# 論文
## 日本語の読み時間と節境界情報一主辞後置言語における wrap-up effect の検証一

\author{
浅原正幸†
}

本論文では, リーダビリティ評価を目的として, 日本語テキストの読み時間と節境界分類の対照分析を行う. 日本語母語話者の読み時間データ BCCWJ-EyeTrack と節境界情報アノテーションを『現代日本語書き言葉均衡コーパス』上で重ね合わせ， ベイジアン線形混合モデルを用いて節末で，どのように読み時間が変わるかについて検討した. 結果, 英語などの先行研究で言われている節末で読み時間が長くなるという wrap-up effect とは反対の結果が得られた. 他の結果として, 節間の述語項関係が読み時間の短縮に寄与することがわかった.

キーワード：リーダビリティ評価・読み時間・節境界情報

## Between Reading Time and Clause Boundaries in Japanese -Wrap-up Effect in a Head-Final Language-

\author{
MASAYUKI ASAHARA ${ }^{\dagger}$
}

This paper presents a contrastive analysis between reading time and clause boundary categories in the Japanese language in order to estimate text readability. We overlaid reading time data of BCCWJ EyeTrack, and clause boundary categories annotation on the Balanced Corpus of Contemporary Written Japanese. Statistical analysis based on the Bayesian linear mixed model shows that the reading time behaviours differ among the clause boundary categories. The result does not support the wrapup effects of clause-final words. Another result we arrived at is that the predicateargument relations facilitate the reading speed of native Japanese speakers.

Key Words: Readability, Reading Time, Clause Boundary

## 1 はじめに

テキストのリーダビリティ評価は，人間の作文の評価だけでなく，機械による文生成の評価においても重要な問題である。日本語のリーダビリティ研究は表記や語彙の難易度など表層的な情報に基づいて, テキストの難易度の評価モデルとして研究が進められてきた (渡邊, 村上,宮澤, 五島, 柳瀬, 高村, 宮尾 2017; 李 2011; 柴崎, 玉岡 2010; 佐藤 2011). しかしながら, 既

存のモデルのほとんどは読み手を陽に仮定していない.

リーダビリティは, 眼球運動に基づく読み時間により, 直接的に評価できる．筆者らは視線走査装置に基づいた読み時間データを整備するだけでなく, 統語・意味分類や情報構造との関連について調査してきた。単語や文節の統語・意味分類が読み時間にどのように影響を及ぼすかだけでなく, 情報伝達に必要な情報の新旧と読み時間の関連について分析を進めてきた.

情報の伝達においては，複数の述語を含む複文や重文を用いることが考えられる，複文や重文は節境界を有し，節境界においては読み時間が変化するという先行研究がある。英語においては (Just and Carpenter 1980; Rayner, Kambe, and Duffy 2000) が，句末や節末において読み時間が長くなる wrap-up effect と呼ばれる傾向について議論している.しかしながら, 主辞が後置される日本語においては, 補部が主辞より先に提示されることにより, 主辞を予測することができ読み時間が短くなることが考えられる.

本稿では, 日本語の節境界が読み時間に対してどのような影響を与えるのかについて, 探索的データ分析により調査する。具体的には，『現代日本語書き言葉均衡コーパス』(以下 BCCWJ) (Maekawa, Yamazaki, Ogiso, Maruyama, Ogura, Kashino, Koiso, Yamaguchi, Tanaka, and Den 2014)の読み時間データ BCCWJ-EyeTrack (浅原, 小野, 宮本 2019) に対して, 節境界アノテー ション BCCWJ-ToriClause (Matsumoto, Asahara, and Arita 2018)を重ね合わせたものを，節境界情報を固定要因としたべイジアン線形混合モデル (Sorensen, Hohenstein, and Vasishth 2016) を用いて検討を行う。分析においては詳細な節分類について読み時間がどう異なるかについて検討した. 例えば, 名詞修飾節においては, 補足語修飾節（関係節ウチの関係）が，内容節（関係節ソトの関係）よりも節末において読み時間が短くなる傾向が見られた. 補足節においては,名詞節の節末が，引用節の節末よりも読み時間が短くなる傾向が見られた. また, 副詞節においては，因果関係節と付帯状況節とで読み時間のふるまいの違いが確認できた. これらの分析結果は, 従前の言語処理において研究されてきたリーダビリティ評価において, 眼球運動に基づく読み時間の評価の観点から節レベルの統語構造に対して実証的な根拠を与えるものになる.

以下， 2 節では関連研究について示す. 3 節では利用したデータの概要について示す. 各デー 夕の詳細については元論文を参照されたい．4節では統計処理手法について述べ，5節で結果と考察を示す. 最後にまとめと今後の研究の方向性について示す.

## 2 関連研究

まず，前に述べた wrap-up effect の評価以外に次のような先行研究がある. (Hill and Murray 2000)は, 前置詞句を含む句読点近辺の読み時間を評価した. (Hirotani, Frazier, and Rayner 2006) は節末や文末の句読点近辺の読み時間を評価した. (Warren, White, and Reichle 2009) は節内と節間の読み時間の関係を視線走査法に基づいて評価した。しかしながら,これらの評価

はいずれも英語の分析であった。これらの分析は, ANOVA（分散分析）など単純な統計処理に基づく分析であったために，多くの固定要因を検討できないほか，ランダム要因を考慮できないために，例文や被験者の統制が求められていた.

この統制に基づく分析において，不自然な例文を不自然な分布で呈示し，都度，文の構造を正しく把握しているのか質問するという問題点があり，自然な眼球運動が得られていないという批判もある (Futrell, Gibson, Tily, Blank, Vishnevetsky, Piantadosi, and Fedorenko 2018).このような批判のもと，コーパスからのサンプリングに基づくテキストや，文脈を変えずに語順や語彙を入れ替えるなどしたテキストに対して，読み時間デー夕を構築し，研究する流れが生まれた. Dundee Eyetracking Corpus (Kennedy and Pynte 2005)は英語とフランス語の新聞記事社説について，母語話者 10 人分の視線走査情報を収集したものである. 同デー夕に対して,品詞情報, 係り受け情報, 句構造木, 共参照情報が付与され, 分析が進められている。他に英語のデータとして, (Frank, Monsalve, Thompson, and Vigliocco 2013), Natural Stories Corpus (Futrell et al. 2018) などがある．他言語のデータとして，ドイツ語の Potsdam Sentence Corpus (Kliegl, Nuthmann, and Engbert 2006), ヒンディー語の Potsdam-Allahabad Hindi Eyetracking corpus (Husain, Vasishth, and Srinivasan 2015), 中国語の Beijing Sentence Corpus of Mandarin Chinese (Yan, Kliegl, Richter, and Shu 2010) がある.このような自然なテキストの分析には, レイアウト情報や呈示順などの要因を考慮するために複雑な統計処理手法が求められる。頻度主義的な一般化線形混合モデルなどでは収束判定やモデル選択など煩雑な処理が伴う。そこで， ベイジアン線形混合モデル (Sorensen et al. 2016) を導入することで, 帰無仮説の多重比較の問題を回避し，サンプリングにより推定された事後平均と事後標準偏差に基づく分析により推定する手法が用いられている.

最後に，日本語のテキストの難易度・リーダビリティ評価研究について示す. (渡邊他 2017) は文長・語彙の難易度・語種・品詞・語彙の具体度・仮定節や係り受け木の深さなどを特徴に入れているが，評価自体は株価のポラティリティに対して行っており，読みやすさ自体の実証的な評価を行っていない. (李 2011) は BCCWJ を日本語能力試験の読解テキストに対応させて難易度を評価しているが, 文字・漢字・語彙などに基づき L2 学習者向けに頻度主義的な手法でテキストの難易度をモデル化したものであり, 日本語母語話者の読解過程をモデル化したものではない（柴崎, 玉岡 2010) は小学 1 年から中学 3 年に収められた国語科教科書に収録したものの文字数・文節数・述語数・漢語の割合・ひらがなの割合などで頻度主義的な手法でテキストの難易度をモデル化した．L1 学習者向けには適切かもしれないが, 成人日本語母語話者のリーダビリティ評価に対して適切なモデルとは言えない. (佐藤 2011) は文字 n-gram を特徴量とした難易度モデルを提案した，統語情報を考慮していないほか，読み手の存在を陽に仮定していないという問題がある。(藤田 2015) は未就学坚を対象としたテキストの対象年齢を推定している。これらの研究は，いずれも読み時間などを用いた実証的な分析ではなく，利用してい

る特徴も表記・語彙などが中心で，複文や重文の節間の関係を適切にモデル化し，リーダビリティを評価しているものは管見の限り存在しない.

## 3 データ

本節では，読み時間データ BCCWJ-EyeTrack と節境界アノテーション BCCWJ-ToriClause について概説する。これらの 2 つのデータを重ね合わせたデータを表 1 に示す.

## 3.1 BCCWJ-EyeTrack

ここでは読み時間データ BCCWJ-EyeTrack について概説する。詳細については (浅原他 2019）を参照されたい．新聞記事に対する読み時間の収集方法として 2 種類の手法を用いた． 1 つは移動空方式の自己ペース読文法 (SELF) で， Linger ${ }^{1}$ と呼ばれるソフトウェアで収集した。 もう 1 つは眼球運動を計測する視線走査法で，タワーマウント型の EyeLink 1000 を用いた。なお, EyeLink 1000 が fixation とみなしたものを「停留」とみなす。自己ぺース読文法では一度に 1 文節のみ呈示されるが, 視線走査法では一度に 1 画面分（最大 53 文字 $\times 5$ 行）が呈示される.しかしながら，いずれの実験でも前の画面に戻ることはできない設定にした．各被験者は視線走査法 $\rightarrow$ 自己ペース読文法の順で実施し，文節境界に空白を入れるか否かを含めてラテン方格による実験配置により，それぞれのテキストを一度だけ見るような設定にした。

視線走査データについては, 視線走查順の読み時間データをテキスト順に変換した first fixation time (FFT), first-pass time (FPT), regression path time (RPT), second-pass time (SPT), total time (TOTAL)の 5 種類のデータ（読み時間のタイプ）を用いる. FFT は対象領域に最初に入ったときの視線停留時間である。 FPT は対象領域に最初に入ってから, 左右どちらかの領域境界を出るまでの視線停留時間の総計である，RPT は対象領域に最初に入ってから，右の領域境界を出るまでの視線停留時間の総計である。SPT は対象領域に 2 回目以降に入った視線停留時間の総計で，次の TOTAL から FPT を引いたものである。TOTAL は対象領域に入った視線停留時間の総計である。図 1 に読み時間のタイプの集計例を示す.

表 1 の上部に読み時間デー夕の詳細について示す. surface は単語の表層形である。読み時間 (i.e., time) は対数に変換したデータ (i.e., logtime) も保持し, 一般化線形混合モデル用に用いられる。 measure は読み時間のタイプ \{SELF, FFT, FPT, RPT, SPT, TOTAL\}を表す. sample， article, metadata_orig, metadata は記事に関連する情報である. space は文節境界に半角空白を入れたか否かを示す. length は表層形の文字数である. is_first,is_last,is_second_last はレイアウトに関する特徴量である. sessionN, articleN, screenN, lineN, segmentN は要
^{1}$ http://tedlab.mit.edu/ dr/Linger/
}
表 1 利用するデータの概要

対象領域を「初年度決算も」の文節とする：

FFT は視線停留 5

FPT は視線停留 5 と 6 の総計.

RPT は視線停留 $5,6,7,8,9$ の総計

SPT は視線停留 9,11 の総計

TOTAL は視線停留 $5,6,9,11$ の総計

図 1 視線走査データの読み時間のタイプの集計例
素の呈示順に関する特徴量である。subj は被験者の ID で統計処理においてランダム要因として用いる. dependent は当該文節に係る文節の数を人手で付与したもの (浅原，松本 2018) である.

被験者は日本語母語話者 24 人（女性 19 人，未回答 1 人，男性 4 人）である。詳細な情報は (浅原他 2019) を参照されたい。また, 被験者属性の読み時間の影響については (浅原, 小野,宮本 2017) を参照されたい.

また, 被験者が記事をきちんと読んでいるか確認するために, 各記事を読んだ後に, Yes/Noで解答できる簡単な内容理解課題を課した。視線走査法の内容理解課題の正解率は $99.2 \%(238 / 240)$ で, 自己ぺース読文法の内容理解課題の正解率 $77.9 \%(187 / 240)$ より有意に高かった $(\mathrm{p}<0.001)$.視線走査法は一画面の間は自由に再読することができる一方，自己ぺース読文法は，読み戻しが許されず，複数の画面に記事が続く場合など，内容を記憶している負荷が高かったことがうかがえる。

## 3.2 節境界情報アノテーション

節境界情報のアノテーションは「鳥バンク」(Ikehara 2007)の複文アノテーション基準に基づく。鳥バンクは 2007 年に鳥取大学において複文や重文の日本語の意味類型パターン辞書を編纂するために開発されたデータベースである。節境界情報は 4 層からなる階層構造によりラベルが設計され，最上位の階層では補足節 (HS), 名詞修飾節 (MS), 副詞節 (FU), 並列節 (HR) の 4 種類からなる。第 2 階層では 26 のラベルにより構成される。詳細については鳥バンクのウェブサイト2を参照されたい.

BCCWJ-ToriClause (Matsumoto et al. 2018) は BCCWJ の新聞記事コアデータの一部に対して鳥バンク互換の節境界ラベル（第 3 階層まで）を付与したものである．節境界は節の最右要素に対して国語研短単位 ${ }^{3}$ に基づいて付与するが, 節の最左要素に関しては文節係り受けアノテーション (浅原, 松本 2018) と重ね合わせることにより得ることができる.

本研究では BCCWJ-ToriClause のアノテーションを文節単位に変換したうえで，BCCWJ EyeTrack データを重ね合わせて分析する。表 1 の下部に示す通り，最上位階層と第 2 階層についての情報を付与する。最上位階層が異なる節境界に関しては, 文節内に複数の節境界がある場合もありマルチラベルの設定となる.

表 2 に節境界分類と BCCWJ-EyeTrack 上での頻度を示す. 第 2 階層では 26 の全てのラベルが出現するわけではない.

表 2 節末のタイプと頻度

## 4 統計モデル

統計モデルとしてベイジアン線形混合モデル (Sorensen et al. 2016)を用いる． R の rstan パッケージを用いて分析を行う，従前の読み時間分析は, ANOVA（分散分析）や一般化線形混合モデルであった．ANOVA では被験者の統制を実験実施者が行う必要があったが，混合モデルでは被験者をランダム要因として入れることにより被験者ごとの差異をモデル化する．また，一般化線形混合モデルは以下に示すレイアウト情報・呈示順・係り受け構造・節境界情報すべてを固定要因として入れると，収束のコントロールやモデル選択が困難であった。しかしながらべイジアン線形混合モデルは，これらの処理を適切に行うことが可能である。データ中 6 種類の読み時間のタイプ (SELF, FFT, FPT, SPT, RPT, TOTAL)の time を対数正規分布 (lognormal) により，レイアウト情報・呈示順・係り受け構造・節境界情報を固定要因とし，記事情報と被験者をランダム要因としたモデルで回帰分析する，前処理として metadata が \{authorsData， caption, listItem, profile, titleBlock\}のものを除いた。これらは新聞記事において, 本文 （地の文）と異なる読み方をする可能性があるためである．視線走査データにおいては $0 \mathrm{~ms}$ のデータを全て欠損値として扱った。これにより欠損値を読み飛ばしとみなすバイアスを排除するほか，対数正規分布を用いることでサンプリング時に正定値のみを定義域とすることが自然に行える。

分析においては節境界分類の最上位階層と第 2 階層の 2 種類の分析を行う。最上位階層は,補足節 (HS), 名詞修飾節 (MS), 副詞節 (FU), 並列節 (HR)の 4 種類の固定要因からなる。図 2

に最上位階層の分析のための線形式を示す。第 2 階層においては補足節の 3 ラベル, 名詞修飾節の 5 ラベル，副詞節の 14 ラベル，並列節の 2 ラベルを固定要因とする。図 3 に第 2 階層の分析のための線形式を示す.

ここで time は分析対象の読み時間である. lognormal は rstan の対数正規分布関数である. $\sigma$ は lognormal の標準偏差である。 $\mu$ は lognormal の期待值（平均）で線形式によって与えられる。 $\alpha$ は線形式の切片である。 $\beta^{\text {length }}$ は固定要因 length $(x)$ に対する傾きで, 視線が停留した文節の長さに対するものである。 $\beta^{\text {space }}$ は固定要因 $\chi_{\text {space }}(x)$ に対する傾きで，文節境界に半角空白を入れて呈示したか否かを表す $4 . \beta^{\text {sessionN }}, \beta^{\text {articleN }}, \beta^{\text {screenN }}, \beta^{\text {lineN }}, \beta^{\text {segmentN }}$

$
\begin{aligned}
\text { time } \sim & \text { lognormal }(\mu, \sigma) \\
\mu= & \alpha+\beta^{\text {length }} \cdot \text { length }(x)+\beta^{\text {space }} \cdot \chi_{\text {space }}(x)+\beta^{\text {dependent }} \cdot \text { dependent }(x) \\
& +\beta^{\text {sessionN }} \cdot \text { sessionN }(x)+\beta^{\text {articleN }} \cdot \operatorname{articleN}(x)+\beta^{\text {screenN }} \cdot \text { screenN }(x) \\
& +\beta^{\text {lineN }} \cdot \text { lineN }(x)+\beta^{\text {segmentN }} \cdot \operatorname{segmentN}(x) \\
& +\beta^{\text {is_first }} \cdot \chi_{\text {is_first }}(x)+\beta^{\text {is_last }} \cdot \chi_{\text {is_last }}(x)+\beta^{\text {is_second_last }} \cdot \chi_{\text {is_second_last }}(x) \\
& +\beta^{\mathrm{HS}=\text { TRUE }} \cdot \chi_{\mathrm{HS}}(x)+\beta^{\mathrm{HS}=\text { FALSE }} \cdot\left(1-\chi_{\mathrm{HS}}(x)\right) \\
& +\beta^{\mathrm{MS}=\text { TRUE }} \cdot \chi_{\mathrm{MS}}(x)+\beta^{\mathrm{MS}=\text { FALSE }} \cdot\left(1-\chi_{\mathrm{MS}}(x)\right) \\
& +\beta^{\mathrm{FU}=\text { TRUE }} \cdot \chi_{\mathrm{FU}}(x)+\beta^{\mathrm{FU}=\mathrm{FALSE}} \cdot\left(1-\chi_{F U}(x)\right) \\
& +\beta^{\mathrm{HR}=\mathrm{TRUE}} \cdot \chi_{\mathrm{HR}}(x)+\beta^{\mathrm{HR}=\mathrm{FALSE}} \cdot\left(1-\chi_{\mathrm{HR}}(x)\right) \\
& +\sum_{a(x) \in A} \gamma^{\text {article=a }(\mathrm{x})}+\sum_{s(x) \in S} \gamma^{\text {subj=s }(\mathrm{x})} \cdot
\end{aligned}
$

図 2 最上位階層の線形式

$
\begin{aligned}
\mu= & \alpha+\beta^{\text {length }} \cdot \text { length }(x)+\beta^{\text {space }} \cdot \chi_{\text {space }}(x)+\beta^{\text {dependent }} \cdot \text { dependent }(x) \\
& +\beta^{\text {sessionN }} \cdot \operatorname{sessionN}(x)+\beta^{\text {articleN }} \cdot \operatorname{articleN}(x)+\beta^{\text {screenN }} \cdot \operatorname{screenN}(x) \\
& +\beta^{\text {lineN }} \cdot \operatorname{lineN}(x)+\beta^{\text {segmentN }} \cdot \operatorname{segmentN}(x) \\
& +\beta^{\text {is_first }} \cdot \chi_{\text {is_first }}(x)+\beta^{\text {is_last }} \cdot \chi_{\text {is_last }}(x)+\beta^{\text {is_second_last }} \cdot \chi_{\text {is_second_last }}(x) \\
& +\sum_{\text {HS? }} \beta^{\mathrm{HS} ?} \cdot \chi_{\mathrm{HS} ?}(x)+\sum_{\mathrm{MS} ?} \beta^{\mathrm{MS} ?} \cdot \chi_{\mathrm{MS} ?}(x)+\sum_{\mathrm{FU} ?} \beta^{\mathrm{FU} ?} \cdot \chi_{\mathrm{FU} ?}(x)+\sum_{\mathrm{HR} ?} \beta^{\mathrm{HR} ?} \cdot \chi_{\mathrm{HR} ?}(x) \\
& +\sum_{a(x) \in A} \gamma^{\text {article=a(x) }}+\sum_{s(x) \in S} \gamma^{\text {subj=s }(\mathrm{x})} \cdot
\end{aligned}
$

図 3 第 2 階層の線形式
$ は次の指示関数とする：

$
\chi_{A}(x)=\left.\{\begin{array}{lll}
1 & \text { if } & x \in A \\
0 & \text { if } & x \notin A
\end{array}\right.
$
}

は呈示順に対する固定要因 $\operatorname{sessionN}(x), \operatorname{articleN}(x), \operatorname{screenN}(x), \operatorname{lineN}(x), \operatorname{segmentN}(x)$ の傾きである。 $\beta^{\text {is_first }}, \beta^{\text {is_last }}, \beta^{\text {is_second_last }}$ はレイアウト情報に関する固定要因 $\chi_{\text {is_first }}(x)$, $\chi_{\text {is_last }}(x), \chi_{\text {is_second_last }}(x)$ の傾きである. $\beta^{\text {HS=TRUE }}, \beta^{\text {HS=FALSE }}, \beta^{\text {MS=TRUE }}, \beta^{\text {MS=FALSE }}, \beta^{\text {FU=TRUE }}$, $\beta^{\mathrm{FU}=\mathrm{FALSE}}, \beta^{\mathrm{HR}=\mathrm{TRUE}}, \beta^{\mathrm{HR}=\mathrm{FALSE}}$ は節境界の最上位階層に対する固定要因に対する傾きである。節境界は国語研短単位に対して付与しているものを文節単位に変換しており，最上位階層においては文節単位でマルチラベルになるため，節境界情報に対して負のクラスについてもモデル化する.

層の名詞修飾節に関する固定要因を表す. $\sum_{F U ?} \beta^{F U ?} \cdot \chi_{F U ?}$ は第 2 階層の副詞節に関する固定要因を表す. $\sum_{H R ?} \beta^{H R ?} \cdot \chi_{H R}$ ? は第 2 階層の並列節に関する固定要因を表す.

$\sum_{a(x) \in A} \gamma^{\operatorname{article}=\mathrm{a}(\mathrm{x})}$ は記事情報に対するランダム要因で， $a(x)$ は $x$ の記事情報を表す.

ベイズ推定においては warm up 後に 5000 回のイテレーションを 4 chains 実施し, 全てのモデルは収束した.

## 5 結果

## 5.1 節境界以外に関する結果

まず，節境界以外の固定要因が読み時間に与える影響について確認する。図 4 と図 5 に, 自己ペース読文法 (SELF) と視線走査法 (TOTAL) の節境界以外の固定要因に対する事後確率分

図 4 節境界以外の固定要因 (SELF)

図 5 節境界以外の固定要因 (TOTAL)
布を示す．紙面の都合上，第 2 階層のものを示す．詳細については A 節を参照されたい．

係数が負の值の場合，その要因が読み時間を短くするために，読みを促進することを表す。一方, 係数が正の値の場合，その要因が読み時間を長くするために，読みを阻害することを表す.

半角空白 (space) を文節境界に入れた場合, 視線走査法の TOTAL において読み時間を短くする効果が見られた。このことから，単純に文節境界に空白を入れることによってレジビリティが上がることがわかる。レイアウト情報 (is_first, is_last, is_second_last) はテキストの折り返しに対する要因である。読み時間は最左要素 (is_first) で長くなる傾向にある。これは視線が右から左に戻ってきたときの負荷だと考える。視線走査法の FPT, RPT, TOTAL に関しては，最右もしくは右から 2 番目の要素 (is_last, is_second_last) で長くなる傾向が見られた。呈示順 (sessionN, articleN, screenN, lineN, segmentN) に関して, 実験が進捗するにつれて読み時間が短くなる傾向が見られた。これは被験者が実験に慣れていく効果である.

文節の長さ (length) に対しては, FFT 以外において読み時間が長くなる。これは単純に文節の長さが視線停留箇所の面積に比例し, 視線停留の確率が相関していることによる.

係り受けの数 dependency は，多ければ多いほど読み時間が短くなる傾向がある。この事実は Anti-locality (Konieczny 2000) を支持する.

この結果は, 線形混合モデルに基づく結果 (浅原他 2019) と同じ傾向である.

## 5.2 節境界（最上位階層）に関する結果

次に節境界の最上位階層に関して検討する。図 6 と図 7 に自己ペース読文法 (SELF) と視線走查法 (TOTAL)の結果を示す。詳細については A 節を参照されたい.

図 6 節境界（最上位階層）の固定要因 (SELF)

図 7 節境界（最上位階層）の固定要因 (TOTAL)
自己ペース読文法 (SELF) では，並列節以外の節末で読み時間で短くなる傾向が見られた。しかしながら，並列節に関しては強い傾向が見られなかった。視線走査法 (TOTAL) では, 全ての節末で読み時間が短くなる傾向が見られた. 特に副詞節 (FU) において強い傾向が見られた.

これは英語で言われている wrap-up effect と正反対の結果である.

## 5.3 節境界（第 2 階層）に関する結果

以下，第 2 階層の節境界について，特徴的な部分について検討する。

まず，最初に名詞修飾節について検討する。図 8 と図 9 に，視線走査法 TOTAL と SPT の名詞修飾節末の傾向について示す.

視線走査法 (TOTAL, SPT) において，補足語修飾節 (MSa) は内容節 (MSb)に比べて読み時間が短い。例 (1) は補足語修飾節の例で，節内の述語と係り先の語とに述語項関係がある（関係節ウチの関係)。例 (2) は内容節の例で，節内の述語と係り先の語とに述語項関係がない（関係節ソトの関係)。この述語項関係が読み時間を促進していることが推察される。

(1) 幼稚園から大学まで通った青山学院では,

（読売新聞 2001 [BCCWJ: 00001_A_PN1c_00001_A_1]）

MSa200: 名詞修飾節：補足語修飾節：非制限用法

（2）支払利息や減価償却費の計上額が少ない傾向がある.

(北海道新聞 2002 [BCCWJ: 00005_A_PN2e_00001_A_2])

MSb: 名詞修飾節：内容節

図 8 名詞修飾節境界の固定要因 (TOTAL)

図 9 名詞修飾節境界の固定要因 (SPT)
次に補足節 (HS) について示す. 頻度の高い名詞節 (HSa) と引用節 (HSc) について検討する.例文 (3) は「こと」を含む名詞句であり，例文 (4) は引用の「と」を含む引用節である．名詞句は引用節よりも読み時間が短くなることが, 自己ペース読文法（図 10）と視線走査法（TOTAL:図 11）で確認された。

(3) タイミングよくまぶたを閉じてくれたことで, 独特な雾囲気の写真になりました.

（産経新聞 2001 [BCCWJ: 00002_A_PN1d_00001_B_1]）

HSa: 補足節: 名詞節

（4）シャープの携帯情報端末「ザウルス」のコンテンツを 5 月中旬から販売すると発表した.

(産経新聞 2001 [BCCWJ: 00015_A_PN1d_00002_B_5])

$\mathrm{HSc}$ : 補足節: 引用節

最後に副詞節の傾向について確認する。頻度の高い因果関係 (FUb) と付帯状況 (FUd) について検討する. 図 12 と図 13 に 2 種類の副詞節について自己ぺース読文法と視線走査法 (FPT) の結果を示す.

例文 (5) は因果関係の例で，例文 (6) は付帯状況の例である． 2 種類の副詞節において，実験方法によって読み時間に異なる傾向が見られた。自己ペース読文法において，因果関係のほうが付帯状況よりも読み時間が短くなる傾向が見られた. しかしながら, 視線走査法 (FPT) においては反対の傾向が見られた。これは「て」形が付帯状況だけでなく, 引用・手段・並列など

図 10 補足節の固定要因 (SELF)

図 11 補足節の固定要因 (TOTAL)

図 12 因果関係と付帯状況節境界の固定要因 (SELF)

図 13 因果関係と付帯状況節境界の固定要因 (FPT)

のさまざまな節に分類されるが，自己ぺース読文法においては隣接文節が見られないために周辺視野による予測が効かないことに起因すると考える.

(5)「しゃべるのが得意なんだから，能力を生かしてみたら」と,

（読売新聞 2001 [BCCWJ: 00001_A_PN1c_00001_A_1])

FUb: 副詞節: 因果関係

(6) もみじの木にとまって仲良く寄り添う二羽のキジバト.

（産経新聞 2001 [BCCWJ: 00002_A_PN1d_00001_B_1]）

FUd: 副詞節: 付帯状況

## 5.4 考察

より詳細な結果を A 節に示す.

まず，英語で言及されている wrap-up effect (Just and Carpenter 1980; Rayner et al. 2000) （節末で読み時間が長くなる傾向）は確認されなかった. 日本語においては基本的に節末に主辞がくるために, 先行する従属句が予測のために働くことが考えられる。係り受けの数 dependent が読み時間を短くする効果からも, 先行する従属句が読みやすさに寄与することが支持される.

名詞修飾節においては，補足語修飾節（関係節ウチの関係）のほうが内容節（関係節ソトの関係）より読み時間が短くなることが観察された. 従属節内の述語と節の修飾先の名詞とに述
語項関係がある場合に読み時間が短くなることから，先行する文脈が読み時間を短くする傾向が見られる。同様のことが補足節でもみられ，名詞節のように後置する格要素になりうるものが，引用節よりも読み時間が短くなる傾向が見られる.

副詞節においては，より自然な環境である視線走査法においては，付帯状況よりも因果関係のほうが読み時間が短くなる傾向が見られた。副詞節については今後より大規模なデータで調査する必要がある。頻度 5 の条件節（仮定節）は (渡邊他 2017) で用いられているが，日本語において条件節（仮定節）を読み時間を短くする傾向が確認された.

## 6 おわりに

本稿では，日本語の節境界がテキストの読み時間に対してどのように影響を与えるかについて, 経験的に検証した。その結果, 英語などで言われている wrap-up effect が, 主辞後置言語である日本語においては認められず，反対に節末で読み時間が短くなる傾向を確認した．名詞修飾節においては, 補足語修飾節末のほうが内容節末よりも読み時間が短くなる傾向が見られた. 補足節の分析においては，名詞節のほうが引用節よりも読み時間が短くなる傾向が見られた.これらは従属節と係り先の要素との間に述語項関係などの強い統語関係があるか否かにより説明ができる.

BCCWJ-EyeTrack (浅原他 2019) と言語情報アノテーションの比較として, 分類語彙表番号アノテーション (加藤, 浅原, 山崎 2019) との比較 (浅原, 加藤 2019), 情報構造アノテーション (Miyauchi, Asahara, Nakagawa, and Kato 2017) との比較 (浅原 2018b), 述語項構造アノテー ションとの比較 (浅原 2019) が進められている。また, 単語埋め込みに基づく読み時間のモデル化 (浅原 2018a) も進められている. 単語埋め込みや各種言語情報を用いることで, テキストの読み時間が線形式により推定できる環境が整いつつある.

今回利用したモデルは，ベイズ手法に基づく線形式である。二次の項を用いていないために， どの要因が読み時間に対してどのような影響を与えるかが直接的に説明できる。これらにより，語彙的な情報・統語的な情報・意味的な情報・談話的な情報を複合的に用いた,リーダビリティ推定モデルが読み時間の観点から単純な線形式で構築できると考える。

## 謝 辞

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 科研費挑戦的萌芽研究 JP15K12888, 基盤研究 (A) 17H00917, 新学術領域研究 18 H05521 の助成を受けたものです.

## 参考文献

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## 付録

## A 詳細な結果

以下に詳細な結果を示す. 表 $3,4,5,6,7,8$ に節の最上位階層モデルの結果を，表 $9,10,11$, 12, 13, 14 に節の第 2 階層モデルの結果を示す. Rhat が収束判定指標で chain 数 4 以上ですべての値が 1.2 以下を収束とみなす. n_eff が有効サンプル数, mean がサンプルの期待值（事後平均), sd が MCMC 標準偏差 (事後標準偏差), se_mean が標準誤差で, MCMC のサンプルの分散を n_eff で割った値の平方根を表す. $2.5 \%, 50 \%, 97.5 \%$ はそれぞれの位の值である。分析においては頻度 5 以上のラベルについて検討する。 mean が $2 \mathrm{sd}$ 以上の差がある場合に強い証拠, mean が $1 \mathrm{sd}$ 以上の差がある場合に弱い証拠があるとする ${ }^{5}$. なお, 一般化線形混合モデルの結果は (浅原 2017) を参照されたい.

表 3 自己ペース読文法 (SELF) の事後確率分布（最上位階層モデル）

表 4 視線走査法 (FFT) の事後確率分布（最上位階層モデル）

表 5 視線走査法 (FPT) の事後確率分布（最上位階層モデル）

表 6 視線走査法 (SPT) の事後確率分布（最上位階層モデル）

表 7 視線走査法 (RPT) の事後確率分布（最上位階層モデル）

表 8 視線走査法 (TOTAL) の事後確率分布（最上位階層モデル）

表 9 自己ペース読文法 (SELF) の事後確率分布（第 2 階層モデル）

- 補足節において, beta_clrhsl [2] (HSa: 名詞節) と beta_clrhsl [4] (HSc: 引用節) と間に 2sd 以上の差がある。名詞節のほうが引用節より読み時間が短い.
- 名詞修飾節において, beta_clrmsl [2](MSa: 補足語修飾節) と beta_clrms1 [3](MSb: 内容節) と間に 1sd 以上の差がある。補足語修飾節のほうが内容節より読み時間が短い.
- 副詞節において, beta_clrful [6] (FUe: 逆接) が最も読み時間が短い. 副詞節でない箇所より 3sd 以上短い.
- 副詞節において, beta_clrful [2](FUa: 時) と beta_clrful[4](FUc: 条件・譲歩) と間に 2sd 以上の差がある. 条件・譲歩のほうが時より読み時間が短い。
- 副詞節において, beta_clrful [3] (FUb: 因果関係) と beta_clrful[5] (FUd: 付帯状況・様態)と間に 1sd 以上の差がある。 因果関係のほうが付帯状況・様態より読み時間が短い.
表 10 視線走查法 (FFT) の事後確率分布（第 2 階層モデル）

- 補足節において, 1sd を超える傾向はみられない.
- 名詞修飾節において, 1 sd を超える傾向はみられない.
- 副詞節において, beta_clrful [2] (FUa: 時) が最も読み時間が短い. 副詞節でない箇所より2sd 以上短い.
- 副詞節において, beta_clrful [5] (FUd: 付帯状況・様態) は副詞節でない箇所より 2sd 以上短い.

$\cdot$ 副詞節において, beta_clrful [12](FUl: 判断・主観) は副詞節でない箇所より 1sd 以上短い.
表 11 視線走査法 (FPT) の事後確率分布（第 2 階層モデル）

- 補足節において, beta_clrhsl [2] (HSa: 名詞節) は補足節でない箇所より 2sd 以上短い.
- 名詞修飾節に㧈いて, beta_clrms1 [2] (MSa: 補足語修飾節) は名詞修飾節でない箇所より 2sd 以上短い.
- 名詞修飾節に打いて, beta_clrms1 [2] (MSa: 補足語修飾節) と beta_clrms1 [3] (MSb: 内容節) の差は小さい.
- 副詞節に打いて, 副詞節でない部分が beta_clrful [0](FALSE) が最も読み時間が長い.
- 副詞節において, beta_clrful [3] (FUb: 因果関係) と beta_clrful [5] (FUd: 付帯状況・椂態) と間に 1sd 以上の差がある。付帯状況・様態のほうが因果関係より読み時間が短い。
表 12 視線走査法 (SPT) の事後確率分布（第 2 階層モデル）

- 補足節において, beta_clrhsl [2] (HSa: 名詞節) は beta_clrhsl [4] (HSc: 引用節)より 1sd 以上短い.
- 名詞修飾節において, 1 sd を超える傾向はみられない.
- 副詞節において，副詞節でない部分が beta_clrful [0](FALSE) が最も読み時間が長い.
- 副詞節において, beta_clrful [2](FUa: 時) と beta_clrful [4](FUc: 条件・譲歩) と間に 1sd 以上の差がある。条件・譲歩のほうが時より読み時間が短い.
表 13 視線走査法 (RPT) の事後確率分布（第 2 階層モデル）

- 補足節において, beta_clrhsl [2](HSa: 名詞節) は補足節でない箇所より 1sd 以上短い.
- 補足節において, beta_clrhsl [2] (HSa: 名詞節) は beta_clrhsl [4] (HSc: 引用節) より1sd 以上短い.
- 名詞修飾節において, beta_clrmsl [2] (MSa: 補足語修飾節) は名詞修飾節でない箇所より 2sd 以上短い.
- 名詞修飾節において, beta_clrmsl [3] (MSb: 内容節) は名詞修飾節でない箇所より2sd 以上短い.
- 副詞節において, 副詞節でない部分が beta_clrful [0] (FALSE) が最も読み時間が長い.
- 副詞節において, beta_clrful [5] (FUd: 付帯状況・様態) は副詞節でない箇所より2sd 以上短い.
表 14 視線走査法 (TOTAL) の事後確率分布（第 2 階層モデル）

- 補足節において, beta_clrhs1 [2](HSa: 名詞節) は補足節でない箇所より 2sd 以上短い.
- 補足節において, beta_clrhsl [2](HSa: 名詞節) は beta_clrhsl [4] (HSc: 引用節)より 1sd 以上短い.
- 名詞修飾節において, beta_clrms1 [2](MSa: 補足語修飾節) は名詞修飾節でない箇所より 2sd 以上短い.

$\cdot$ 副詞節において, 副詞節でない部分が beta_clrful [0](FALSE) が最も読み時間が長い.
- 副詞節において, beta_clrful [4] (FUc: 条件・譲歩) は副詞節でない箇所より2sd 以上短い.

## 略歴

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.