# 『現代日本語書き言葉均衡コーパス』に対する印象評定情報付与

加藤祥

目白大学

浅原 正幸
国立国語研究所
masayu-a@ninjal.ac.jp

## 概要

本研究では『現代日本語書き言葉均衡コーパス』 の短単位動詞・長単位自立語・文節を刺激として、一般の方の印象評定情報を収集した。「自然さ」「わ かりやすさ」「古さ」「新しさ」「比喻性」の 5 観点 について「0:まったく違う」から「5:そう思う」の 6 段階評価を行った。これらの印象評定情報に基づい て、既存の代表義情報を線形回帰するモデルを構築 し、コーパスにあてはめることにより典型用例を抽出することを試みた。

## 1 はじめに

本研究では、クラウドソーシングにより、印象評定情報を『現代日本語書き言葉均衡コーパス』に付与したので報告する。

『分類語彙表』に対する単語親密度データベース WLSP-Familiarity $[1,2]^{1)}$ は辞書の見出しを刺激とし て、「知っている」「書く」「読む」「話す」「聞く」の 5 観点について評定値を収集したものである。一方、単語親密度は単語に対する評定値であり、実際に使用されている文脈でどのように捉えられているかが わからないという問題があった。さらに多義語につ いては語義ごとの親密度の判定が困難であった。 そこで『現代日本語書き言葉均衡コーパス』[3] （以下 BCCWJ）の文脈を呈示し、その印象評定情報 を収集したので報告する。具体的には、国語研短単位動詞・国語研長単位自立語・文節単位に「自然さ」「わかりやすさ」「古さ」「新しさ」「比喻性」の 5 観点について 0 (全く違う) 5 (そう思う) の 6 段階評価 を収集した。本稿では、印象評定情報の収集方法を 解説するとともに、データの基礎統計などについて 示す。さらに、代表義情報をこれらの印象評定情報 に基づき回帰することで、コーパス中の典型用例を 抽出することを試みたので報告する。


## 2 関連研究

## 2.1 印象評定情報

NTT データベースシリーズ『日本語の語彙特性』2) は、人間の言語機能の解明を目指し、様々な観点で 語彙の特徴を検証した世界最大規模のデータベース である。『日本語の語彙特性』の中には、そのほか に単語親密度・単語表記の妥当性・単語アクセント の妥当性・漢字親密度・漢字複雑度・漢字の読みの 妥当性・単語心像性などの人の主観的な評定データ のほか、新聞などの語彙の出現頻度に基づく客観的 なデータも収録されている。その中で単語親密度 データベース (平成版) $[4,5]$ は語彙の親密度（なじ みの有無）を収集した先進的な語彙データベースで ある。また、最初の調査から年月を経て、人の語彙 のとらえ方が変遷しつつあるなか、単語親密度デー タベース（令和版）[6] も構築され、世界最大規模の データベースが公開された [7] ${ }^{31}$ 。さらに、単語心像性データベース [8] では、文字刺激・音声刺激に 対する「意味内容を感覚的にイメージする際の容易 さ」の収集が行われた。

国語研では、『分類語彙表』に対する単語親密度 の推定 [1,2] を継続的に進めているほか、種々の語彙表を公開している $[9,10]^{4)}$ 。これらの国語研の語彙データベースは、多義語について人がどのように 語彙をとらえているかについては明らかにできない ものであった。多義語の語義調査を目指し、2021 年 に語義情報を付与されている IPAL 辞書の用例に対 して印象評定情報付与 $[11,12]$ を試験的に行った。本研究では、同研究を BCCWJ に拡張し、日本語の 多義語の印象評定情報の付与を進める。


## 2.2 中心義・基本義・代表義・典型用例

多義語における語義の認定は、当該言語において 定着した意味として、一般的に辞書へ記載されるも のと考えられる。瀬戸 [13]、多義の記述において、中心義の設定、意義の認定、意義関係の明示、意義 の配列を議論する。多義語の語義認定には、関連語 の対応による認定 $[14,15]$ 、個別義認定の分離・統合 テスト [16] などの認定基準が検討されている。

多義語には何らか中心的な意味が存在する [17] と され、中心義・基本義・代表義などと呼ばれる。派生関係を考える場合には歴史的な変化に基づき出現年代順が重要視されるが、多義構造は再編成される ために、現在一般の方が想定する典型性のある中心的な語義が必ずしも歴史的な変化に基づくとは限ら ない。中心的な意味は一様に定められるものではな く、例えば瀬戸 [13] は (i) 文字通り、(ii) 他意義の前提、(iii) 具象性が高い、(iv) 認知しやすい、(v) 想起 しやすい、(vi) 用法上の制約を受けにくい、(vii) 意義展開の起点（接点）となることが多い、(viii) 言語習得の早い段階で獲得される、(ix) 使用頻度が高い の9 特性を挙げている。

言語資源としては、『分類語彙表』増補改訂版の 多義語に対して、専門家により代表義を付与する作業を実施したものがある [18]。BCCWJ に付与され た分類語彙表番号データ [19] からコーパス中の専門家による代表義認定用例が認定できるほか、IPAL 辞書における語義に対しても分類語彙表番号が付与 されていることから、IPAL 辞書における代表義を 認定することも可能である。しかしながら、これら の認定は専門家によるものであり、一般の読み手の 判断とは差のある可能性も考えられる。先に述べた とおり、IPAL 辞書の用例に対して印象評定情報付与 [11]を行っていることから、専門家が代表義と 認定する用例が、一般の読み手がどう捉えるのかに ついて線形回帰により求めることも可能になった [12]。本研究では、この線形回帰式を今回収集した BCCWJ に付与された印象評定情報にあてはめるこ とで、代表義用例および典型用例の抽出を試みる。

## 3 データの収集手法

本節ではデータの収集方法について示す。

収集対象は BCCWJ のうち、短単位に基づいて 語義情報が付与されている BCCWJ-WLSP (書籍, 新聞, 雑誌) [19] と読み時間情報が付与されている
BCCWJ-SPR (書籍, 教科書) [20] とする。

前者の BCCWJ-WLSP は、BCCWJ コアデータの 書籍, 新聞, 雑誌サンプルの一部（約 33 万語）の短単位自立語に対して分類語彙表に基づく語義を 付与したものである。分類語彙表に基づく語義情報と評定情報を対照することを目的として、この BCCWJ-WLSP のサンプルに対して、試験的に短単位動詞と短単位サ変名詞+「為る」を対象として、1 例あたり 20 人の評定値を 2021 年 4 月 5 日〜 5 月 3 日に収集した。さらに長単位自立語に対して、 1 例 あたり 10 人の評定値 ${ }^{5}$ を 2021 年 11 月 17 日〜 12 月 6 日に収集した。

後者の BCCWJ-SPR2 は、BCCWJ のコアデータの 書籍と国語科教科書サンプルを、文節単位の自己 ペース読文法により、読み時間データを収集したも のである。読み時間のふるまいを評定情報で説明す ることを目的として、この BCCWJ-SPR2 のサンプ ルに対して、文節を対象として、1 例あたり 10 人の 評定値を 2021 年 11 月 17 日〜 12月 6 日に収集した。

浮かれ踊りながら【踏み固め】ていた。

5. 何かを他の物事でたとえ (比倹) ていますか。

0 : まつたく違う

$\mathrm{O}_{2}$

$5:$ そう思う

[BCCW] PM12_00011 2110]

図 4 印象評定情報収集画面

評定情報収集画面を図 4 に示す。画面の上に 1 文単位で例文を表示し、判定してもらいたい表現を【
人分の評定值を追加で収集した。

表 1 評定値の収集対象

図 1 評定値の分布（BCCWJ-WLSP : 短単位動詞 : ビン幅 0.05 )

図 2 評定値の分布（BCCWJ-WLSP：長単位自立語：ビン幅 0.10 )

図 3 評定値の分布（BCCWJ-SPR2：文節：ビン幅 $0.10 ）$

で示した。評定値は、「自然さ」「わかりやすさ」「古 さ」「新しさ」「比喻性」の 5 観点について、「0: まっ たく違う」から「5:そう思う」までの 6 段階評価と した。実験協力者は日本の Yahoo! クラウドソーシ ングのアカウントを持つ 20 歳以上の方とし、 1 回答 あたり 1 円相当の謝礼ポイントを支払った。また、 90\%以上について同一の回答をした方を、回答でき ないような処理を随時行った。

## 4 データの基礎統計

図 1, 2,3 に、BCCWJ-WLSP の動詞短単位・BCCWJWLSP の長単位自立語・BCCWJ-SPR2 の文節に対す る表現ごとの平均評定値のヒストグラムを示す。い ずれのサンプルも書籍・新聞・雑誌・教科書などで 公刊されているものなので、自然さとわかりやすさ が高い。また書籍・新聞・雑誌については2001-2005 年に公刊されたものを対象としているが、全体的に 古くも新しくもない傾向が見られた。さらに比喻性
についても低い傾向が見られた。付録の 4 に各評定値の上位・下位事例を示す。

## 5 評定情報に基づく典型用例の推定

 & & & + & & - \\

表 2 瀬戸の中心義特性と本研究の印象評定情報との関係

同様の評定情報をすでに IPAL 辞書用例に付与し ており[11]、この 5 つ組の評定情報から代表義性を 線形回帰する試みが行われている [12]。これは、瀬戸 [13] の中心義特性を印象評定情報として定義しな

おし(表 2)、一般の方の印象評定の組み合わせから、基本義・代表義・典型用例を推定する試みである。同研究では、代表義情報を $5 \sim 1$ の代表義度 6 ) とし て数値化したものを、印象評定値を固定効果とし、用例をランダム効果とした次式による一般化線形混合モデルにより回帰して行った。

代表義度～自然さ+わかりやすさ+古さ+新しさ+比喻性 + (1| 用例 $)$

表 3 IPAL 用例における代表義度の回帰（動詞）[12]

推定した固定効果推定値を表 3 に示す。表 2 の瀬戸の中心義特性との関係では、古さが+(i) 文字通 り、(vii) 意義展開の起点（接点）となることが最も 多い)、新しさが-((ii) 他意義の前提、(ix) 使用頻度 が高い)を想定していたが、得られた推定値は古さ がー、、新しさが+の係数であった。

以下では短単位動詞の評定結果に基づき、より代表義性の高い「典型用例」を抽出することを試み る。具体的には、同研究で得られた次の線形回帰式 をあてはめる：

推定代表義度 (動詞) := $0.012 \times$ 自然さ $+0.033 \times$ わかりやすさ $-0.015 \times$ 古さ $+0.018 \times$ 新しさ $-0.024 \times$比喻性 +1.965

付録の表 4 に短単位動詞に対して検討した推定代表義度上位・下位のものについて示す。表中「出現位置」に S がついているものはサ変動詞「為る」 の用例のうち、サ変名詞が左に隣接するものについ て、連結して呈示したものである。代表義度上位の ものは、現代日本語で定着した外来語が多く見られ た。代表義度下位のものは、「古さ」「比喻性」の評定値が高い用例が多くみられた。

付録の表 5 に多義の短単位動詞「掛かる」(語彙素番号：6016）の分類語彙表番号ごとの平均評定値 (マ クロ平均）を示す。用例数としては「. 16 関係-時間」 が 27 件と最も多く、代表義度も 2.114 と高い水準で あった。一方、代表義度が最も高い「. 31 活動-言語」 は「電話がかかる」の意味だが、用例としては 1 事


$\ulcorner\triangle \perp: 3,\ulcorner\times 」: 2$, その他 (「?」など) $: 1$ とした。例のみであった。近年電話がかかってくることも少 なくなっており、用例数が少なくなることが想定さ れ、いずれ代表義度も低くなる可能性がある。

付録の表 6 に「掛かる」の代表義度上位・下位用例を示す。代表義度上位の用例は「. 11 関係-類」お よび「. 16 関係-時間」であった。代表義度下位の用例は「. 3370 活動-生活-遊楽」(囲碁における用語)、「. 1502 関係-作用-開始」(はじめる)、「. 1513 関係-作用-固定・傾き・転倒など」（覆いかぶさる）などで あった。興味深いことに、本来比喻性のない字義的 な語義である PM29_00003 の例「それ（髪）が【か かっ】た肩先」(. 1513 関係-作用-固定・傾き・転倒 など）の代表義が低い。一方、抽象性の高い「. 1110 関係-類-関係」「. 1600 関係-時間-時間」「. 3730 活動経済-価格・費用」などが代表義度が高く、さらには 本来比喻表現であるのにも関わらず比喻性が低い傾向が見られた。

## 6 おわりに

本研究では、コーパスの用例に対する印象評定 データの構築を行った。BCCWJ の語義が付与され た部分 (BCCWJ-WLSP) と読み時間が付与された部分 (BCCWJ-SPR2) に対して、短単位動詞・長単位・文節単位に、自然さ・わかりやすさ・古さ・新しさ・比喻性の評定値を収集した。さらに、短単位動詞に ついては、得られた印象評定情報から代表義度を線形回帰により推定し、コーパス用例の典型用例抽出 を試みた。

コーパスにおける出現度数と一般的な読み手の評定値とを対照することで、語の生産実体・受容実体 を確認することができる。また、代表義度の推定や 典型用例の抽出は、多義語における中心的な意味・基本的な意味の解明に寄与するほか、文法性・非文法性の判断にも寄与する。さらには、言語学習者に 用例を提示するにあたり、典型用例を提示すること が言語の流暢性の醸成に役立つと考える。

今後、BCCWJ-WLSP における語義との対照を行 うことで、語義の転換が発生している箇所におい て、一般的な読み手が比喻性を感じるかなどを調査 する。さらに、文節単位に付与された印象評定情報 と読み時間とを対照することで、読み時間が変化す る表現を印象評定情報の観点から解明したい。

## 謝辞

本研究は国立国語研究所コーパス開発センター 共同研究プロジェクトの成果です。また、科研費 18H05521,18K18519、国立国語研究所第 4 期共同研究プロジェクト事前準備経費の支援を受けました。

## 参考文献

[1]浅原 正幸. Bayesian linear mixed modelによる 単語親密度推定と位相情報付与. 自然言語処理, 27(1):133-150, 2020.

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[3]Kikuo Maekawa, Makoto Yamazaki, Toshinobu Ogiso, Takehiko Maruyama, Hideki Ogura, Wakako Kashino, Hanae Koiso, Masaya Yamaguchi, Makiro Tanaka, and Yasuharu Den. Balanced corpus of contemporary written japanese. Language Resources and Evaluation, 48:345-371, 2014.

[4]天野 成昭 and 近藤 公久, editors. 単語親密度, NTT デー タベースシリーズ 日本語の語彙特性第 $l$ 巻. 三省堂, 1999.

[5]天野成昭 and 近藤 公久, editors. 単語親密度増補, NTT データベースシリーズ 日本語の語彙特性第 9 巻. 三省堂, 2008 .

[6]藤田早苗 and 小林 哲生. 単語親密度の再調査と過去の データとの比較. In 言語処理学会第 26 回年次大会発表論文集, pages 1037-1040, 2020.

[7]NTT コミュニケーション科学基礎研究所.

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[9]加藤 祥 and 浅原 正幸. 『現代日本語書き言葉均衡コー パス』出版書籍サンプルの NDC 別語彙分布語彙分布. In 言語資源活用ワークショップ 2021, pages 218-225, 2021.

[10]加藤 祥, 森山 奈々美, and 浅原 正幸. 『現代日本語書き 言葉均衡コーパス』新聞記事情報を用いたジャンル別語彙分布. In 言語資源活用ワークショップ 2021, pages 160-170, 2021 .

[11]加藤 祥 and 浅原 正幸. 多義語語義調査を目指した IPAL 形容詞例文への印象評定情報付与. In 言語処理学会第 27 回年次大会発表論文集, pages 1120-1025, 2021.

[12]加藤祥 and 浅原正幸. Ipal 用言例文への印象評定情報付与と代表義 - 典型用例の抽出. 計量国語学, 33(3):178-183, 2021.

[13]瀬戸 賢一. 多義記述の問題点とその解法一日本におけ る正しい多義記述の出発点-. In 日本認知言語学会論文集, pages 507-517, 2019.

[14]国広 哲弥. 意味論の方法. 大修館書店, 1982.

[15]籾山 洋介. 認知意味論のしくみ. 研究社出版, 2002.

[16]松本 曜. 多義性とカテゴリー構造. In 澤田 治美, editor, ひつじ意味論講座, volume 1, pages 23-43. 2010.

[17]瀬戸 賢一.メタファーと多義語の記述. In 楠見 孝, editor, メタファー研究の最前線, pages 31-61. ひつじ書房, 東京, 2007.
[18]山崎 誠 and 柏野 和佳子.『分類語彙表』の多義語に対 する代表義情報のアノテーション. In 言語処理学会第 23 回年次大会発表論文集, pages 302-305, 2017.

[19]加藤 祥, 浅原 正幸, and 山崎誠. 分類語彙表番号を付与 した『現代日本語書き言葉均衡コーパス』の書籍・新聞・雑誌データ. 日本語の研究, 15(2):134-141, 2019.

[20]浅原 正幸. クラウドソーシングによる大規模読み時間 データ収集. In 言語処理学会第 27 回年次大会発表論文集, pages 1156-1161, 2021.
付録：

 & 2.18805 \\

表 4 推定代表義度に基づく典型用例の抽出（短単位動詞）

表 5 短単位動詞「掛かる」語彙素番号:6016 の分類語彙表番号別評定値

 & 41660 & 4.65 & 4.55 & 1.65 & 1.45 & 0.6 &  & 2.1579 \\

表 6 短単位動詞「掛かる」語彙素番号:6016 の推定代表義度上位・下位用例
 加藤祥  目白大学  浅原 正幸 国立国語研究所 masayu-a@ninjal.ac.jp  