語彙学習では，学習者が実際に遭遇する言語環境に即した語の習得が重要である。一般コーパスは多様なレジスタを含むが，その比率は必ずしも学習向けに最適化されていない。一方，言語教育では人手判断などを用いたレベル別語彙リストが作成されてきたが，それが補うレジスタの偏りは明確でなかった。本研究は，一般コーパスと語彙リストから，語の頻度順が最も一致するレジスタ比率を線形計画法で推定する手法を提案する。英語・日本語で評価し，LLM向け語彙リストの分析にも有効であることを示した。

言語教育では，第一言語・第二言語学習者が実際に遭遇する言語環境に語彙学習を整合させることが長らく重視されてきた．教師や教材作成者（語彙リスト作成者）は，特徴的な「レジスタ」への接触が教室から実使用への移行（transfer）を促すと想定し，想定されるコミュニケーション領域に合わせて語彙を段階化したカリキュラムを設計する．レジスタとは，書き言葉・話し言葉のような言語使用の在り方を捉える言語学的概念である．BritishNationalCorpus（BNC）のような一般コーパスは，多様な領域にわたる書き言葉・話し言葉資料を収集し，語彙頻度表を提供することで，この整合を支える基盤として教育・研究で広く再利用されてきた．これらのコーパスは異なるコミュニケーション状況をレジスタラベルとして束ねるが，コーパス内のレジスタ比率が学習者の日常的な接触環境の混合比率を反映するとは限らない．それにもかかわらず，頻度表，語彙プロフィール，自動難易度推定はしばしばコーパス全体の出現数から直接導出されるため，大規模な文書集合の影響で書き言葉レジスタが過大評価されやすい．この偏りを補正するために，実務者は独自の語彙リストを作成したり，学なる指標が用いられ，想定する学習者像を理解するには作成者のマニュアルを参照する必要があった．その結果，学習者は学習の進度に応じてどの語彙リストを用いるべきか判断しにくかった．本研究は，レベル別語彙リストと一般コーパスが与えられたとき，語彙リストと最も整合するようなレジスタごとの頻度分布混合比率を推定する．これにより，学習者・教育者は学習に適した語彙リストを解釈しやすくなる．習者テストの結果に依拠したりするが，複数のシグナルをどのように整合させるべきかは必ずしも明示されてこなかった．混合比率推定は，不透明な埋め込み表現ではなく解釈可能なレジスタ重みベクトルを直接得られるため，教育的分析にとって魅力的である．本研究の重要な動機は，既存の語彙難易度資源が相互に比較不可能な尺度で難易度を符号化している点にある．段階的な熟達度尺度に整合したシラバスは熟練教師の判断を反映する一方，語彙複雑性に関する共有タスクや語彙サイズ評価は，連続値スコア，多数決，段階評定などにより学習者の知覚を捉える文献[1,2,3,4]．提案枠組みが必要とするのは「語彙項目𝑤𝑖が𝑤𝑗より易しい」といった対比較の順序情報のみであり，各資源の絶対的なキャリブレーションには依存しない．この尺度不変性により，教師作成のThisworkispublishedwithoutpeerreviewandislicensedbytheauthor(s)underCCBY4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).org/licenses/by/4.0/).データセット書き言葉・話し言葉のバランスを取って収集され，特定ジャンルまでのレジスタ注釈を含むBritishNationalCorpus（BNC）を用いた[5]．粗粒度実験ではレジスタを書き言葉と話し言葉の2レジスタに集約し，その比率を計算する．細粒度実験では，BNCの8レジスタ（spoken:convrsn，spoken:othersp，writ-ten:acprose，written:ﬁction，written:news，written:nonac，written:otherpub，written:unpub）の比率を計算する．さらにコーパス間の頑健性を検証するため，OpenAmericanNationalCorpus（OANC）[6]でも同一手順で実験した．OANCの話し言葉はface-to-faceとtelephone会話から構成され，書き言葉はﬁction，journal，letters，non-ﬁction，technical，travel_guidesを含む．この二重設定により，コーパス固有のレジスタ目録が推定混合に実質的影響を与えるかを評価できる．語彙難易度資源は次を用いた．CEFR-Jは日本人英語学習者向けの見出し語にCEFRレベルを付与し，品詞別の変種も含む文献[7]．CompLexはクラウドワーカーの対比較を集約し，ある語彙素が別の語彙素より複雑である確率を近似する連続値スコアを与える文献[1]．CWI2016共有タスクは文レベル注釈を提供し，注釈者投票を集約して単語（ユニグラム）スコアへ変換できる文献[2]．CWI2018はWikipedia／News／WikiNewsの3分割を学習者が注釈したデータによりカバレッジを拡張した文献[3]．最後に，EVKD語彙サイズテストは100名の被験者が100問の多肢選択に回答したデータであり，項目反応理論により項目パラメータを推定して連続的難易度を得る．これらの資源は出自が大きく異なる．CEFR-J[7]は専門家教師によってカリキュラム期待に整合するよう整備された一方，CompLex[1]，CWI16[2]，CWI18[3]，EVKD[8]は学習者の判断や成績を捉える．その結果，尺度は直接比較できない：CEFR-Jは離散的CEFR帯，CompLexは[0,1]の確率，CWIは整数投票の平均，EVKDはIRT由来のロジットである．提案最適化は各信号を順序付きペアへ変換して一様に扱うことで，教師志向のシラバスと学習者中心の証拠を単一の混合推定問題で比較可能にする．4実験各難易度資源から順序付き語彙ペア制約をランダム抽出（1,000–500,000）し，BNCのレジスタ別頻度資源非ゼロのレジスタ重み（5万ペア）CEFR-Jspoken:othersp0.194,spoken:convrsn0.024,written:ﬁction0.609,writ-ten:news0.136,written:unpub0.037CompLexspoken:convrsn0.170,written:acprose0.202,written:ﬁction0.628CWI18Wikipediaspoken:othersp0.102,written:acprose0.382,written:ﬁction0.336,writ-ten:otherpub0.181CWI18Newsspoken:convrsn0.521,written:acprose0.185,written:ﬁction0.053,writ-ten:nonac0.083,written:otherpub0.159CWI18WikiNewsspoken:convrsn0.112,written:ﬁction0.888VST1PLwritten:acprose0.797,written:news0.203CWI16（共有語彙）written:acprose1.000に基づき目的(2)の違反最小化で混合𝛼を推定した．データセットBritishNationalCorpus(BNC)を用い，(i)書き言葉／話し言葉の粗粒度と，(ii)8レジスタの細粒度で推定した[5]．頑健性確認として同手順をOANCでも実施した[6]（レジスタ目録等はAppendixA）．難易度資源CEFR-J文献[7]，CompLex文献[1]，CWI16/18文献[2,3]，EVKD語彙サイズテスト文献[8]を用いた．尺度が異なるため，すべて順序付きペアへ変換して統一的に扱う（詳細はAppendixA）．実験設定各資源語彙をBNC補題集合と交差し，一意ペアが尽きるまで制約を抽出した．レジスタ確率は補題出現数（スムージングなし）から計算し，制約は一様重みとした．主要結果は制約5万（seed99）を示し，予算・感度・対照実験はAppendixAに回す．細粒度比率復元結果合を示す．CEFR-Jはフィクション優勢だが話し言葉質量を残し，CompLexは書き言葉側へ集中する．CWI18は分割で傾向が異なり，Newsは会話レジスタを強く強調する一方，Wikipedia/WikiNewsは書き言葉寄りである．共有語彙制約（CWI16）は学術散文へ退化した．粗い混合CEFR-Jは相対的に話し言葉を保持する一方，多くの学習者由来資源は書き言葉へ集中する．CWI18Newsは話し言葉へ，IRT由来推定は書き言葉へ崩壊した（追加診断はAppendixA）．org/licenses/by/4.0/).資源話し言葉書き言葉CEFR-J0.240.76CompLex0.190.81CWI18Wikipedia0.190.81CWI18News1.000.00CWI18WikiNews0.150.85CWI160.001.00VST1PL0.001.00VST2PLDiﬃculty0.001.00VST2PLDiscrimination0.001.00レジスタ説明SakamotoShinSakamotoOPOpinionmagazines0.1131.000OLLocalnewspapers0.1660.000OMGeneralmagazines0.1690.000OYYouthmagazines0.3040.000PNNationalnewspapers0.2470.000日本語におけるレジスタ復元BCCWJのレジスタ別頻度表とNINJAL教育基本語彙（坂本／新坂本）を用い，英語と同様に順序付きペア制約から混合を推定した[9]．表3の通り，両リストとも推定混合に話し言葉レジスタが現れず，強い書き言葉偏りが観測された．また坂本は複数レジスタへ分散する一方，新坂本は単一レジスタへ収束した（詳細はAppendixA）．LLM作成語彙リストの評価応用例として，同一人物像（計算機科学を学ぶ日本人学部生）に対し，(JP)日本の大学院で英語論文を読む／(US)米国大学院で口頭コミュニケーション，の2条件でLLMに「5段階×100語」の語彙リストを生成させ，レジスタ混合を推定した（プロンプト全文はAppendixA）．表4より，GPT-5Proは会話優勢だが条件により書き言葉側の内訳が変化し，ClaudeSonnetは両条件で会話へ収束した．本結果は，自動生成教材を追加調整なしに監査できることを示す．5考察実験は，語彙難易度資源が想定するレジスタ接触が一様でないことを示した．CEFR-Jは制約が少ないと会話寄りだが，ペア数を増やすと書き言葉側へ移るため，小規模サブセットのみの参照は，上級学習者に必要な書き言葉接触を過小評価しうる．同じ診断は自動生成教材にも適用でき（表4），GPT-5Proは条件により書き言葉成分（学術／非学術）が入れ替わる一方，ClaudeSonnetは会話へ収束した．本手法は尺度不変で，教師作成（CEFR-J）と学習者由来（CompLex，CWI等）を同一の対比較制約として扱い，不一致を復元混合として可視化する．またIRTで校正された語彙テストは受験者集団の影響を受けにくく文献[10,4]，表1でもVSTは学術散文／ニュースへ一貫して整合した．学習者由来資源は概ね書き言葉優勢だが，CWI18Newsのみ話し言葉へ崩壊するため，CWI18分割の単純プールは推定を口頭側へ偏らせうる．本枠組みはLDA等の教師なしトピック発見ではなく，既知レジスタで「難易度順序を最もよく説明する混合」を直接返す．実装上，Lidstoneスムージング（𝜆∈{0,0.1,1}）の有無で粗粒度混合は最大2ポイントしか変わらず，総和最小化はサンプルサイズ依存と退化が解消しないため，最大スラック最小化を採用した（例：5,000語で約1.2×107ペア）．従って，本研究の定性的差は偶然的ゼロ頻度ではなく難易度証拠の不一致に起因すると考えられる．6結論本研究では，語彙難易度制約からレジスタ混合を推定する手法を提案し，学習者志向資源の広範な集合に適用した．一般コーパスとして英語・日本語の