漢字の音読みにおける象徴素のデータ駆動的探索の試み

象徴素とは，形態素未満の語の構成単位で，特定の意味を想起させるものを指す．これは，イギリスの言語学者Firthが提唱した概念であり[1]，例えば，象徴素「gl」で始まる英単語には「gleam」や「glitter」など光に関係する語が多く含まれる．象徴素は英語やスウェーデン語などで存在が確認されており，新規の象徴素の探索や既知の象徴素の分析が行なわれている．しかし日本語を対象とした研究は少ない．これは，一般に象徴素は2，3個の子音列で構成される[2]のに対し，日本語では子音が連続しないという障壁による．Hamanoら[3]は子音と母音を象徴素とみなして日本語における象徴素の分析を行なったが，対象がオノマトペに限られていたため，英語における象徴素ほど具体的な意味は特定されていない．また評価を人手で行なっているため，客観性や労力について留意する必要がある.そこで本研究では，オノマトペよりも具体的な意味を表す漢字を用い，音読みの子音に着目することで，英語に対する分析に近い形で，日本語における象徴素の分析を自動的に行なうことを試みる．具体的には，意味的にまとまった漢字クラスタのうち，特定の子音を有意に多く含むものを「象徴素クラスタ」と称し，漢字の音読みに着目した象徴素クラスタの抽出と，その具体的な意味の特定を自動的に行なう手法を提案する．これは，英語の象徴素と同様に，日本語においても同じ音を有する語は似通った意味を表すと仮定したとき，ハク白・コク黒・セキ赤・リョク緑など色を表す頻出漢字は第2子音にkを，サツ殺・メツ滅・バツ罰・セツ切など攻撃性を感じる漢字は第2子音にtをもつなど，子音と意味の間に相関がある可能性が考えられるためである．音読みに着目した理由は，音読みが必ず1音節からなり，方言の影響が少なく，分析が容易であると考えたためである．以降，まず2節で関連研究を紹介し，3節で象徴素クラスタの抽出手法を，4節で象徴素クラスタのラベリング手法を提案する．次に5節で提案手法の処理結果と考察を示したのち，最後に6節で本研究をまとめ，今後の課題と展望について述べる．