本論文は，『分類語彙表』（WLSP；100,827語）に基づき，日本語語彙に対する新しい主観規範を提示する。母語話者を対象としたウェブ調査において，各語について具象性，抽象性，古さ，新しさ，多義性の5尺度（0–5）で評定を収集した。単語項目と評定者に対するランダム効果をもつベイズ線形混合モデル（BLMM）により，共通分散と項目・評定者起源の分散を分離し，信頼できる効果推定を得た。

語彙評定データ―具象性・抽象性・多義性など，心理学的に重要な特性に対する人間の評定―は，心理言語学と自然言語処理における研究の基礎となる重要なデータである。これらは統制された刺激選定を可能にし，回帰分析において解釈可能な予測変数を提供し，記号接地の評価における参照層として機能する。本論文は，日本語語彙に対する新しい主観評定データを，『分類語彙表』（WLSP；100,827語）[1]に基づいて構築する。日本語母語話者を対象としたクラウドソーシング調査では，各ターゲット語について，0–5のリッカート尺度による5つの側面（具象性，抽象性，古さ，新しさ，多義性）で評定を得た。元の語彙資源における語義の曖昧性に配慮し，評定はWLSPの語義ラベルで構造化した。これにより，必要に応じて語義ラベルを反映した項目レベルの推定が可能となる。方法論的には，単語ごとおよび参加者ごとのランダム効果を含むベイズ線形混合モデル（BayesianLinearMixedModels;BLMM）で評定値を分析する。両方の群化因子にわたる分析により，（項目と参加者の異質性といった）極端な不均衡下でも推定が安定化し，項目分散と評定者分散を分離できる。経験的には，5つの次元のあいだに明瞭な構造が確認された。すなわち，強い〈具象性―抽象性〉の拮抗，〈多義性〉と抽象性の体系的な結びつき，そして〈古さ―新しさ〉が対極をなす通時的（時代的評価）軸である。さらに，本規範を外部妥当化するため，既存の調査結果―たとえば親密度の5側面（〈知る〉/〈書く〉/〈読む〉/〈話す〉/〈聞く〉）[2]―との相関を検証した。貢献本研究の貢献は次のとおりである。(i)WLSP全語彙項目を対象に，5つの主観的規範を統合的かつ大規模にカバーする日本語規範を初めて提示する；(ii)語義ラベル付き評定を提供し，語義の曖昧性を解消した語彙意味研究に適用可能とする。