念マッピング (conceptual mappings) 情報が付与されている.

図 1 に MIP の概要（著者訳）(Pragglejaz Group 2007)を示す.テキストを読んで，テキストの文脈内における語義を判定し，基本義からの転換を認識する作業手順であるが，語義の判定基準および基本義の定義などは言語依存であろう．3.1節では, このMIP に基づく日本語の比喻表現収集手順の概要を図 1 に対応する形で示す.

MIPVU は MIP が認定する比喻表現を直喻や境界事例にも拡張したものである。図 2 に MIPVU による MIP の拡張（著者訳）(Steen et al. 2010）を示す。比喻表現と見なす収集対象として, 隠喻のみならず，直喻や比喻の境界事例を含む。語義の典拠として, 主に Macmillan Dictionary 3 を用い, Macmillan Dictionary では判断できない場合に, Longman Dictionary of

（1）テキストの文脈全体を読み，意味の一般的な解釈を規定する.

(2) テキストの文脈における語彙単位を決定する.

(3)

(a) テキストの各語彙単位について, 文脈におけるその意味,つまり，テキストに喚起されるシチュエーション（前後関係の意味）でそれが実体，関係，または属性にどのように適用されるかを規定する．語彙単位の前後にくるものを考慮する。

（b）各語彙単位について，他の文脈では, 所定の文脈に比べてより基本的な最新の意味を持つか否かを決定する．我々の目的上，基本的意味の傾向は
- より具体的で, それらが喚起するものは, 想像しやすく, 見やすく, 聞きやすく, 感じ取りやすく, 嗅ぎ取りやすく, 味わいやすいものである.
- 身体的な動作に関連がある.

・ より厳密（漠然としたものとは対照的に）である.
- 歴史的に古い.

基本的意味が，必ずしも語彙単位で最も頻出する意味とは限らない.

(c) 語彙単位が他の文脈で所定の文脈に比べてより基本的な最新の意味を持つ場合, 前後関係の意味は基本的意味と対照的でありながら，より理解されうるものなのか否かを決定する.

(4) そうであれば，その語彙単位を比喻的なものとしてマークする.

図 1 Metaphor Identification Procedure (MIP) の概要（著者訳）


-（比喻表現は）（品詞などの）単語のクラスの境界は超えられない. 例えば, 動詞の前後関係の意味は, 名詞としてのその基本的意味と同等と見ない

-（その上で比喻表現としての抽出対象は）次のものを含む :
- 直喻
- 隠喻
- 比喻の境界事例
- 比喻のシグナル（指標・結合など）
- 擬人化のための比喻

・（比喻表現の認定にあたって）単語の由来はまれな例でのみ考慮される

図 2 MIPVU による MIP の拡張（著者訳）

Contemporary English"4用いる. 2つの辞書でも判断がつかない場合は, Oxford English Dictionary 5 を用いる，基本義の認定に，通時的な語源を重視しないことが明記されている。また,比喻と判断されうるものを網羅的に抽出することを目指しているが, 概念メタファー (conceptual metaphor) は認定しない.

## 2.2 中村の『比嗡表現の理論と分類』

日本語比喻表現の実態調査に, 明治〜昭和期の文学作品 50 種から比喻情報の抽出を行った国立国語研究所報告 57 『比喻表現の理論と分類』(中村 1977) があり, 我々の研究の比喻の定義は中村 (1977) の研究に基づく. 中村は, 日本語の比喻表現を, 受容過程における比喻性把握に着目し，次の 3 類型に分類している：
- 第 1 類指標比喻

受容主体が表現主体の比喻意識を感じ取る，換言すれば，受け手側での比喻の成立に直接に形式的に慣用している，特定の言語形式をそなえており，それをく中略 $>2$ 項間の関係の特異性としてでなく, 他から独立に抽出できる種類の比喻表現
- 第 2 類結合比喻

何らかの言語単位の結びつきに, 慣用からの顕著な逸脱または非論理性, 少なくとも言語上の論理的な飛躍が感じられる種類の比喻表現
- 第 3 類文脈比喻

比喻の目印となる指標も, 要素間の結合上の異常性も特に認められないが, その表現形式が表す言語的な意味と, それがその場であらわしていると思われる個別的な意味との対応に慣用から著しいずれが意識される種類の比喻表現

第 1 類の指標比喻は, 手掛かり句を持つ表現で技法としては直喻 (simile) に相当し, 中村は

例文 (1)をあげている。ここでは，実際に行われた事柄の非現実性を表現するために，「宙を歩いている」という表現により喻えている6とするが，「ような気がする」という形式によって，比喻であることが把握される例である。

(1) 耕はひたいに汗をおぼえた。息が苦しくなった。宙を歩いているような気がする。

(「顔」丹羽文雄)

第 2 類の結合比喻は, 技法としての隠喻 (metaphor) に相当し, 中村は例文 $(2)$ をあげている.例文中には複数の比喻表現がみられ, 仮想の抽象体である「えたいのしれない不吉な塊」が, 精神活動の抽象体である「私の心」に対して，物理的な働きかけである「圧えつけ」を行っている，全体として文字どおりの解釈ができない見立てとする.

（2）えたいのしれない不吉な塊が私の心を始終圧えつけていた。

(「檸檬」梶井基次郎)

第 3 類の文脈比喻は，言語形式も構成要素間の結びつきの異常も持たない表現である．技法としては諷喻 (allegory) にあたり，中村は例文 (3)をあげている。「打つべき釘を、打ち残した気持ち」は，大工仕事をしたあとの気持ちを表すことも可能であり，「気組みを守った。」まで読んだ全体としても文字どおりの解釈が可能である。しかし，前後の文脈から文字どおりの意味ではなく何かの見立てであると感じる場合, 文脈中において文脈との無縁性のために比喻となる例である。

（3）打つべき釘を、打ち残した気持ちがつづき、香奈江は、答えをせぬことで、わずかに相手をはねかえす気組みを守った。

(「風ふたたび」永井龍男)

中村は「表現主体の比喻意識の反映とみられる何らかの言語形式をそなえており, それが受容主体の比喻把握に一役買っている」場合を「A 型把握」とし，A型把握によって収集された指標比喻にあたる用例を 1,617 種類の類型に整理し， 359 種類の比喻指標要素を体系化した. 本研究においては，この中村の比喻指標要素の近傍に出現する比喻表現の収集を行う。指標比喻の全数収集を目指すが，結合比喻・文脈比喻が認められた場合にはデータベースに登録する。作業に先立ち, 同書に含まれる比喻指標要素などの電子化を行った. 詳細については 3.2 節に示す.

## 2.3 その他の日本語の比喻表現用例集および比喻表現コーパス

本節では, 中村 (1977) 以外の日本語の比喻表現用例集および比喻表現コーパスの先行研究について紹介する。最初に指標比喻（いわゆる直喻）関連の研究を紹介し, 次に結合比喻（いわ


ゆる隠喻）関連の研究を紹介する。最後に書籍として出版されている比喻表現用例集を示す.

指標比喻関連 $＼mathrm{~ 比喻表現の収集にあたり ， 比喻て ゙ あることを明示する ， 比喻の指標 （ 手掛か ~}$ り句）となる表現を含む指標比喻（いわゆる直喻）は，指標を用いた比較的容易な収集が期待される。過去の研究は比喻指標要素「ようだ」のみを対象とするものが多い.これらすべての比喻指標要素を含む表現を収集すれば，多くの直喻用例が収集可能であるように思われる。しかし，指標は必ずしも比喻表現のみに含まれる語句ではない，指標を手掛かりにコーパスから用例収集を試みる際にも，人手による判別作業が必須である。また，比喻指標の語句は，類語や言い換えの可能な表現があり得るため多様であり，類似表現を網羅的に検索することも必要になる.

古谷, 寺井 (2018) は, REX-J コーパス (Spanger, Yasuhara, Iida, and Tokunaga 2012) に含まれる参照表現において比喻が用いられているかを検討した. 須堯, 寺井 (2019) は，青空文庫に出現するデータから「ように」「ような」を比喻指標要素として 19,209 文の自動抽出を試みた.抽出には傒り受け解析器 (CaboCha) の出力に基づくパターンと分類語彙表番号に基づく喻辞の制約を課している。，但し，我々の研究のように比喻と例示の区別はされていないと考えられる。

また，質問紙調查による指標比喻に対する小規模な評定調査が，心理学の分野で進められている。中本，楠見 (2004) は直喻形式の評定を行うために，「A は B のようだ」に修正可能な表現を 500 以上収集した. 収集元は, 心理学研究の先行研究 (楠見 1995; Nakamoto 2003; Ortony, Vondruska, Foss, and Jones 1985) や比喻表現辞典 (榛谷 1988; 中村 1995) であった. このうち 120 用例を取りあげ，理解可能性・構成語類似性・独創性・面白さについて 7 件法により 60-64 人規模で評定調査を行った，平，中本，楠見 (2007) は直喻文 30 文に対して，理解容易性・主題と喻辞の類似性・表現の意外性・表現の親しみやすさ・面白さについて 5 件法で 70 人規模で評定調査を行った. 岡, 大島, 楠見 (2019) は, 中本, 楠見 (2004)の 120 用例について, 50 名規模で解釈産出課題を行い，多義性の検討を行った。さらに 24 名規模で， 9 件法による表現の選好性課題・喻辞の慣習性課題 (Bowdle and Gentner 2005; Utsumi 2007) を行った.

結合比喻関連：一方，比喻であることが比喻指標要素によって明示されない比喻表現の収集は，指標比喻と比べて困難である。このうち，結合比喻は，基底となる語義の体系を決定したうえで，語義の連接・共起のちがいを手掛かりとした抽出が試みられている。な扔，この語義の連接・共起のちがいは，指標比喻に打いても有用な手掛かりであると考える。作業手順としては，基本的に 2.1 節に示した，MIP ・ MIPVU に基づく手法が利用される。

日本語でも，MIPを用いた比喻表現コーパスの構築を目指し (伊藤 2014), MIP，MIPVU による比喻判定も試みられている (宮澤, 吉田, 宮尾 2016). 宮澤他 (2016) は, MIP ・ MIPVU に基づき，『岩波国語辞典第五版タグ付きコーパス 2004』を語義の判断基準とし，目的語・動詞の結合についての比喻性判断（中村の結合比喻に相当）を 1,100 文に対して行った. 動詞の複合語の語義判断については, 『複合動詞レキシコン』(神崎 2013) による.

これに対し, 本研究は MIP, MIPVU を BCCWJ のコアデータおよび『分類語彙表』(国立国語研究所 2004) の語義に基づき整理を行う（3.1 節）。分類語彙表の語義情報である分類番号が付与されたデータ BCCWJ-WLSP (加藤, 浅原, 山崎 2019b) を基底となる語義の体系とし, 2.2 節に示す中村 (1977) に基づく比喻指標要素と語義の連接・共起に基づく比喻表現の収集作業を行った. さらに, 全文を対象として比喻指標要素を用いない, 語義の連接・共起のみに基づく,結合比喻の収集作業についても着手している (Kato and Asahara 2019).

その他：紙の辞典形式の比喻表現用例集として, 榛谷 $(1988)$, 中村 $(1995,2007)$, 野内 $(1998$, 2005), 佐藤, 佐々木, 松尾 (2006) などがある.

## 3 指標比喻データベースの構築手法

## 3.1 MIP に基づく日本語指標比喻データベース整備作業の全体像

本節では指標比喻データベース整備作業の全体像について解説する。比喻用例収集手順として 2.1 節に示した MIP (Pragglejaz Group 2007)， MIPVU (Steen et al. 2010)を採用し，日本語対応した. 本研究の比喻表現の捉え方は 2.2 節に示した中村 (1977) に基づく. 本研究の基本的な対象は, 比喻指標要素の近傍に, 非慣用, 非論理的など, 基本義の用法から逸脱した異例の結合を，何らかの比喻的転換として確認できる用例である。しかし, 指標比喻の用例は概ね結合比喻と重複するが，言語形式が認められても結合の確認が困難な例や，言語形式（指標と認定する範囲）が不明暸である例, 結合要素そのものよりも周辺語句の影響が強くみとめられる例などもあるため, 関連語を漏れのないよう収集する必要がある．MIP を用いることで，語単位に比喻性の判定が可能となり, 広く比喻表現に関係する要素の収集が可能となる。また,比喻的な転換の見られる要素の結合に着目し，慣用からの逸脱を確認する点においても，基本義との対照を行う手法が有用であると考えられる。但し, この比喻的な転換の認識は, 主観的なものであり，客観性を持たせることは本質的に困難である.

以下では, 図 3 に，図 1 に示したオリジナルの MIP に対応する形式で，日本語において言語資源を援用しながら客観性を担保して比喻表現を抽出する指標比喻データベース構築手法を示す. 日本語比喻表現抽出手順の概要について示す。まず最初にテキストを読んで語義の理解を行う (1). 比喻用例収集にあたっては中村 (1977)の 359 種類の比喻指標要素とその類似用例 （『分類語彙表』(国立国語研究所 2004)により判定）を手掛かりとし，その近傍を調査する。本研究の前提となる比喻指標要素の詳細を 3.2 節に示す. 比喻用例収集対象を BCCWJ コアデー タ 6 レジスタ（Yahoo!知恵袋・白書・Yahoo!ブログ・書籍・雑誌・新聞） $1,290,060$ 語 57,256 文とする．比喻用例収集対象の一部には『分類語彙表』(国立国語研究所 2004)の語義（分類番号） が付与されている。また, 同じサンプルに助動詞の用法が付与されている。本研究で語義の転換の認識に用いる語義・用法アノテーションの詳細を 3.3 節に示す. 次に単位を決める $(2)$. 本

（1）手掛かりとなる比喻指標要素の近傍にあるテキストを読んで文意の理解を行う（比喻指標要素の詳細については 3.2 節を参照).

（2）分析単位を決める．文脈比喻以外の語義の分析単位として国語研短単位を基本とする.

（3）各単位の語義の認定を行う. 語義の認定にあたっては『分類語彙表』の分類番号を基本とする. （i）基本的にテキストを読んで作業を行うが， 3.3 節に示す語義アノテーション (加藤他 $2019 b$ )が利用できる場合には語義アノテーションを援用する. 語義の認定基準は (加藤他 $2019 \mathrm{~b}$ )を参照されたい.

(ii) 基本義の同定にあたっては
- 『日本国語大辞典』(concrete, precise, historical order)
- 分類語彙表における代表義 (山崎, 柏野 2017)

・ 語義アノテーション (加藤他 $2019 b$ ) における頻出義

を参考にする。

(iii) 結合の比喻性の認識にあたっては,
- 基本結合

要素の基本義・代表義を認定したうえで, 字義どおりに解釈できる要素の結合を指す.『動詞の意味・用法の記述的研究』(宮島 1972) に記述されている「意味的に動詞と結合する語の制限」に相当する.
- 比喻的結合 (中村 1977)

要素の基本義・代表義を認定したうえで，字義通りに解釈できない要素の結合を指す. 中村 (1977) の B 型把握（言語単位の結びつきにおける慣用からの逸脱）に相当する. などを参考にする.

(iv) 文脈比喻の検討を同時に行う.

（4）（i）上記 (1)(2)(3)(i)～(iv) の手続きに基づき，比喻的な語義の転換・逸脱が認められた場合に「比喻」と認定する (3.4 節).

(ii)

a. 「比喻」と認定した場合には, 喻辞・被喻辞を同定し，その近傍の比喻的結合を抽出する.

b. 喻辞・被喻辞間もしくは結合の概念的写像である概念マッピングの類型や比喻種別を付与する.

c. 手掛かりとなった比喻指標要素についても記録する（3.5 節).

(iii) また, 非専門家の評定情報をクラウドソーシングにより収集する（3.6 節）.

図 3 MIP に基づく日本語比喻表現指標比喻データベース整備作業

作業では国語研短単位を基本とした，次に各単位の語義を推定する (3)(i). 基本的にはテキス卜を読んで作業を行うが, 語義アノテーションが利用できる場合には語義アノテーションを援用する. さらに各単位について他の文脈での基本義との対照を検討する (3)(ii). 基本義の同定においては, 『日本国語大辞典』7のほか, 代表義 (山崎, 柏野 2017)$\cdot$語義アノテーションの頻出語 (加藤他 2019b) などを手掛かりとする。また要素の結合の比喻性の認識にあたっては基本結合 (宮島 1972) ・比喻的結合 (中村 1977) を確認する (3)(iii). 上記 (1)(2)(3)(i)〜 (iv) の手続きに

基づき, 比喻的な転換のみとめられる結合と判定し, 比喻性を認定し, 喻辞の出現箇所の同定を行う (4)(i). なお, 提喻など比喻的結合のみとめられないものも, その喻辞の出現箇所同定および比喻表現該当部の同定を行う，比喻表現には，比喻指標要素・比喻表現該当部・喻辞・被喻辞・結合・類型化 ・比喻種別（擬人・擬生や換喻・提喻・慣用など）を付与する (4)(ii). 詳細については 3.5 節で述べる，最後に，比喻表現に対する非専門家の評定値をクラウドソーシングにより収集する (4)(iii). 3.6 節に評定値の収集手法について示す.

なお， MIP は Metaphor (隠喻，中村 (1977)の結合比喻・文脈比喻）を主対象とした手法である. MIP を拡張した MIPVU は, 比喻指標要素に該当する「MFlag」の付与も行っているが,指標比喻を Metaphor と区別するものではない. 本作業は，指標のあるいわゆる Simile（直喻，中村 (1977) の指標比喻）を主対象とするが，概ね同時に結合比喻が確認できる（比喻的な転換に差がない）ことから，収集した表現が Metaphor と別種とは位置づけない．また，類似に基づく典型的な転換ではない，いわゆる換隃（事物・事象の隣接性という類縁関係に基く「質的転換」）や提喻（類と種という概念の「量的転換」）のような用例も，要素の結合における比喻的転換の把握によって取得される 8 . このほか, 比喻指標要素を用いることで, MIPにおいても作業効率のあがる可能性を期待した. いずれ比喻指標要素と共起しない第 2 類結合比喻・第 3 類文脈比喻も収集するが, 本稿では網羅的な比喻データベース構築の出発点として, また指標比喻用例の実態分析を進めるために，3.2 節に示す中村 (1977) の比喻指標要素を手掛かりとした作業を行う，さらに比喻指標要素については，分類語彙表番号に基づく同義性を用いた汎化も試みる。

## 3.2 中村 (1977)の比喻指標要素と比喻指標要素に対する分類語彙表番号付与

本研究では, 受容過程に打ける比喻性把握に着目し, 比喻意識の指標となる言語形式を有する比喻（指標比喻）のデータベース構築を目標とする。「あたかも」「まるで」「よう」など，手掛かり句である「比喻指標要素」が明示的に出現する, 指標比喻の事例収集を行うことになる.但し，指標は，比喻性を感じ取る（A 型把握）という点において有用な言語形式であるが，比喻性の判断においては, 指標比喻も結合比喻や文脈比喻と同様の手順を必要とする。 よって,指標から当該表現に比喻性があるという可能性を感じるとしても，比喻性の判断には根拠を要する。そこで，本データベースにおいても，結合比喻・文脈比喻と同様, 要素の結合や文脈における慣用からのずれに着目した情報を含める。そのために『分類語彙表』(国立国語研究所 2004)の分類番号（分類語彙表番号）を語義の判断基準とした分析を進める.

我々は, 指標比喻データベースの整備のため, 中村 (1977)の指標比喻の 1,617 類型と 359 種類の比喻指標要素を電子化し, 分類語彙表番号を新たに付与した. 紙面から手入力し電子化ファ


イルを構築し, 形態素解析 MeCab と UniDic を用いて, 短単位形態論情報を付与した. その後, UniDic 語彙素-分類語彙表番号対応表 (WLSP2UniDic) ${ }^{9}$ (近藤, 田中 2020)を用い, 分類語彙表番号を付与した。自動で付与できなかったものについては, 人手で修正を施した。 中村 (1977) の類型は分類語彙表番号順に整理されており，本指標整備時から分類語彙表の体系を意識していたことが推察される。

比喻指標要素は, その品詞から $\mathrm{D}$ 類 (動詞) $\cdot \mathrm{F}$ 類 (副詞 $) \cdot \mathrm{J}$ 類 (助詞) $\cdot \mathrm{K}$ 類 (形容詞 - 形容動詞 $) \cdot M$ 類 $($ 名詞 $) \cdot R$ 類（連体詞）・ $\mathrm{S}$ 類（接尾辞）に類型化されている. 表 1 に例を示す.「ようだ」以外にも多様な比喻指標要素が定義されていることがわかる。比喻指標要素は, 類・種・号により階層化されている。

表 2 に比喻指標要素に対する分類語彙表番号割り当ての例として「よう（比喻指標要素の類型：K-9-1・UniDic 語彙素：様）」を示す。多義である「よう」は，分類語彙表番号として 3.1300 の「様相」と 3.1130 の「類似」の 2 つを持つ.また，同範囲には助動詞「ようだ」の用法として，「類似」$\cdot$「内容指示」・「例示」$\cdot$「婉曲」の 4 つのいずれかが付与されている。このうち, 3.1130 「類似」の例のみが比喻表現に相当している。この分類語彙表番号を用いて, 多義語に対する語義の曖昧性解消を行いながらの比喻指標要素の抽出が可能になる。また分類語彙表番号が同じ要素を類似比喻指標要素とし，候補の抽出に用いる。

表 1 比喻指標要素の類型と例

表 2 比喻指標要素に対する分類語彙表番号割り当ての例：「よう」分類番号 $3.1300 （$ 様相）と 3.1130 (類似)

^{9}$ https://github.com/masayu-a/wlsp2unidic
}

## 3.3 『現代日本語書き言葉均衡コーパス』に対する分類語彙表番号アノテー ションおよび助動詞用法アノテーション

比喻表現は意味的な転換を含む表現であるため，語義アノテーションを含むデー夕を用いることにより, 効率的に抽出できる。 また比喻指標要素も多義性があるため, 助動詞の用法も含めた語義アノテーションを用いることにより，作業者の負担を減らすことができると期待される. 本研究では語義アノテーションとして BCCWJ コアデータの一部に対する分類語彙表番号アノテーションデータ (加藤他 $2019 b$ )を用いる.

同デー夕は, 前述の UniDic 語彙素-分類語彙表番号対応表 (WLSP2UniDic)により, BCCWJ の言語単位（短単位・長単位）に対応可能性のある分類語彙表番号を列挙したうえで，人手で文脈上の正しい語義を選択したものである。列挙された分類語彙表番号の選択肢に該当する意味分類がない場合には，新たに適切な番号を付与してある。 BCCWJ コアデータにはアノテー ションの優先順位 ${ }^{10}$ が規定されており，レジスタ毎に A, B, C, D, E までの $2-5$ の集合に分割されている。分類語彙表番号はサンプル PB (A), PB (B), PM (A), PM (B), PN (A), PN (B)（書籍・雑誌・新聞） 347,094 語 15,969 文の短単位すべてに人手によって付与されている.

表 3 に分類語彙表番号アノテーション例を示す.この例では，比喻指標要素である「よう」 に，「関係-類-異同・類似」を示す「.1130」の分類語彙表番号下 4 ケタが付与されており, 続く 「闇を体験する」という結合から，比喻表現であるとされる。さらに喻辞「闇」の語義 1.5010 （体-自然-自然-光）が, 被喻辞「サブリミナル」の語義 1.3001 （体-活動心-感覚）に転換されて

表 3 BCCWJに対する分類語彙表番号アノテーション

(サンプル ID：PB12_0000, 『闇を歩く』中野純（著)）


いることもわかる.

上に述べた分類語彙表番号は自立語が主な対象であるが，付属語の情報として，同範囲に助動詞の文法的な用法が別途付与されている (加藤, 浅原, 山崎 2019a). 以下の例文 (4)では, 2 つ出現する「よう」のうち，前者は比喻指標要素になる「類似」用法であり，後者は「内容指示」用法である. 助動詞の用法アノテーションにより, 後者の比喻指標要素の語義の判定が不要になる。

（4）転機はひとみさんが六年生のとき。研究のため家族四人そろって渡米した。不登校は相変わらずだったが、本に興味を持ってくれた。日本から送った古典の現代語訳作品をはじめ、本棚に並ぶ本をむさぼり読んだ。一緒に行動しようと自分が好きな舞台に連れ出すと、長時間のオぺラを食い入るように見つめていた。帰国後、中学校の校長は「特別扱いはできないが、卒業証書は出す」と言った。不登校に加え、何度となくリストカットも繰り返す。カウンセリングにも通った。本格的に小説を書くようになったのもこのころだ。

(サンプル ID：PN4g_00003 ${ }^{11}$, 西日本新聞，下線部は著者による）

本データは BCCWJ のコアデータの一部であるが, 語義の曖昧性が解消されており, 指標比喻データベースの整備作業の補助に利用できる。コーパスに分類語彙表番号と助動詞の用法が付与されているため, あらかじめ判明している指標となりえる要素（自立語もしくは助動詞） については，多義語が比喻指標要素に適合するか否かの絞り込みを行える。また， 3.4 節で述べるように，分類語彙表の同じ分類番号を持つ語のグループを類義語としてみなし， 中村 (1977) の比喻指標要素の類義語を新しい手掛かり語として展開する。中村 (1977)の比喻指標要素は分類語彙表番号順に整理されていることから，分類語彙表番号が抽出の手掛かりになると考える。さらに，自動処理により比喻を検出する場合にも，UniDic 語彙素-分類語彙表番号対応表 (WLSP2UniDic)により，特徴量として分類語彙表の情報を用いることを想定する.

## 3.4 比喻表現出現箇所同定

次に比喻表現出現箇所同定の詳細について示す.

中村 (1977) の比喻指標要素を BCCWJ コアデータ全体 1,290,060 語 57,256 文に対して語彙素のパターンマッチにより枚挙した. 抽出された比喻指標要素の前後文脈 100 形態素を与え,言語学の知識を持つ者 2 名により比喻表現であるか否かの判定を行った.

さらに, 分類語彙表番号で類義語句を展開したうえで, 比喻表現候補を枚挙した。，中村 (1977) の比喻指標要素に付与された分類語彙表番号で, BCCWJ コアデータの分類語彙表番号付与済

表 4 比喻指標要素による候補数と抽出用例数

み部分 347,094 語 15,969 文（書籍・雑誌・新聞）に対してパターンマッチを行い，前後 100 形態素を展開し，比喻表現であるか否かの判定を行った。例えば，D1類については，「2.3001（感覚 $)\rfloor\lceil 2.3061$ (思考 $)\rfloor\lceil 2.3062$ (注意・認知 $)\rfloor\lceil 2.1130$ (類似) $)\lceil 2.3066$ (判断・推測 $)\rfloor\lceil 2.1310$ (風・観・姿) 」「2.3103 (表現)」などが対応する分類語彙表番号であった. この分類語彙表番号により展開し, 短単位では 3,060 例, 長単位では 539 例が候補として得られた。この分類語彙表番号に基づく用例では，短単位で $1.3 \%$ にあたる 41 例, 長単位で $0.7 \%$ にあたる 4 例が比喻表現を含んでいた。

表 4 に, $\mathrm{D}$ 類 $($ 動詞 $) \cdot \mathrm{F}$ 類 $($ 副詞 $) \cdot \mathrm{J}$ 類 $($ 助詞 $) \cdot \mathrm{K}$ 類 (形容詞 $\cdot$ 形容動詞 $) \cdot \mathrm{M}$ 類 (名詞) $\cdot$ $\mathrm{R}$ 類 (連体詞) $\cdot \mathrm{S}$ 類（接尾辞）および分類語彙表番号により展開された比喻指標要素によって展開された候補数と抽出用例数を示す。 $\mathrm{K}$ （形容詞・形容動詞）は「よう」「みたい」などの率が高い要素が多い一方, $\mathrm{R}$ （連体詞）は 1 件もなかった。分類語彙表番号により汎化したパター ンのうち，実際に比喻表現の指標であったものは $0.3 \%$ であった.

基本的に 1 つの比喻表現該当部に 1 つの喻辞が出現するように抽出する ${ }^{12} .1$ つの比喻用例が複数の比喻指標要素を含む場合（複合用例）もあり，その場合は重複して確認するが， 1 つの比喻表現該当部として抽出する。 さらに，目的の比喻指標要素ではない要素による比喻表現該当部（指標外比喻用例）も抽出した。このため比喻指標要素と比喻表現が必ずしも 1 対 1 対応するわけではない．結果， 822 件の比喻表現該当部が抽出できた. このうち, 複数（2つ以上）の比喻指標要素を含む複合用例は 157 件で, 指標外比喻用例は 10 件であった.

## 3.5 比喻関連情報アノテーション

抽出された 822 件の比喻表現に対して, 言語学の知識を持つ者 2 名により関連情報のアノテー ションを行った．表 5 に比喻情報アノテーション例を示す。この事例を用いて比喻関連情報アノテーション作業の概要を説明する。

作業者は, 3.4 節の作業により比喻表現出現箇所同定を行う際に，比喻指標要素の前文脈 100

表 5 比喻関連情報アノテーション例

比喻表現該当部

流れ出た溶岩の跡が、幅百メートル、長さ三キロメートルもの大きさで、今も残っている。その姿は、まるで巨大な黒へビのようだ。

形態素と比喻指標と後文脈 100 形態素（表 5 上部）の比喻用例を見て, 何らかの要素の結合において慣用（基本義）からの逸脱を含むと判断した喻辞（喻える語）の位置を同定し，その文脈を比喻表現該当部として抽出する。提喻などで，喻辞が明確化されない場合は，提喻の出現位置を同定し, その文脈を比喻表現該当部として抽出する. この比喻表現該当部に対して, 次に示す結合・被喻辞（喻えられる語）・喻辞・類型・種別・比喻指標要素分類などの情報を付与する。

結合：結合は，被喻辞相当句が文脈上語義的に逸脱しない文脈において，喻辞相当句が語義的に逸脱して位置する場合，比喻的結合として逸脱が確認できる語句の連接を抽出する. 用例によっては，複数の結合を含む，要素の結合の欄には「跡が蛇」という結合に比喻的な語義の転換があると判定した旨を記載する。但し，例示や指示に近い用法（境界事例），指標がなければ成立しない表現などは，可能な形で記述し，種別欄にその旨を付記する。また，提喻のように本質的に比喻的結合がみとめられない事例 13 もある．基本結合か否かの判定には，分類語彙表に基づく動詞の結合価の大規模な資料である宮島 (1972) を参照する。また，中村 (1977)の 305 ページ以下に比喻的結合 5,537 例 ${ }^{14}$ が示されており, これらも参考にする.

被喻辞・喻辞 : 被喻辞は「喻えられる語」, 喻辞は「喻える語」を意味する。表 5 では, 被喻

辞である「流れ出た溶岩の跡 (その姿) 15 と喻辞である「巨大な黒へビ」を抽出する．比喻表現（概念マッピング）であることを読み取るにあたり，喻辞や被喻辞は結合から直接取得できない（「時代が瘦せる」など）例が多いが，喻えるものと喻えられるものの認識が必要である.要素の結合に何らかの比喻的な語義の転換があることを明確化するとともに，概念マッピングの類型化の補助として収集する。比喻用例中に明記がなければ前後文脈から取得するか文脈を整理して記入する ${ }^{16}$ が，先に述べた提喻をはじめ，いずれも不明瞭で取得できない場合がある.

類型：類型は，比喻的結合に対して，字義どおりの解釈ができない（つまり，基本結合から逸脱している）ことを明らかにするための形式である。結合を要素に分解したもので，結合に含まれる喻辞と連接する語との間には比喻となる語義的な転換があり，その語義的な転換が分類語彙表上のどの語義とどの語義が基本結合から逸脱して連接しているかを示すものである。喻辞の語義を被喻辞の語義に置き換えると基本結合になることを想定する，類型には，語義の転換のある結合に相当する要素とその分類語彙表番号，付随する付属語の情報（結合の関係）を記載する。なお，結合要素が固有名詞をはじめ複雑な構成を有した表現であるなどの場合には，分類語彙表番号が付与可能なレベルに概念化する。この類型の分類語彙表番号の差異から，どのような語義の間に転換が起きているのかが観察できる。 さらに, 電子化した中村の比喻的結合 5,537 例と対照することも可能である.

種別：種別には, 擬人化・擬物化・擬生化・具象化など, 比喻性の判断根拠となった要素の結合分類，喻辞と被喻辞の関係にあたる概念マッピング情報を付与する。

a).『擬人』化（物（抽象物・具体物）を人に喻える）

例）「溶岩が島民をあざ笑う（かのように）」「時代が瘦せている（みたい）」

b).『擬物』化（人を物に喻える）

例）「私を貴方の道具としてお使いください」「平七郎が彫像のように立つ」

c). 『擬生』化（動植物に喻える，活喻，準擬人化）

例）「生き物としての音楽」

d). 上記外の『具象』化（抽象物を具体物に喻える）

例）「学術研究の基盤（として）」「心を洗われた（と感じる）」

e)．上記外の『抽象』化（具体物を抽象物に喻える）

例）「何かの啓示のように雲が浮かぶ」

f). その他の『転換』（上記外の別種の物事に喩える）

例）「被害想定は防災カルテ（として）」「マエストロを歌舞伎役者にたとえた」

上記 a) e）は，類似性に基づく転換の，人（生物）・物体・抽象体における大まかな概念マッピングであり，中村 (1977) の結合類型の 9 割以上が上記 a) e) に分類される。 しかし，他の事物・事象に置き換える際には，それほど大きく移行しない場合も見られる。たとえば，液体を気体に喻える (体の転換)，㯖覚を視覚に喻える（感覚の転換），哺乳類を鳥類に喻える（界の転換）などの転換が含まれる。本作業においては，このような小規模な転換の出現頻度の少ないことが予想されたため，その他の「転換」としてまとめることにした，但し，後に付与する分類語彙表番号の中分類などにより，詳細な分類が可能である。なお，MIPVU では personalization （擬人化）を定義する ${ }^{17}$ が，日本語の比喻の議論で言及される，擬物化・具象化・抽象化といったものは導入されていない.

以上の一般的な類似性に基づく転換のほか，語感のずれなどで感じやすい類と種の関係（量的転換）を判断根拠とした場合は『提喻』と分類し，付属物や中身を用いてあるもの全体を表現しているなど，隣接性（質的転換）を判断の根拠とした場合には『換喻』と分類した ${ }^{18}$ 。文脈比喻である（結合要素からのみでは判定できない）場合は『文脈』に分類し，慣用表現と判断された場合などは『慣用』に分類した。指標要素が別用法である可能性も考えられた場合は，「例示」「指示」「非断定」などの用法を『その他』として付記した.

これらの種別情報は, 被喻辞喻辞間・結合単位 ${ }^{19}$ に付与を行うため, 複数の結合を持つ 1 つの比喻表現に対して複数の種別情報を付与する場合がある。例えば，「イカソーメンは、生のイカを二枚あるいは三枚に分け、素麺のように細く切り ...」では，結合「イカが素麺」(『転換』) と結合「素麺のように細い」(『提喻』)の2つの結合に対して付与し用例全体には『転換-提喻』 とタグ付けする ${ }^{20}$ 。また，「肝臟はすっかりブルーになっていたのか」という表現においては，「月干臟 (の状態)」に対して『提喻』を付与するほか，結合「ブルーにな（る）」(『換喻』）と結合「月月臟がブルーにな（る）」(『擬人』）の２つの結合に付与し，用例全体には『提喻-換喻-擬人』を付与する。 さらに 1 つの結合が複数の種別ラベルを持つ場合がある。例えば，「その事態は会社がつぶれるようなもので」という表現中の結合「会社がつぶれる」に対しては，『具象_換喻_慣用』の複数ラベルが付与される。

比喻指標要素分類・備考：最後に，出現した中村 (1977) の比喻指標要素の分類記号「F-1-1 （副詞：まるで）・K-9-1（形容詞：よう）」を付与する，比喻性に関わると考えられた指標要素全てにタグ付けする。備考には関連する情報を付与する。喻辞と被喻辞を含め，比喻性に関わると考えられた語句を可能な限り収集した。


## 3.6 クラウドソーシングによる評価

これまでの作業は言語学の背景知識を持つ者により進めたが, 専門的知識を持たない者が指標比喻表現をどのように捉えるかは明らかでない. そこでクラウドソーシングにより, 表現に関する 3 つの観点（比喻性・新奇性・わかりやすさ）と，3つの観点との関連性を調査するための 2 種（擬人化・具体化）を加えた 5 つの評価を行った。なお, 表現に関する同様の質問紙調查を中村 (1977) の例文（比喻表現のみ）や IPAL 辞書の動詞・形容詞の例文（比喻表現以外も含む) にも行った。
- 比喻性：何かを他の物事でたとえる（比喻）表現を含むか21 提示する例文はすべて比喻表現を含んでいるが，実験協力者が比喻であることを認識できるかについて評価する

質問項目：「何かを他の物事でたとえる（比喻）表現をふくんでいますか.」
- 新奇性：新しい表現を使っていると思うか

(比喻）表現の新しさについて評価する.

質問項目：「新しい表現を使っていると思いますか.」
- わかりやすさ：わかりやすく表現されているか

（比喻）表現を導入することによって, 文意がわかりやすくなっているかわかりにくくなっているかを評価する。

質問項目：「わかりやすく表現されていると思いますか.」

以下は，比喻表現に多いとされる「擬人化」「具象化（具体化）」が一般に読み取られるのかを調查するために用いた観点である。これらの概念マッピングを読み取ることで，その他の観点の判定に影響が現れるのかを調査するという補助的な目的で設定している.
- 擬人化：人でないものを人に見たてているか

比喻であるとして，擬人化か否かが認識できるかを評価する.

質問項目：「人でないものを人に見たてていますか.」
- 具体化：具体的なものに見たてて説明しているか

比喻であるとして, 具象化か否かが認識できるかを評価する。具象化が一般的な用語でないために「具体的」という用語を用いた。

質問項目：「具体的なものに見立てて説明していますか.」

本調査は Yahoo!クラウドソーシングを用いて行った。対象は 20 歳以上の Yahoo!クラウドソーシングのアカウント所持者であった. 調査協力者は, 上記 5 の観点について, 「0：まったく違う」〜「5：そう思う」の 6 種類の評定值（6件法）から 1 つ選択する．前節で抽出され
$ 我々は比喻性を二值的なもの（比喻であるか否かの二律背反なもの）ではなく，程度性を持つものとして扱う．
}

た 822 件の比喻表現該当部を 820 件に整理したうえで提示文とした ${ }^{22} .2019$ 年 2 月 15 日 8:00-2 月 16 日 00:10の間に異なり 1,657人の評定値を収集した。 5 つの観点の組み合わせについて全く同じパターンの回答を 5 回以上行った実験協力者を，データから除外し， 1,164 人分のデータを分析対象とした．実験協力者は 6 用例を判定するごとに 10 円相当の $\mathrm{T}$ ポイントを得，最大 30 用例まで評価した。費用は 149,040 円であった。

結果， 1 つの例文に対する 22 人〜 77 人分の評定値（平均 33.0 人）を得た.

## 4 比喻指標要素近傍における比喻表現使用傾向の検証

## 4.1 アノテーションデータ

以下ではアノテーションデータの分布について確認する.

表 6 にレジスタ毎の比喻表現該当部の分布を示す。レジスタの文数・形態素数が異なるために 10,000 文あたりの相対度数, $1,000,000$ 形態素あたりの相対度数で評価する。書籍 (PB) が最も多く, Yahoo!知恵袋 $(\mathrm{OC})$ や白書 $(\mathrm{OW})$ が少ない傾向にあった.

表 7 にレジス夕毎の種別の分布を示す.レジス夕毎に各種別の度数と相対度数（10,000 文あたりの種別（結合）数）を計数した.なお,「結合 0 」は「その他」に分類し， 1 件と数えた. 種別は 1 つの事例に複数の結合を認定したうえで結合ごとに複数のラベルを付与する（マルチラベル）ため，レジスタ毎の総計は表 6 の比喻表現該当部数と異なる。種別を分類すると，「転換」 （小規模な転換）が多数を占める（10,000 文あたり 57.8 件）ことがわかる．文学作品の結合類型

表 6 比喻表現該当部および結合の分布

 &  &  &  &  &  & 全体 \\

$(10,000$ 文あたり $)$ & 40.9 & 82.4 & 89.2 & 308.9 & 157.9 & 117.8 & 143.6 \\
$(1,000,000$ 形態素あたり $)$ & 226.7 & 210.4 & 537.4 & 1275.6 & 826.9 & 524.2 & 637.2 \\

結合 1 の比喻表現該当部数 & 24 & 43 & 53 & 238 & 165 & 152 & 675 \\
結合 2 の比喻表現該当部数 & 1 & 4 & 8 & 52 & 31 & 31 & 127 \\
結合 3 の比喻表現該当部数 & 0 & 1 & 1 & 7 & 1 & 6 & 16 \\

文数 & 6,110 & 5,825 & 7,059 & 9,678 & 12,542 & 16,042 & 57,256 \\


表 7 結合に割り当てられる種別の分布

注：(相対）行は，10,000 文あたりの種別（結合）数.

(中村 1977) では 1 割未満の種別であったことから, 隠喻として一般的ではない転換であるとも考えられる．大きな転換であれば，カテゴリーの違いによって比喻性のあることが読み取りやすいが，小規模な転換であるがゆえに，指標を用いて比喻であるという把握を促す傾向が考えられる。比喻表現の使用実態における指標の必要性が考えられる。本データベースで収集した用例の分析によって，指標を用いる必要のある表現の整理や，例示や内容指示など比喻との区別が問題視される表現の傾向も明らかになると期待される.

擬人化は文学作品を含む書籍 (PB) に多く（表 7 下線部）, 中村 (1977) 文学作品の結合類型の分布（擬人化が全類型の 41.8\%）の結果と整合する．今後，書籍サンプルに付与されている NDC （日本十進分類法）の情報と対照することで，書籍のジャンル毎の検討を行いたい．

また，抽象の用例が 3 件確認された，MIP，MIPVU のアノテーションの定義においては，具象化・具体化の方向で語義の転換があることを前提に比喻表現の認定がなされていたが，本デー タベースでは抽象化の方向でも語義の転換のあることが認められた．今後，他言語においても抽象化の用例があるかを検討する必要があろう。

表 8 に比喻指標要素の頻度上位 10 件とその種別の分布を示す.よく直喻指標で用いられると考えられている K-9-1「よう」は，357 例23（今回抽出した指標比喻用例の 43\%）に出現した. D-1-16「する」は「にする」「とする」が含まれ，特に慣用表現が多い傾向にある．K-9-3「みたい」と F-1-1「まるで」は小規模な転換（『転換』）が多い一方，D-1-1「感じる」は『具象』が多

表 8 比喻指標要素（頻度上位 10 位まで）と種別の分布

表 9 種別ラベルの共起

かった．小規模な転換においては，「まるで〜のような」などの指標を組合せた類型が用いられやすく，言語形式によって比喻性の把握を促す傾向が強いといえる。「感じる」は身体性に関わる比喻表現に用いられ(菊地, 加藤, 浅原 2018), 被喻辞が身体で感じることの可能な具体物にされることになる。

表 9 に種別ラベルの共起について示す. 具象と転換（用例 (5)）, 具象と慣用（用例 (6)(7)）,転換と提喻 (8)(9) が共起する傾向が見られた。具象化は一般に慣用化している例が多い. 用例 (5) は「作品が文化に筋を通す」（具象）と「作品のさわやかな筋」（転換_具象）の 2 つの結合がある ${ }^{24}$. 用例 (6) は「胸が空く」(具象) と「胸のすくような成功」(慣用) の 2 の結合がある。用例 (7) は「チャンスを手にする」（具象_慣用）の1つの結合がある。用例 (8) は「得点で王となる」(転換) と「日本語キング (日本語クイーン)」(提喻) の結合がある。用例 (9) は「相

撲取りみたいな体格」（提喻-転換）の1つの結合がある。なお，3つ以上ラベルが共起する場合 (用例 (10)：「政権が崩壊」(具象_換喻) ・「崩壊が目の当たり」（具象）・「崩壊を目の当たりにする」(慣用)）もある.

（5）佐藤さんが指摘する「意地」は、大衆文化の中に、1 本のさわやかな筋を通しているように思える。

$
\text { (「具象-具象_転換」サンプル ID：PN4a_00010) }
$

（6）胸のすくような成功の軌跡を一挙公開

(「具象-慣用」サンプル ID：PM31_00275）

(7) タイ・バンコクではチャンスも手にした。

(「具象_慣用」サンプル ID：PN4g_00002)

（8）次回の試験は十一月です。最高得点者は日本語キング、日本語クイーンとして表彰されます。

(「転換-提喻」サンプル ID：PN3b_00009)

（9）兄は独り者で、相撲取りみたいな体格だという話だった。（「転換_提喻」サンプル ID： PM31_00020)

(10)「私たちはイラクの中央政権の崩壊を目の当たりにしている」

(「具象_換喻-具象-慣用」サンプル ID：PN3a_00002)

## 4.2 クラウドソーシングによる評定データ

## 4.2.1クラウドソーシングによる評定値の基礎統計と上位事例・下位事例

表 10 にクラウドソーシングによる評定のレジス夕に基づく提示用例ごとの平均評定値の平均（用例単位マクロ平均）を示す。比喻性は，書籍 $(\mathrm{PB}) \cdot Y a h o o ! フ ゙ ロク ゙ ~(O Y) ・$ 雑誌 $(\mathrm{PM})$ が高く，白書 $(\mathrm{OW})$ が低い傾向が見られた，新奇性は，Yahoo!ブログ $(\mathrm{OY})$ ・書籍 $(\mathrm{PB})$ が高く，白書 (OW) が低い傾向が見られた，わかりやすさは，Yahoo!知恵袋 $(\mathrm{OC})$ が高く, 白書 $(\mathrm{OW})$ が

表 10 クラウドソーシングによる評定の分布（レジスタに基づく用例単位マクロ平均）

 &  &  &  &  &  & \\

新奇性 & 1.70 & 1.49 & 2.08 & 2.06 & 2.01 & 1.85 & 1.96 \\
わかりやすさ & 3.19 & 2.87 & 2.96 & 3.06 & 3.03 & 3.12 & 3.05 \\
擬人化 & 1.43 & 1.29 & 1.54 & 1.56 & 1.45 & 1.48 & 1.50 \\
具体化 & 2.61 & 2.41 & 2.77 & 2.93 & 2.88 & 2.79 & 2.83 \\

向が見られた。具体化は，書籍 $(\mathrm{PB}) \cdot$ 雑誌 $(\mathrm{PM})$ が高く，白書 $(\mathrm{OW})$ が低い傾向が見られた. これらの傾向に対しては，実験協力者のバイアスを考慮したうえで統計的に分析する必要がある. 4.2 .2 節で詳細に検討する。

表 11 にクラウドソーシングによる評定の種別に基づく提示用例単位マクロ平均を示す. 比喻性は，擬生が最も高く，慣用が最も低い傾向が見られた，新奇性は，抽象が最も高く，慣用が最も低い傾向が見られた。わかりやすさは，転換が最も高く，抽象が最も低い傾向が見られた。擬人化は，擬人・擬生が高く，慣用が低い傾向が見られた。具体化は，擬生が高く，慣用が低い傾向が見られた。また，具象が低く，抽象が高いという傾向も見られた。これらの傾向に対して，実験協力者のバイアスを考慮したうえで統計的に分析する必要がある．4.2.2 節で詳細に検討する。

以下では，クラウドソーシングによる評定の上位事例・下位事例を検討する．

表 12 に比喻性の評定が上位の事例を示す. 下線部は比喻指標要素を表す. 比喻指標要素の範囲が重なる場合は最大の範囲のみ示す。なお, クラウドソーシングの呈示画面には, 比喻指標要素が比喻性判断を促進しないように比喻指標要素を呈示しない.「顔／りんご」「海に浮かぶ様／一本の棒」「本／宝石箱」といった結合は論理的に成立しないため, 非比喻の解釈が発生しにくいと考えられる。また,「赤さ」「線状」「高い価値」のような，喻辞の有する属性を根拠とする見立てであることが，比喻性の判断に影響した可能性がある.

表 11 クラウドソーシングによる評定の分布（種別に基づく提示用例単位マクロ平均）

表 12 比喻性の評定（上位事例）

表 13 に比喻性の評定が下位の事例を示す。「口にする」「耳にする」「柱とする」「基礎にする」 が比喻性評定の下位に来た。前二者は，発話や聴取をその行為が行われる器官を用いて表現する, いわゆる換喻である。一般に，換喻は「赤ずきん」「鍋を食べる」などの典型表現をはじめ,意識的に用いられる例が少ないと考えられる。また，「柱とする」「基礎にする」は (Lakoff and Johnson 1980) でいうところの 'THEORIES ARE BUILDINGS'の概念メタファーに基づく比喻表現である。人間の認知に根ざした比喻である場合，表現に対する異質性の印象が薄い可能性がある。なお，PB35_00013の例において, 比喻指標要素「となり」と「という」は, 比喻表現を構成する指標ではない。このような比喻指標要素は比喻性判断に影響を与えることが考えられるため, クラウドソーシングの際には呈示していない.

表 14 に新奇性の評定が上位の事例を示す.「home／犠牲」「時代／瘦せる」「リアリティーの無さ／スクリーンの向こう側」「闇／サブリミナル」「人生／ステップを刻みながら斜面を登る」 といった取り合わせの異常性が目立つ。また，瞬きによる一瞬の闇を「サブリミナル」として捉え，死に至るまでの人生の歩みを「ステップを刻む」ものとして捉えるといった，通常なら

表 13 比喻性の評定（下位事例）

 & 0.50 \\
PB29_00026 & アルコールをほとんど口にしなくなってずいぶんになる。 \\
PB35_00013 & 「ここまでが標準仕様で、あとはオプションとなります」という言葉をよく耳 & 0.52 \\
& にしませんか？ \\
OW6X_00073 &  & 0.56 \\
PN4d_00004 & 「具体的な議論の基礎にするために提案した」 & 0.65 \\

表 14 新奇性の評定（上位事例）

 & 3.61 \\

ば予測できないそれぞれの物事の側面を表現している。これが新奇性の一つの根拠になると推測される。

表 15 に新奇性の評定が下位の事例を示す.「手にする」「後にする」「教訓とする」「目の当たりにする」といった「Xに（と）する」形式と「動きを止められたように」が評定の下位となっている。「Xにする」形式は換喻的に意味を形成するものであり，積極的に表現対象となる事物をカテゴリーの異なる事物に見立てるものではない.「Xに（と）する」形式は比喻性の評定でも下位であったが，新奇性も薄い．「動きを止められたように」は助動詞「よう」の様態用法と区別しがたい境界的な例であり，比喻の新奇性という面では低いと判断されると予測される.

表 16 にわかりやすさの評定が上位の事例を示す。大人として求められる性格・性質を欠いた人間を「子供」と表現することは慣用的であるが，〈幼稚〉という明確な属性を付加することができる。このように明確に属性が用いられる場合，理解されやすいと推測される。また，「噴火 ／噴水」や「大きな鉄船／巨大な壁」の取り合わせは被喻辞の様態を「噴水」や「巨大な壁」といった視覚的なイメージを有する喻辞によって説明している.このように明確な視覚的イメー ジを用いた場合も理解しやすい比喻として判断されると推測される。「いつも黒い服を着ている女性」を「葬式帰りのように見え」ると表現することは，「黒い服」が葬儀に着ていくことから，連想が容易であることによりわかりやすくなるのだと推測される。

表 17 にわかりやすさの評定が下位の事例を示す。「強たる物欲しみして身をしすに譬給えるにや」は比喻関係の難しさよりも古語であるという文体による解読の難しさが存在する。また,

表 15 新奇性の評定（下位事例）

表 16 わかりやすさの評定（上位事例）

喻えられているのか分からない場合もわかりやすさが低くなると推測される。これらのわかりにくさは比喻の問題ではなく文体・指示物の問題である。「(処女の失い方が) 天使のような捨て方」であるという比喻は被喻辞である「処女の失い方」が明記されていないので，「天使」と 「捨て方」の結合から理解することになる．処女についての文脈が無い場合，両者の結びつきは意外性があり，理解が難しくなる。「音楽としての意味思想の世界」は「音楽」に「意味思想の世界」が存在すると捉えている。ただ，喻辞・被喻辞の両者ともに抽象的であり，具体性が伴わないためにわかりやすさは低くなると推測される。

表 18 に擬人化の評定が上位の事例を示す。いずれの比喻表現も「月／王さま」「鳥／恋人」「水／友だち」「船／片眼・横たえる」「道路・公園／養子」「ボランティア／里親」と喻辞が人物・身体部位・動作であり，語彙的に人間であることが保証されている。人に喻えていることが語彙的に明確であることが擬人的であるという判断につながるのだと推測される.

表 19 に擬人化の評定が下位の事例を示す。擬人化的な比喻関係を持たない例が評定の下位となっている。また，「火口／すり鉢」のように場所の特徴を具体的な物によって喻えている例は

表 17 わかりやすさの評定（下位事例）

表 18 擬人化の評定（上位事例）


人であることが関係しないため下位になると推測される.

表 20 に具体化の評定が上位の事例を示す.「メーク／ピカソ (の絵)」「噴火／噴水」「海に浮かぶ様／一本の棒」「鉄船／巨大な壁」「内出血の赤さ／ペンキ」はいずれも喻辞が明確な視覚的イメージを有している。そのようなイメージを被喻辞と重ね合わせることにより，被喻辞の具体的な様態が受け手に伝わると推測される。「メーク／ピカソ」「海に浮かぶ様／一本の棒」は比喻性判定の上位であり，「噴火／噴水」「鉄船／巨大な壁」はわかりやすさの判定の上位でもある表現であり，比喻性とわかりやすさと具体化には関連が存在することが予測される

表 21 に具体化の評定が下位の事例を示す.「口にする」が 4 例存在する。「Xにする」形式が換喻的であり，積極的に表現対象を他の事物・事柄に見立てるものではないために具体化ではないと判断されたと推測される。「思い出したように」はある人物の話し方に対する表現主体の

表 19 擬人化の評定（下位事例）

 & 0.44 \\

表 20 具体化の評定（上位事例）

表 21 具体化の評定（下位事例）

印象を示すものであり，具体化しようとする例とは判断されない.

## 4.2.2 クラウドソーシングによる評定値の統計分析

以下では得られたクラウドソーシングデータに関して，例文のバイアスおよび実験協力者のバイアスを考慮した統計分析を行う， rstan (Stan Development Team 2016) により，レジスタによる効果を分析するモデル (1) とレジス夕・種別による効果を分析するモデル (2) の線形混合モデルを構築し， ベイズ推定する。具体的には，比喻性・新奇性・わかりやすさ・擬人化・具体化の各パラメータを，提示文と実験協力者をランダム傾き（変量効果）としたうえで，レジスタと種別を傾き（固定効果）として定義した次式によりモデル化する。

$
y \sim \operatorname{Normal}(\mu, \sigma),
$

$
\begin{aligned}
& \mu \leftarrow \alpha+\beta_{\text {レジスタ }}^{O C} * \chi_{O C}(x)+\beta_{\text {レジスタ }}^{O W} * \chi_{O W}(x)+\beta_{\text {レジスタ }}^{O Y} * \chi_{O Y}(x)+\beta_{\text {レジスタ }}^{P B} * \chi_{P B}(x) \\
& +\beta_{\text {レジスタ }}^{P M} * \chi_{P M}(x)+\beta_{\text {レジスタ }}^{P N} * \chi_{P N}(x)+\gamma_{\text {例文 }}^{*}+\gamma_{\text {実験協力者 }} .
\end{aligned}
$
2)

$
\begin{aligned}
& \mu \leftarrow \alpha+\beta_{\text {レジスタ }}^{O C} * \chi_{O C}(x)+\beta_{\text {レジスタ }}^{O W} * \chi_{O W}(x)+\beta_{\text {レジスタ }}^{O Y} * \chi_{O Y}(x)+\beta_{\text {レジスタ }}^{P B} * \chi_{P B}(x)
\end{aligned}
$

ここで, $y$ は比喻性・新奇性・わかりやすさ・擬人化・具体化の各パラメータとする（評定値ごとに推定を行う). Normal は平均 $\mu$ 標準偏差 $\sigma$ の正規分布とし，切片 $\alpha$ とレジスタ・種別に

ある．各変数の事前分布は標準正規分布とし，ハイパーパラメータ $\sigma$ も含めて, べイズ推定 $(3$ chains, warmup 100, 1,000 iteration)を行う.

有効データポイント数は 27,072 , 提示文数 820 , 実験協力者数 1,164 であった. Gelman-Rubin 統計量 (Rhat) は 1.1 未満となっているときに, 連鎖が定常状態に収束していると判断した. 本分析では, 構築したいずれのモデルも収束した。なお, 同等のモデルを頻度主義的な線形混合モデル (lmer) により推定したところ収束しなかった. 統計的な検討は事後平均 (mean) が事後標準偏差 (sd)の 2 倍以上の差がある場合に, 強い証拠がある（以下の表中太字で示す）と判断し, 事後偏差の差がある場合に弱い証拠があると判断する ${ }^{27}$. 表 22,23 にレジス夕による効果を分析するモデル (1) とレジスタ・種別による効果を分析するモデル (2) の結果を示す.
(x):=\left.\{\begin{array}{ll}1 & \text { if } x \in A \\ 0 & \text { if } x \notin A\end{array}\right.$ (そのレジスタか否かの指示関数) $, x_{\text {種別 }}^{A}:=x$ 中の種別 $\mathrm{A}$ の結合の数とする. 27 本分析は帰無仮説に基づかないために，帰無仮説を前提とする有意差の議論は行わない. ベイズ推定に基づく同様の用語として「強い証拠 (strong evidence)」「弱い証拠 (weak evidence)」を用いる.
}
表 22 統計分析結果：レジスタによる効果を分析するモデル (1)

表 23 統計分析結果：レジス夕・種別による効果を分析するモデル (2)

まず，比喻性の結果について確認する。レジスタにおいては，レジスタの標準偏差が大きいため, 白書 $(\mathrm{OW})$ の傾きが小さく, 書籍 $(\mathrm{PB})$ の傾きが大きいという弱い証拠のみが確認された．種別においては，擬人・擬生・擬物・転換・提喻の傾きが大きく，換喻・慣用の傾きが小さいという強い証拠が確認された。また，具象・抽象は標準偏差が大きい傾向が見られた.
活喻（擬人化・擬生化）の場合，クラウドソーシングによる擬人化の評定とも関係するが，比喻性が高いと認識される傾向にあった。擬人化と対照的な擬物化も高く評定されており，人に関わる比喻表現は，一般に比喻性が読み取られやすいといえよう。しかし, 具象化の比喻性は様々に判定されている，例を見ると，「研究の基盤」「時の流れ」「（以下の点を）柱とする・軸とする」のように，慣用的に用いられている表現が多く, これらは新奇性の評定とともに比喻性の判定が低いためである。具象化は多くの結合類型例と頻度を有する分類であるからこそ，一般的な表現であって比喻性を感じにくいともいえる。また，小規模な転換（その他の転換）は，比喻性の高い傾向にあるが,「クレーターのようなくぼみ」のような例示に近い例や,「自転車がバイクに似ている」のように喻辞と被喻辞の類似性が高いと考えられる結合例も含み，例によっては比喻性の判定に差が生じたようである。換喻は，「耳にする」「口にする」などで比喻性が低く判定される傾向があり，比喻表現と認識されにくい例が多いようである．文脈比喻については，解釈に長い文脈を要する例もあり，実験で表示された該当部分では比喻性が読み取りにくかった影響も考えられる。

次に，新奇性の結果について確認する。レジスタにおいては, 白書 $(\mathrm{OW})$ の傾きが小さいという弱い証拠のみが確認された。種別においては擬人の傾きが大きく，慣用の傾きが小さいという強い証拠が確認された。また擬生・擬物・転換の傾きが大きいという弱い証拠が確認された.

比喻性が認識されやすい人を用いた表現（擬人・擬物）で新奇性が高く評定される傾向にある。慣用はその定義から新奇性が低いのは当然の結果であると言える。また，換喻は相対的に傾きが小さい（事後平均 0.01）傾向にある。換喻は一般に用いられている慣用的な表現が多い （「慣用」と重なりやすい）ため，新奇な印象は得にくいものと考えられる。小規模な転換については，指標を必要として比喻性の把握を促すような表現では高く判定されるが，比喻性が低いと評定された喻辞と被喻辞の類似性が低い表現ではみとめられない傾向にあった.

わかりやすさにおいては，レジス夕間に特段の傾向は見られなかった．種別間は，転換の傾きが大きいという弱い証拠が見られた。

指標を含む比喻用例は，概ねいくぶんかわかりやすいという印象で読まれているようである.分類中, 慣用表現の評定が他分類よりも僅かに高く, 提喻や活喻など，一般に目にしやすいと考えられる表現ほど，わかりやすいと判断される傾向がみられる。比喻表現がわかりやすさに直結するというよりも，新奇でない目にしやすい表現がわかりやすいという判断につながっている可能性もある.

擬人化の結果について検討する。まずレジスタにおいては特段の傾向は見られなかった．種別においては，擬人・擬生・擬物の傾きが大きいという強い証拠が見られた。また，慣用の傾きが小さいという弱い証拠が見られた.

擬人化の用例で高い傾向がみられることは，専門家の判断と一般の判断にそこまで摇れがないということでもある。しかし，擬生化に分類された用例でも高く評定されている他，擬物化

でも高めの評定となっている。喻辞が人に限らないとしても概ね生命に関する表現が含まれ,結合としてわかりやすいためであろう（わかりやすさの結果を参照）。た，活喻については，一般には，人と生命体（人には限定できない）を厳密に分類せず，生命活動であるという点において読み手自らの身体性に鑑みるといえる。擬物化は，擬人化とは反対に人が被喻辞として物に喻えられる例であるが，擬物化も人を用いた比喻表現であるとの判断で，人に喻えた例と判断されたようである。なお，擬人化・擬生化・擬物化については，「子どもたちは魚のように水と友だちだった」「次郎は舟と一体になる」のような重複ラベル用例も含んでいる.

具体化においては，レジス夕間の差異に特段の傾向は見られなかった。種別間では，転換の傾きが大きく，慣用の傾きが小さいという強い証拠が見られた。また擬生・擬物・提喻・その他の傾きが大きく，換喻の傾きが小さいという弱い証拠が見られた。

人に関わる用例において高く評定される傾向は，生命活動に関わる比喻表現が身体性としてわかりやすく，具体的であると認識されるためであろう。また，標準偏差が大きいものの具象化の用例は, 具象化と判断されにくい傾向を示す結果となった。具象化の用例は, 比喻性においても低い評定傾向であったことから，概念メタファー (Lakoff and Johnson 1980) として一般的，かつ慣用的な用例が多いため，言語形式が比喻表現の把握を促していても，指標まで含めたイディオム的な認識となり，具象化しているとあらためて認識されない可能性が高い.

## 5 おわりに

本研究では, 比喻の指標の可能性のある語句を手掛かりとし, BCCWJ から比喻用例を収集した. 手掛かりには 359 種類の指標とそれらの語義タグも用い, 広く指標となり得る語句と語義を含む網羅的な指標比喻の可能性を有する用例を収集している．指標比喻の可能性のある 97,118 用例から人手で 822 件を抽出し，比喻情報のアノテーションを行った.

収集した用例と付与した情報により，指標比喻の特徴を確認した。種々の指標比喻を収集する試みにより，たとえばいわゆる直喻において一般的な指標と考えられる「よう」が本データでは $43 \%$ とどまるなど，指標要素が多様であることをはじめ，指標比喻類型の分布傾向を見ることができた. さらに, 比喻種別を分類すると, 指標比喻においては, 結合比喻に少ない「その他の転換」とまとめた小規模な転換の頻度が明らかに高いとわかった。喻辞と被喻辞がかけ離れている大きなカテゴリーの転換（擬人化や具象化など）がある場合には，比喻性があきらかで指標が不要な場合が多く, 小規模な転換であるゆえに言語形式で比喻性を示す傾向にあるといえる。指標の有無は, 比喻表現を構成する要素の概念マッピングの幅に関わっている可能性が考えられる。今後, 比喻表現の指標の有無による差異についても調査を進めたい.

また，クラウドソーシングによる比喻種別の分類から，観点の関係性が読み取れた。擬人化や擬生化, 擬物化の評定結果など，専門知識を有する作業者と一般的な読み手間における認識差

の影響が現れた観点もあるが，本調査で一般的な比喻認識が用例に付与されたことにより，明らかになった差であるともいえる。但し, 複数の表現（比喻的な要素の結合）が互いに影響しあっている可能性も考えられるため，今後は表現別に観点の評定を行う他，影響関係についても評定実験を考えている.

伊藤 (2014) は，比喻表現コーパスに望むこととして以下をあげている：

$\cdot$一つのテクストを通して比喻のタグ付けをすること

・ データとした談話やテクストは，全文を閲覧可能であること

・データのメタ情報にアクセス可能なこと

・ 判断の摇れるものについては, できるだけ比喻であると認めること

・ オープンであること
- 比喻の判断基準を明示すること

我々のデータは以上のいずれも満たす. さらに, 中村 (1977) の文学作品中心の比喻用例データベースと異なり，Yahoo!知恵袋・白書・Yahoo!ブログ・書籍・雑誌・新聞の 6 レジス夕を対象として収集を行った。本デー夕により，文学作品以外にも比喻が多用されていることが確認できた。

現在, 分類語彙表番号を意味情報として用いた, 結合比喻（中村の第 2 類）パターンに基づく, 比喻表現用例の収集も進めている (Kato and Asahara 2019)。また, 語義や結合の認識の効率化のために, 文脈化単語埋め込み (Peters, Neumann, Iyyer, Gardner, Clark, Lee, and Zettlemoyer 2018) の利用を検討している。『国語研日本語ウェブコーパス』(Asahara, Maekawa, Imada, Kato, and Konishi 2014) から学習した自然言語処理の BERT (Devlin, Chang, Lee, and Toutanova 2019) モデルである NWJC-BERT (浅原, 西内, 加藤 2020) を構築し, BCCWJ に文脈化単語埋め込み情報を付与した (浅原, 加藤 2020). 本研究で得られたデータと重ね合わせることで比喻情報付き均衡コーパスのさらなる整備を進めたい.

## 謝 辞

本研究は, The International Cognitive Linguistic Conference (ICLC15) の発表 “Collecting Figurative Expressions Using Indicators and a Sementic Tagged Japanese Corpus" に基づくものに，追加実験を行い，加筆修正をしたものです，本研究は，国立国語研究所コーパス開発センター共同研究プロジェクト「コーパスアノテーションの拡張・統合・自動化に関する基礎研究」によるものです. 本研究の一部は JSPS 科研費挑戦的研究 (萌芽) $18 \mathrm{~K} 18519$, 基盤研究 (A) 17H00917, 新学術領域研究 18H05521, 基盤研究 (C) 18K00634, 19K00591 の助成を受けたものです.

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## 略歴

加藤祥：2011 年神戸大学人文学研究科博士後期課程修了. 2012 年より国立国語研究所コーパス開発センタープロジェクト PD フェロー. 同プロジェク卜非常勤研究員． 2020 年より目白大学外国語学部専任講師。博士 (文学)。日本語学会, 日本認知言語学会, 日本認知科学会各会員.

菊地礼：2018 年中央大学文学研究科博士課程前期修了。同年より同大学博士課程後期に在学.

浅原正幸：2003 年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究博士後期課程修了. 2004 年より同大学助教. 2012 年より人間文化研究機構国立国語研究所コーパス開発センター特任准教授. 2019 年より同教授. 博士 (工学)。言語処理学会, 日本言語学会, 日本語学会各会員.