# 分散表現を用いたロマンス語同源語動詞の意味変化の分析

川崎 義史 ${ }^{1}$ Maëlys Salingre ${ }^{1}$ Marzena Karpinska ${ }^{2}$ 高村 大也 ${ }^{3}$ 永田 亮 $^{4}$
${ }^{1}$ 東京大学 ${ }^{2}$ University of Massachusetts Amherst ${ }^{3}$ 産業技術総合研究所 ${ }^{4}$ 甲南大学
ykawasaki@g.ecc.u-tokyo.ac.jp m_salingre@phiz.c.u-tokyo.ac.jp mkarpinska@cs.umass.edu
takamura.hiroya@aist.go.jp nagata-nlp2022@ml.hyogo-u.ac.jp.

## 概要

ロマンス語とは，ラテン語から派生した姉妹言語 の総称である。ロマンス諸語には，語源を共有する 同源語が数多く存在するが，意味や用法が異なるも のもある。本稿では，ロマンス語のうち仏伊西の動詞に焦点を絞り, 意味変化の大きさと, 言語内要因 の関係を統計的に分析した。意味変化の大きさは単語の分散表現で測定した。分析の結果, 意味変化の 大きさには, ロマンス語の頻度, ラテン語の多義性, ロマンス語の単語長が影響することが判明した。

## 1. はじめに

ロマンス語とは，イタリア語, スペイン語, フラ ンス語, ポルトガル語など, ラテン語から派生した 姉妹言語の総称である[1]。ロマンス諸語には, 語源 を共有する同源語が数多く存在する。例えば, Lat. habere 'to have' は, Fr. avoir, It. avere, Sp. haber に対応する。しかし, イタリア語・フランス語では元々 の「持つ」という意味を保持している一方，スペイ ン語ではこの意味は失われ, 専ら完了時制を形成す る助動詞として使用される。このように, 語源的関係はあるものの，意味や用法が異なる場合がある。

本稿の目的は, ロマンス語のうち仏伊西の動詞に 焦点を絞り, 意味変化の大きさと, 頻度や多義性な どの言語内要因の関係を統計的に分析することであ る。計算的手法による通時的意味変化の検知は近年大きな注目を集めている[2], [3]。意味変化には，社会文化，政治状況，技術革新など言語外的要因も働 くが[4]-[6], 本稿では扱わない。意味変化の大きさ の測定には, その検出能力が知られている単語の分散表現を利用した[2], [3], [7], [8]。分析対象を動詞に 限定したのは, 名詞や形容詞よりも動詞の方が意味変化を受けやすく[8]，検知しやすいと考えたためで ある。


本研究の寄与は，次の 3 点である。まず，意味変化の大きさには，ロマンス語の頻度，ラテン語の多義性，ロマンス語の単語長が影響することを示した 点である。2 点目は，ラテン語の語源の頻度と多義性など，先行研究では考慮されていない変数を導入 した点である。 3 点目は，ロマンス語同源語ペアの 平均頻度の算出には, 算術平均よりも調和平均の方 が適していること示した点である。ここで，ロマン ス語同源語ペアとは，仏・西ぺアの avoir-haber のよ うに，共通のラテン語の語源を持つロマンス語の単語ペアのことを指す。

本稿の構成は次の通りである。2 節でデータの説明，3 節で実験結果の報告，4 節で考察を行い，5 節 で結論と今後の課題を述べる。

## 2. 分析方法

分散表現学習用のデータとして, 各言語, 2018 年 12 月時点の Wikipedia ダンプを使用した。まず， TreeTagger でレンマ化し，イタリア語・スペイン語 は Wikiextractor で，フランス語は Wiki-cirrus でクリ 一ニングを行った。単純のため, 同綴異義語の区別 はしていない。

分散表現の学習は, gensim [9]の word2vec で行っ た ${ }^{i i}$ 。vector_size $=600$, min_count $=50$ とし, それ以外の ハイパーパラメータはデフォルトの設定にした。 ロマンス語同源語ペアの類似度を測るためには， いずれかの言語のベクトル空間に，他の 2 言語の分散表現を写像する必要がある。写像は，シード語ぺ アの二乗誤差の和が最小になるように線形変換によ り行った [10]。シード語ぺアはバイリンガル辞書 MUSE の supervised バージョンから抽出した ${ }^{\mathrm{iii}}$ 。動詞 はシード語から除外した。いずれの言語ペアの組み 合わせでも，シード語の数は約 1 万語となった。後述の分析に，写像先の言語による大きな影響は見ら れなかった。以下の説明では，イタリア語・スペイ

iii https://ai.facebook.com/tools/muse/

ン語がフランス語の空間に写像されたものとする。分析対象は，仏伊西いずれかの言語のデータにお いて最頻動詞上位 300 に含まれるものとし，合計で 493 組となった。これらのうち, 3 言語全てに同源語 が存在し, 後述のラテン語の頻度と多義性の数を取得できたのは, 270 組だった。同源語の同定は, 各

語の頻度と多義性は, それぞれ, PhiloLogic4v と Oxford Latin Dictionary[11]から取得した。

## 3. 実験

ロマンス語同源語ペアの類似度は,コサイン類似度 で測った。類似度が低い（高い）ほど，意味変化の 度合いは高い（低い）とみなした。表 1 は，類似度 が最大・最小となる仏・西ぺア各 5 組を示している。

表 1 類似度が最大（上段）・最小（下段）となる 仏・西ペア各 5 組

 & constuir 'id. vi' & 0.87 \\

本稿では，ロマンス語同源語ペアの類似度を目的変数, 下記の 6 つの言語学的変数を説明変数として 線形回帰分析を行い, 意味変化に影響する変数を特定した。意味変化前の変数は, ラテン語の頻度と多
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義性である。この 2 変数の導入は，本稿の新規性の 一つである。意味変化後の変数は，ロマンス語同源語ペアの頻度，単語長，ノルムである。ペアの片方 [12]ではなく両者の頻度の勘案, 単語長とノルムの 導入も新規性である。もら一つの新規性は，編集距離の導入である。この変数は，ラテン語の語源とロ マンス語との表記上のずれを表す。本来は，音声の 比較が望ましいが, 簡単のため, 表記の比較とした。

- ラテン語の頻度 (FREQ_LAT）：PhiloLogic4 から 取得した, ラテン語の語源の 1 万語あたりの頻度を対数変換したもの。

- ラテン語の多義性 (POLY_LAT)：[11]に掲載され ているラテン語の語源の意味の見出し数。

- ロマンス語同源語ペアの頻度（FREQ_ROM）：ロ マンス語同源語ペアの各言語データ内での相対頻度（例えば，Fr. avoir と Sp. haber の各言語 での相対頻度）の調和平均を対数変換したもの。

- ロマンス語同源語ペアの単語長 (LEN_ROM)：ロ マンス語同源語ペアの各々に含まれる文字数 の算術平均。

- ロマンス語同源語ペアのノルム（NORM_ROM）： ロマンス語同源語ペアの各々の分散表現のノ ルムの算術平均。

- ラテン語の語源とロマンス語同源語ペアとの 編集距離 (EDIT）: ラテン語の語源 $l$ とロマンス 語同源語ペア $\left(r, r^{\prime}\right)$ の各々の編集距離 $e \operatorname{dit}(\cdot)$ を 単語長|||で正規化したものの平均 (3.1)。

$
\frac{1}{2}\left(\frac{e \operatorname{dit}(r, l)}{\frac{(|r|+|l|)}{2}}+\frac{e \operatorname{dit}\left(r^{\prime}, l\right)}{\frac{\left(\left|r^{\prime}\right|+|l|\right)}{2}}\right)
$

比較対象は不定詞とした。ロマンス語の母音の アクセント記号等は削除した (例えば, á やàは a に統一した）。子音に関しては，スペイン語 の ñやフランス語の ç などラテン語には存在し ないものや, ロマンス語とラテン語で音価の異 なるものがあるが (Lat. citare [k] 'to set in motion', Sp. citar [ $\theta$ ] 'to cite'），単純のためにそのまま扱 った。ラテン語の形式受動相動詞[13]の不定詞 は，対応する活用の能動相で想定される形とし

than $=10000000 \&$ sortby $=$ decreasingFreq \&searchby $=$ searchbyle $\mathrm{mma}$ （2021 年 1 月 28 日アクセス）。現在, サーバ更新 のため，頻度リストの取得ができないようである。 vi Id. (idem) は, 意味がフランス語のそれと同じことを表 す。

た (Lat. jocari 'to joke' > jocare）。不定詞の語尾 が特殊な esse 'to be', ferre 'to carry', velle 'to want'等は，そのままの形を使用した。

変数は全て平均 0 , 分散 1 になるように標準化し た。付録の図 1 に, 仏・西同源語ペアの類似度

（SIM_FR_SP）と説明変数の散布図と相関係数を示 す。FREQ_LAT と POLY_LAT には大きな相関 (0.72) があるが，Variance Inflation Factor が 3 以下なので， そのまま使用した。AIC による变数選択の結果, NORM_ROM を除く, FREQ_LAT, POLY_LAT, FREQ_ROM, LEN_ROM, EDIT $の 5$ 変数を説明変数 とするモデルが最良と判断された。表 2 に回帰分析 の結果を示す。FREQ_LAT と EDIT 以外の 3 変数が 有意水準 0.01 で統計的に有意となった。標準偏回帰係数は, FREQ_ROM (0.66) と LEN_ROM (0.20) が 正, POLY_LAT (-0.24) が負となった。回帰係数の 絶対値が大きい FREQ_ROM は, ペア類似度の予測 に大きく寄与する。自由度調整済決定係数は 0.49 と なり，全分散の約半分を説明していることになる。

表 2 仏・西ペアの類似度を目的変数とした回帰分析の結果 $(\mathrm{N}=270$, 自由度調整済決定係数 $=0.49 ）$ 。 AIC により変数選択を行った。*は有意水準 0.01 で の統計的有意を表している。

## 4. 考察

回帰分析の結果に基づき, 意味変化と各変数との 関係について, 関連研究と対照しながら考察を行う。

## 4. 1. 頻度

他の条件が一定ならば，ロマンス語における頻度 （FREQ_ROM）が大きいほど，ロマンス語ペアの類似度が高い, つまり, 意味変化が生じにくい傾向が 確認された。要因として, 頻度が高いほど, 語と意味の結びつきが弱化しにくいことが考えられる[14]。 この結果は，ロマンス語の同源語に関する先行研究 [12]とは反対の結果となった。これは, 本稿が動詞の みに注目しているのに対し， [12]は品詞の区別をし ていないことに起因している可能性がある。品詞ご とに異なる振る舞いを見せる可能性もあるため，今後, 動詞以外の品詞の分析が必要である。一方で,本稿の結果は，英語の通時的意味変化の分析結果と 一致する[15]。しかしながら，ロマンス語の頻度は意味変化後のものなので，観察された頻度の大小が意味変化の結果なのか原因なのかは判然としない。

調和平均の代わりに算術平均を用いると, 自由度調整済決定係数が 0.49 から 0.14 へ大幅に低下した。調和平均は，ペアの頻度がどちらも大きい場合にの み大きくなり，ぺアのいずれかが低頻度の場合は小 さくなる。この性質が， ぺアの片方のみで意味変化 が生じた結果，類似度が低下し，且つ，その頻度が 増加（減少）した現象を上手く捉えている可能性が ある。例えば, 仏・西ぺアの pondre-poner (< Lat. ponere 'to put') では, Fr. pondre 'for a bird to lay egg' は意味 が特殊化[16] し低頻度語になった一方, Sp. poner 'to put’ は, ラテン語の語源と同様, 高頻度語のままで ある。実際に，このぺアの類似度は 0.08 と著しく小 さい。このような場合, 調和平均の方が算術平均よ りも小さくなるため，類似度と頻度の関係を捉える のにより適していると考えられる。

## 4. 2. 多義性

他の条件が一定ならば，ラテン語の多義性 （POLY_LAT）が大きいほど, ロマンス語ぺアの類似度が低い，つまり，意味変化が生じやすい傾向が 確認された。これは，多義性と意味変化に正の相関 を見出した[12], [15]の知見と一致する。本稿の新規性は, 意味変化前のラテン語の多義性を考慮した点 である。[12], [15]では, 意味変化後の現代語の多義性を使用している。この変数は, 分散表現と同じべ クトル空間上の最近隣語のクラスタ係数として定義 されている。しかし, この係数はデータ内の頻度と 大きな相関があるという問題点がある[5]。本稿では，分散表現と独立に，しかも変化前の多義性を使用し ており, より健全な分析となっている。

なぜ多義性が意味変化につながるのだろうか? 複数の意味を持つ語の場合, 仮に意味変化の割合が一定だとしても, 言語 1 では意味 A が, 言語 2 では別 の意味 B が優勢になる可能性が高いことが考えられ

る。例えば, Lat. trahere 'to drag' には 22 の意味があ るが, 各言語で固有の意味変化が起きた結果（It. trarre 'to draw', Fr. traire 'to milk', Sp. traer 'to bring'), ペア間類似度は低くなる：Fr. traire - Sp. traer (0.13), Fr. traire - It. trarre (0.16), It. trarre - Sp. traer (0.21)。

## 4. 3. 単語長

他の条件が一定ならば，単語長が大きいほど，ロ マンス語ペアの類似度が高い，つまり意味変化が生 じにくい傾向が確認された。単語長が大きい語は,接辞付加や派生により元となる動詞よりも形態的複雑性が増す一方, 意味が限定され, 多義性が小さく なる傾向にある。そのため，意味変化が生じにくい と考えられる。この現象は既にラテン語の段階で見 られ, 単語長と多義性の相関係数は-0.36である。例 えば, Lat. praevidere 'to foresee' は, videre 'to see' に接頭辞 prae- 'ahead' が付いた形で, 意味が限定さ れている。実際に, 仏・西ぺアの voir-ver (<Lat. videre) の類似度が 0.35 に対し, prévoir-prever (< Lat. praevidere) の類似度は 0.72 と高い値を示す。

## 4. 4. 編集距離

編集距離が大きいロマンス語ペアは，ラテン語か ら直に継承された民衆語である[6]。大きな音声変化 を受けたため, 語源形との表記上の違いも大きい。一方, 編集距離が小さいものは, 比較的新しくラテ ン語から借入された教養語である[6]。最小限の音声変化しか受けていないため, 語源形に類似している。編集距離の回帰係数（-0.11） は負なので，民衆語ほ ど意味変化しやすい傾向にあるが，統計的に有意で はない。そのため, ロマンス語での使用期間が長い 民衆語ほど意味変化を受けやすいとは言えない。

## 4.5. ノルム

ロマンス語の分散表現のノルムの大きさ (NORM_ROM) は, 変数選択により不要と判断され た。頻度が高く, 特定の文脈で使用される（多義性 が低い）ほどノルムは大きくなるが，これらの影響 はそれぞれの変数で捉えられていると考えられる。

## 4.6. ラテン語に関する変数

意味変化前のラテン語の頻度（FREQ_LAT）と多義性（POLY_LAT）のみを説明変数として回帰する と, FREQ_LAT の係数は正 (0.26), POLY_LAT は 負（-0.28）になり, ともに有意水準 0.01 で統計的に有意となった。自由度調整済決定係数は微小 $(0.03)$ なものの, ラテン語の語源が高頻度で多義性が小さ いロマンス語同源語ぺアほど類似度が高い,つまり，意味変化を受けにくいことを示唆している。

## 4. 7. ロマンス語への流入時期の違い

辞書[11] に非掲載の動詞は, 上述の分析からは除外した。これらの動詞は，俗ラテン語，後期・中世 ラテン語, ロマンス語の段階で形成されたもの（Fr. travailler 'to work', It. travagliare 'to suffer', Sp. trabajar 'to work' < Vulgar Lat. tripaliare 'to torture') [6], 他言語からの借入語 (Fr. assassiner, It. assassinare, Sp. asesinar < Arabic ḥaššǎšīn 'hashish'; Fr. garder 'to keep', It. guardare 'to look', Sp. guardar 'to guard' $<$ Germanic wardôn 'to pay attention') [6], 古典ラテン語では使用 が稀なものなどである。つまり，ロマンス語への流入時期が遅い動詞である。

流入時期の違いがロマンス語同源語ぺア類似度に 影響するか検証するため，語源が[11]に非掲載の動詞も含めて回帰分析を行なった。説明変数は,

FREQ_ROM，LEN_ROM，NORM_ROM に加え, 辞書掲載の有無を表すダミ一変数とした。掲載を 1 (デ 一夕数 270）, 非掲載を0（同 105）とした。流入時期の違いの係数は正 (0.07) だったが, 絶対值は極め て小さく, 統計的に有意でもなかった。よって，流入時期が古いほど意味変化を起こしやすいとは言え ない。

## 5. おわりに

本稿では, ロマンス語のうち仏伊西の動詞に焦点 を絞り, 意味変化の大きさと, 言語内要因の関係を 統計的に分析した。意味変化の大きさは単語の分散表現で測定した。分析の結果, 意味変化の大きさに は, ロマンス語の頻度, ラテン語の多義性, ロマン ス語の単語長が影響することが判明した。

今後の課題は, 以下の 3 点である。まず, 名詞や 形容詞など他の品詞の分析が必要である。動詞以外 の品詞では，異なる傾向が見られる可能性がある[8]。第二に，意味変化の種類（特殊化・一般化・良化 $\cdot$悪化など[16]）を特定することである[3]。第三に，本稿では多義性を辞書掲載の意味の見出し数と定義 したが，典型性や上位・下位関係など質的違いを考慮する必要がある。WordNet やポアンカレ埋め込み などを利用することで，これらの違いを捉えられる 可能性がある。

## 謝辞

本研究は JSPS 科研費 $18 K 11456$ の助成を受けたもの です。

## 参考文献

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[16] E. C. Traugott and R. B. Dasher, Regularity in Semantic Change. Cambridge: Cambridge University Press, 2005.

## 付録

図 1 仏・西同源語ぺアの類似度（SIM_FR_SP）と説明変数の散布図と相関係数
 川崎 義史 ${ }^{1}$ Maëlys Salingre ${ }^{1}$ Marzena Karpinska ${ }^{2}$ 高村 大也 ${ }^{3}$ 永田 亮 $^{4}$ ${ }^{1}$ 東京大学 ${ }^{2}$ University of Massachusetts Amherst ${ }^{3}$ 産業技術総合研究所 ${ }^{4}$ 甲南大学 ykawasaki@g.ecc.u-tokyo.ac.jp m_salingre@phiz.c.u-tokyo.ac.jp mkarpinska@cs.umass.edu takamura.hiroya@aist.go.jp nagata-nlp2022@ml.hyogo-u.ac.jp.  