文章(文献)の執筆者の推定問題(authorshipproblem),あるいは執筆順序の推定や執筆時期の推定などの問題(Chronology)に対して,文章の内容や成立に関する歴史的事実の考証とは別に,文章から著者の文体の計量的な特徴を抽出し,その統計分析によって問題の解決を試みる研究が多くの人々に注目をあつめつつある.統計分析の手法を用いた文章の著者の推定や執筆の時期の推定などの研究は今世紀の初頭から行なわれていたが,本格的な研究が現れたのは今世紀の中ごろである.研究の全体像を把握するため今世紀の主な研究を表\ref{rri}に示した.\begin{table}[htb]\caption{{\dg著者の推定などの研究のリスト}\label{rri}}\begin{center}\renewcommand{\arraystretch}{}\footnotesize{\begin{tabular}{llll}\hline分析の対象となった文章&用いた情報&用いた情報,手法&研究者\\\hlineShakespeare,Bacon&単語の長さ&モード&Mendenhall,T.C.(1887)\\TheImitationofChrist&文の長さ&平均値,中央値など&Yule,G.U.(1939)\\TheImitationofChrist&語彙量&K特性値&Yule,G.U.(1944)\\Shakespeareetal.&単語の音節数&Shannonエントロピー&Fucks,W.(1952)\\Shakespeareetal.&音節数の接続関係&分散共分散の固有値,&\\&&Shannonエントロピー&Fucks,W.(1954)\\Shakespeareetal.&単語の長さの分布&平均値など&Williams,C.B.(1956)\\プラトンの第七書簡&文の長さ&平均値,中央値など&Wake,W.C(1957)\\WorkofPlato&文末の単語のタイプ&判別分析&Cox,D.R.etal.(1958)\\QuintusCurtiusSnodgrass&&&\\letter&語の長さの分布&$\chi^2$の検定,$t$検定&Brinegar,C.S.(1963)\\新約聖書の中のパウロの書簡&語の使用頻度&$\chi^2$検定&Morton,A.Q.(1965)\\源氏物語の宇治十帖&頁数,和歌数など&U検定,$\chi^2$検定&安本美典(1960)\\Federalistpaper&単語の使用頻度&線形判別分析,確率比&Mosteller,F.etal.(1963)\\由良物語&単語の使用頻度&線形判別分析,確率比&韮沢正(1965)\\ShakespeareandBacon&単語の長さの分布&分布の比較&Williams,C.B.(1975)\\Shakespeare&語彙量&ポアソン分布&Thisted,R.etal.(1976)\\源氏物語&頁数,和歌数等&因子分析&安本美典(1977)\\Shakespeare&単語の出現頻度&ポアソン分布,検定&Thisted,R.etal.(1987)\\紅楼夢&虚詞の使用頻度&主成分,&\\&&クラスターリングなど&Li,X.P.(1987,1989)\\日蓮遺文&品詞の使用率など&$t$検定,主成分,&\\&&クラスターリング&村上征勝他(1992,1994)\\\hline\end{tabular}}\end{center}\end{table}文章の著者の推定や文章の分類などを行なう際,文章に関するどのような著者の特徴を表す情報(特徴情報)を用いるかが問題解決の鍵である.今までの文章の著者の推定や文体の研究では著者の特徴を表す情報としては,単語の長さ,単語の使用頻度,文の長さなどがよく用いられている.日本文に関して,少し詳細に見ると,安本は直喩,声喩,色彩語,文の長さ,会話文,句読点,人格語などの項目を用いて100人の作家の100編の文章を体言型—用言型,修飾型—非修飾型,会話型—文章型に分類することを試み(安本1981,1994),また長編度(頁数),和歌の使用度,直喩の使用度,声喩の使用度,心理描写の数,文の長さ,色彩語の使用度,名詞の使用度,用言の使用度,助詞の使用度,助動詞の使用度,品詞数の12項目の情報を用いて源氏物語の宇治十帖の著者の推定を試みた(安本1958).韮沢は,「にて」,「へ」,「して」,「ど」,「ばかり」,「しも」,「のみ」,「ころ」,「なむ」,「じ」,「ざる」,「つ」,「む」,「あるは」,「されど」,「しかれども」,「いと」,「いかに」などの単語の使用率を用いて,「由良物語」の著者の判定(韮沢1965,1973)を行い,村上らは品詞の接続関係,接尾語などを用いて日蓮遺文の真偽について計量分析を行なっている(村上1985,1988,1994).このように,日本文に関して,文章の著者の推定を試みる研究はいくつかあるが,著者の推定などのための文章に関するどのような情報が有効となるかに関する基礎的な研究はほとんどない状況である.文章に関するどのような要素に著者の特徴が現れるかに関して,外国での研究ではいくつかあるが,それは言語によって異なると考えられるため,外国語での研究成果が日本語の場合もあてはまるのか,もしあてはまらないとすれば日本語の文章ではどのような要素に著者の特徴が現れるかというようなことが文体研究の重要な課題である.筆者は日本語の文章の著者の推定あるいは著者別に文章を分類する基礎的な研究として,文章の中のどのような要素が著者の文体の特徴になるかについて研究を進めている.コンピュータのハードウエアとソフトウエアの発展に伴い,コンピュータを利用することによって文章の中から膨大な情報が抽出できるようになった.しかし,今度はそのような膨大な情報の中からどの情報を用いるべきかという新しい問題が生じた.筆者らは文章の中に使用された読点について計量分析を行ない,読点の前の文字に関する情報で文章を著者別に分類する方法を提案し,この方法は文学作品だけではなく研究論文についても有効であることを実証した(金1993a,b,1994c,d,e).このような日本文に適応した著者の文体の特徴情報の抽出に関する研究は始まったばかりで決して十分とはいえない.ところで,コンピュータで著者の文体の特徴を抽出するためには計算機処理可能な文章のデータベースが必要であるが,そのようなデータベースが入手できなかったため,作成することにした.データベース化したのは井上靖,三島由紀夫,中島敦の短篇小説である.分析に用いた情報の安定性の考察及び用いた短い文章とのバランスをとるため,比較的長い文章はいくつかに分割して用いた.例えば,井上の「恋と死と波と」は二つに,中島の「弟子」は三つに,「李陵」は四つに分割して用いることにした.表\ref{list}に,用いた文章と発表年などを示した.\begin{table}[htb]\caption{{\dg分析に用いた文章のリスト}\label{list}}\begin{center}\small{\begin{tabular}{llccccc}\hline著者&文章名&記号&単語数&出版社&発表の年\\\hline井上靖&結婚記念日&I1&4749&角川文庫&1951\\&石庭&I2&4796&同上&1950\\&死と恋と波と(前半)&I3&4683&同上&1950\\&死と恋と波と(後半)&I4&4386&同上&同上\\&帽子&I5&3724&新潮文庫&1973\\&魔法壜&I6&3624&同上&同上\\&滝へ降りる道&I7&3727&同上&1952\\&晩夏&I8&4269&同上&同上\\三島由紀夫&遠乗会&M1&4984&新潮文庫&1951\\&卵&M2&4004&同上&1955\\&詩を書く少年&M3&4502&同上&1955\\&海と夕焼&M4&3359&同上&1955\\中島敦&山月記&L1&3226&新潮文庫&1942\\&名人伝&L2&3202&同上&1942\\&弟子(前の1/3)&L3&4078&同上&1943\\&弟子(中の1/3)&L4&4092&同上&同上\\&弟子(後の1/3)&L5&3727&同上&同上\\&李陵(前の1/4)&L6&4563&同上&1944\\&李陵(中の1/4)&L7&4561&同上&同上\\&李陵(中の1/4)&L8&4638&同上&同上\\&李陵(後の1/4)&L9&4458&同上&同上\\\hline\end{tabular}}\end{center}\end{table}この3人を選んだのは,OCR(光学読み取り装置)で文章を入力する場合に漢字の認識率が問題になるため,現代文の中で漢字の使用率がわりに高い中島の文章を用いてOCRでの入力テストを行なったのがきっかけであった.中島と同時期の作家として井上,三島を選んだ.データベースは分析に用いる文章をOCRで入力し,読み取りの誤りを訂正し,品詞コードなどを入力して作成した.表\ref{datas}に作成したデータベースの一部分を示した.単語の認定は「広辞苑」に従った.ただし,広辞苑にない複合動詞については複合された全体を1語とした.\begin{table}[htb]\caption{\dgデータベースの例}\label{datas}\begin{center}\footnotesize\renewcommand{\arraystretch}{}\begin{tabular}{l}\hline\\(2)／父（Ｍ）は（Ｊ）(27)／軍医（Ｍ）で（Ｚ）,(4)／当時（Ｍ）(5)／聯隊（Ｍ）の（Ｊ）\\(6)／ある（Ｒ）(6)／地方（Ｍ）の（Ｊ）(9)／小都市（Ｍ）を（Ｊ）(9)／転々と（Ｆ）\\(10)／し（Ｄ）て（Ｊ）(27)／おり（Ｄ）,(11)／子供（Ｍ）を（Ｊ）(13)／自分（Ｍ）の（Ｊ）\\(14)／手許（Ｍ）に（Ｊ）(27)／置く（Ｄ）と（Ｊ）,(16)／何回（Ｍ）も（Ｊ）\\(17)／転校させ（Ｄ）なけれ（Ｚ）ば（Ｊ）(23)／なら（Ｄ）なかっ（Ｚ）た（Ｚ）ので（Ｊ）,\\(19)／そう（Ｆ）(20)／し（Ｄ）た（Ｚ）(23)／こと（Ｍ）から（Ｊ）(23)／私（Ｍ）を（Ｊ）\\(23)／郷里（Ｍ）に（Ｊ）(24)／置く（Ｄ）(25)／気（Ｍ）に（Ｊ）(26)／なっ（Ｄ）た（Ｚ）\\(27)／もの（Ｍ）らしかっ（Ｚ）た（Ｚ）.\\\\(3)／たとえ（Ｆ）(3)／田舎（Ｍ）の（Ｊ）(11)／小学校（Ｍ）でも（Ｊ）,(7)／まだ（Ｆ）\\(6)／同じ（Ｒ）(7)／小学校（Ｍ）に（Ｊ）(14)／落着い（Ｄ）て（Ｊ）(9)／通わ（Ｄ）せ（Ｚ）\\た（Ｚ）(11)／方（Ｍ）が（Ｊ）(11)／教育上（Ｍ）(11)／いい（Ｋ）と（Ｊ）(13)／考え（Ｄ）\\た（Ｚ）の（Ｊ）で（Ｚ）(14)／ある（Ｄ）.\\\\\hline\end{tabular}\end{center}\hspace*{0.8cm}{\footnotesize記号／は文節の境界線で,(数字)は(数字)の直後の文節が係る文節の番号で,（ローマ字）は品詞コードである.}\end{table}