# Vertical motions in the learning of spatial, emotion, and social words

Sho Akamine ${ }^{1}$ Tsuyoshi Kohatsu ${ }^{2}$ Ayaka Oshiro ${ }^{3}$ Manami Sato ${ }^{3}$
${ }^{1}$ Max Planck Institute for Psycholinguistics ${ }^{2}$ University of the Basque Country ${ }^{3}$ Okinawa International University
sho.akamine@mpi.nl
}

\begin{abstract}
People express and understand abstract concepts in terms of concrete concepts. For example, the abstract concept of "good-bad" is structured via the concrete source domain of "up-down." Recent studies demonstrate that activating a concrete source domain by performing or perceiving vertical motions can enhance the learning of valence words (e.g., joy, misery). This study attempts to replicate these findings and extend them to spatial and social words.
\end{abstract
## 1 Introduction

Theories of embodied cognition propose that individuals' perceptual experiences shape the structure of concepts in their minds [1-7] For instance, according to conceptual metaphor theory [8], abstract concepts (e.g., time) are expressed and constructed in terms of concrete concepts (e.g., money) that individuals have perceived and stored via their interactions with the physical world $[2,4,8]$. One type of conceptual metaphor is orientational metaphors, in which abstract target domains (e.g., positive or negative valence) are structured in terms of the more concrete source domains of spatial orientations (e.g., up and down) [4,8].

Recent findings empirically support cognitive mappings between the source domains of space and motion and the target domain of emotional valence. For example, socially meaningful postures and gestures as well as meaningless upward and downward motor actions can generate positive or negative feelings and memories [9].

Further, a recent study showed that metaphorcongruent motor actions can improve word learning [10]. In the study, 72 L1-Dutch speakers were asked to learn 16 words in an "alien" language (i.e., pseudowords), which were paired with eight positive emotion and eight negative emotion Dutch words, using paper flashcards. After studying a flashcard for six seconds, the participants placed it on either an upper or a lower shelf based on the condition to which they were assigned. For instance, in the metaphor-congruent condition, participants were instructed to place flashcards with positive definitions on the upper shelf and flashcards with negative definitions on the lower shelf; thus, the directions metaphorically associated with the meaning matched the direction of the motor action (i.e., positive meaning-upward motion; negative meaning-downward motion). In contrast, participants assigned to the metaphor-incongruent condition were told to place flashcards with positive meanings on the lower shelf and flashcards with negative meanings on the upper shelf; thus, the directionality was mismatched. Participants in the neutral condition pilled all the flashcards together on their desktop. Each participant performed these actions with each flashcard three times. They then took a two-alternative forced-choice recognition test. The results showed the highest proportion of correct responses in the metaphor-congruent condition, followed by the neutral and then the metaphorincongruent condition. Based on these results, the researchers suggested that metaphor-congruent motor actions can improve the learning of emotionally charged words, presumably because the metaphor-congruent motor actions activate the source domain of the emotion words, facilitating the process of connecting existing concrete concepts (upward/downward direction) and novel words, whereas metaphor-incongruent motor actions impede such connections [10].

One question raised by Casasanto and de Bruin's study [10] is which parts of a motor action (e.g., motor planning,
kinesthetic feedback, and visual feedback) contribute to the learning enhancement effect. Another question is whether the learning enhancement effect they found would apply to the acquisition of words that activate vertical spatial schemas either directly (spatial words) or metaphorically (emotion or social words).

Akamine et al. [11] conducted an experiment to investigate whether the visual perception of vertical motions, either alone or along with the performance of motor action, would improve the learning of valence words. The study found that: (i) accuracy was highest in the metaphor-congruent condition regardless of modality, which is consistent with the previous findings [10]; and (ii) reaction times in the visual- perception-withoutmotor-actions condition were significantly faster than in the visual-perception-with- motor-actions condition. This unexpected finding might suggest that the motor actions impeded learning, presumably because the actions occupied too much of the working memory capacity that the participants required for their word learning.

To extend the previous findings, the present study tests two hypotheses: (i) visual perception of vertical motions improves the learning of words that activate up/down spatial concepts either metaphorically (emotion and social words) or directly (spatial words), and (ii) the degree of learning enhancement effect does not change for spatial, emotion, and social words.

## 2 Methodology

## 2. 1 Participants

Fifty-nine (43 female, 16 male) right-handed native Japanese speakers living in Okinawa participated in the experiment. Their age range was $18-27$ years $\left(M_{\text {age }}=21.7\right.$, $\left.S D_{\text {age }}=1.62\right)$. The participants received gift cards.

## 2. 2 Word Materials

Pseudowords We created 54 English-based pseudowords by replacing the second or later consonantal syllable onset of basic English words with another consonant (e.g., "orber" based on "order"). Half of the pseudowords consisted of two syllables, and the other half consisted of three.

Associated Meaning Each pseudoword was paired with a real Japanese word as the meaning of the pseudoword. Of the 54 pseudowords, 18 were paired with Japanese translations of emotionally charged English words from the ANEW corpus [12], 18 with social words, and 18 with spatial words. Each word category had two subcategories, one associated with the source domain of UP and the other associated with the source domain of DOWN. Thus, half of the emotionally charged words carried positive meanings (e.g., joy), and the other half carried negative meanings (e.g., war). Likewise, half of the social words had positive meanings, implied by higher social status (e.g., CEO), and the other half had negative meanings, implied by lower social status (e.g., poor). Of the spatial words, half were what we call "up" words, meaning they refer to higher spatial positions (e.g., cloud), and the other half were "down" words, indicating lower spatial positions (e.g., floor). These categories are summarized in Table 1.

Table 1. Summary of associated meanings

 & Example \\

& Negative & DOWN & 不幸 (misery) \\
Social & Positive & UP & 社長 (CEO) \\
& Negative & DOWN & 無職 (unemployed) \\
Spatial & Up & UP & 雲 (cloud) \\
& Down & DOWN & 床 (floor) \\

## 2. 3 Experimental Design

Nine conditions were created by manipulating the two independent variables of directional congruency (congruent, incongruent, control) and word category (emotion, social, spatial).

In the experiment, participants saw a series of digital flashcards, each of which, after six seconds, automatically moved until it left the screen and was replaced by the next flashcard. In the congruent condition, the flashcard moved in the same direction as the source domain of the word on the flashcard: upward for positive (emotion/social words) and up (spatial words) meanings, and downward for negative (emotion/social words) and down (spatial words) meanings. In the incongruent condition, the flashcards moved in the opposite direction from the associated meaning: flashcards with positive/up meanings moved downward and ones with negative/down meanings moved upward. In the control condition, the flashcards moved
rightward or leftward randomly. The three conditions are represented in Figure 1.

Figure 1. Directional congruency conditions

## 2. 4 Procedure

Learning Phase Participants first completed a learning phase of three blocks, each with six words for each word category, for a total of 18 words per block (i.e., three positive emotion, three negative emotion, three positive social, three negative social, three up spatial, and three down spatial), and a total of 54 words for the entire learning phase. The congruency conditions were assigned to each word such that they were equally distributed within blocks.

Each block of the learning phase presented the 18 words three times. The participants saw a pseudoword with its Japanese translation on a digital flashcard and were asked to study it for six seconds while thinking about whether the word carried a positive/up or negative/down meaning. After six seconds, the flashcards automatically moved upward, downward, or right/leftward depending on the condition. Once the participant had seen all 18 words, the next round began, with the same 18 words presented in a different order. The same procedure was repeated for each of the three sets of 18 words, so that the participants studied all 54 words, three times each, during the learning phase.

Test Phase Fifteen minutes after the learning phase, participants completed the two-alternative forced choice recognition test. In each trial, a fixation cross with a gray background appeared for $500 \mathrm{~ms}$, and then a pseudoword was presented for 3000 ms. Next, they saw another fixation cross with a white background, followed by two side-by-side options for the meaning of the pseudoword; participants selected between the two meanings by pressing $\mathrm{F}$ for the left option and $\mathrm{J}$ for the right (see Figure 2). The two options were the meaning of the target pseudoword (i.e., correct response) and the meaning of another of the pseudowords that had been in the same block in the learning phase (i.e., incorrect response). The entire experiment was programmed in PsyToolkit [13-14].

Figure 1. Flow of the experiment

## 2. 5 Analysis

Data Exclusion Data from four participants with a mean accuracy below 68.5\% were removed (based on a binomial test with an alpha of 0.01 ); this procedure resulted in the removal of 216 responses (54 items $x 4$ participants).

For the reaction time analyses, two timed-out responses (i.e., $10000 \mathrm{~ms}$ ) and 50 exceedingly fast responses (i.e., below $400 \mathrm{~ms}$ ) were removed from the data. In addition, 118 responses with reaction times of more than $2.5 S D$ above or below the participant's mean were removed.

As a result, we performed statistical analyses on 2970 responses from 55 participants for accuracy and on 2800 responses for reaction time.

Coding We adopted a treatment coding scheme for coding two categorical independent variables: congruency and word category. For congruency, the control condition was set as the reference level (0). We created two treatment levels that contrasted the reference level with the congruent condition ( $c t l \_c g$ ) and with the incongruent condition (ctl_incg). Likewise, the spatial word category was set as the reference level for word category, and two treatment levels contrasting the reference level with the emotion condition (spt_emt) and with the social condition (spt_soc) were created.

Models A mixed-effects regression model and a linear mixed-effects model were performed for accuracy and reaction time, respectively, using lme4 [15] and the ImerTest package [16] in R [17]. Both models included aforementioned four treatment levels as fixed effects, and participants and items as random intercepts. The model structure is summarized below:

## 3. Results

Accuracy The mean accuracy for each congruency condition across the three word categories is visualized in Figure 3. Figures 3 and 4 use these abbreviations: $\mathrm{InCg}=$ incongruent condition; $\mathrm{Ctl}=$ control condition; $\mathrm{Cg}=$ congruent condition; error bars represent standard errors.

Figure 2. Mean accuracy

A mixed-effects regression model revealed significantly lower accuracy in the control condition for social words $(M=81.8 \%, S D=18.8 \%)$ than for spatial words $(M=87.9 \%, S D=14.1 \%)[\beta=-0.50, S E=0.24, z$ $=-2.07, p=.04]$. A power analysis using the simr package [18] with 500 simulations indicated a power of $52.4 \%$ $(47.9 \%-56.9 \%)$. No other significant effects were found.

Reaction Time The distribution of reaction times for each congruency condition across the three word categories is plotted in Figure 4. The $\mathrm{x}$ in the boxplots represents mean reaction time. A linear mixed-effects model revealed no significant effects.

Figure 3. Distribution of reaction time

## 4. Discussion

This study tested two hypotheses: (i) visual perception of vertical motions improves the learning of words that activate up/down spatial concepts either metaphorically (emotion and social words) or directly (spatial words), and (ii) the degree of learning enhancement effect does not change for spatial, emotion, and social words.

The results did not support the first hypothesis, as there was no significant effect of perceiving congruent vertical motions on either accuracy or reaction times. We speculate two possible explanations.

First, unlike previous studies in which participants completed a task with only one congruency condition (between-subject design) [10] or in three blocks, each associated with one condition (within-subject block design) [11], we used a within-subject randomized block design in which each block included all three conditions. Thus, for instance, participants learned one word in the congruent condition and the next word in the incongruent condition, which may have led to effects that interfered with each other, making the effects less powerful. Supporting this explanation, the mean accuracy for the congruent condition was higher than that for the incongruent condition regardless of word category.

Second, reanalyzing the data from the previous studies using a similar model as in the present study, we did not find significant effects of congruent motions $(\beta=0.63$, $S E$ $=0.44, z=1.42, p=0.16$ for $[10] ; \beta=0.50, S E=0.27, z$ $=1.90, p=0.06$ for [11]). Also, the statistical power (32.0\% for [10]; 48.2\% for [11]) was inadequate [18-19]. These findings suggest that a between-subject design might be more suitable for investigating effects of visually perceiving congruent or incongruent vertical motions.

As for the second hypothesis, we found mixed results. Although the difference was not statistically significant, the mean accuracy was higher for the congruent condition than for the incongruent condition, suggesting a learning enhancement (interference) effect of perceiving meaning congruent (incongruent) vertical motions. However, this pattern was less prominent for spatial words. This implies that perceiving meaning-congruent/incongruent motions improves/interferes with word learning only when the mapping between the target meaning and the domain of spatial orientations is metaphorical, but more research is needed to further our understanding of this possibility. Lastly, significantly lower accuracy in the control condition for social words than spatial words might indicate that social words are more difficult to learn.

## Acknow ledgement

This study is supported by KAKENHI \#19H01263

(PI: Manami Sato).

## References

[1] Barsalou, L. W. (1999). Perceptual symbol systems. Behavioral and Brain Sciences, 22(4), 577-660. https://doi.org/10.1017/S0140525X99002149

[2] Barsalou, L. W. (2008). Grounded cognition. Annual Review of Psychology, 59(1), 617-645.

https://doi.org/10.1146/annurev.psych.59.103006.0 93639

[3] Bergen, B. K. (2015). Embodiment. In E. Dabrowska \& D. Divjak (Eds.), Handbook of cognitive linguistics (pp. 10-30). Walter de Gruyter GmbH \& Co KG.

[4] Lakoff, G., \& Johnson, M. L. (1999). Philosophy in the flesh: The embodied mind and its challenge to Western thought. Basic Books.

[5] Shapiro, L. A. (2019). Embodied cognition (2nd ed.). Routledge/Taylor \& Francis Group.

[6] Stanfield, R. A., \& Zwaan, R. A. (2001). The effect of implied orientation derived from verbal context on picture recognition. Psychological Science, 12(2), 153-156. https://doi.org/10.1111/1467-9280.00326

[7] Wilson, A. D., \& Golonka, S. (2013). Embodied cognition is not what you think it is. Frontiers in Psychology, 4, 58.

https://doi.org/10.3389/fpsyg.2013.00058

[8] Lakoff, G., \& Johnson, M. (2003). Metaphors we live by. University of Chicago Press.

[9] Casasanto, D., \& Dijkstra, K. (2010). Motor action and emotional memory. Cognition, 115(1), 179-185. https://doi.org/10.1016/j.cognition.2009.11.002

[10] Casasanto, D., \& de Bruin, A. (2019). Metaphors we learn by: Directed motor action improves word learning. Cognition, 182, 177-183. https://doi.org/10.1016/j.cognition.2018.09.015

[11] Akamine, S., Omine, A., Kohatsu, T., Niikuni, K., \& Sato, M. (2021). Visual perception of vertical motions improves valence word learning. Conference handbook for the 22nd Annual
International Conference of Japanese Society for Language Sciences (JSLS22), 79-82.

[12] Bradley, M. M., \& Lang, P. J. (1999). Affective norms for English words (ANEW): Instruction manual and affective ratings [Technical report C-1]. The Center for Research in Psychophysiology, University of Florida.

[13] Stoet, G. (2010). PsyToolkit: A software package for programming psychological experiments using Linux. Behavior Research Methods, 42(4), 10961104. https://doi.org/10.3758/BRM.42.4.1096

[14] Stoet, G. (2017). PsyToolkit: A novel web-based method for running online questionnaires and reaction-time experiments. Teaching of Psychology, 44(1), 24-31.

https://doi.org/10.1177/0098628316677643

[15] Bates, D., Mächler, M., Bolker, B. M., \& Walker, S. C. (2015). Fitting linear mixed-effects models using lme4. Journal of Statistical Software, 67(1), 1-48. https://doi.org/10.18637/jss.v067.i01

[16] Kuznetsova, A., Brockhoff, P. B., \& Christensen, R. H. B. (2017). lmerTest package: Tests in linear mixed effects models. Journal of Statistical Software, 82(13), 1-26. https://doi.org/10.18637/jss.v082.i13

[17] R Core Team. (2020). R: A language and environment for statistical computing. $\mathrm{R}$ Foundation for Statistical Computing.

https://www.r-project.org/

[18] Green, P., \& MacLeod, C. J. (2016). SIMR: An R package for power analysis of generalized linear mixed models by simulation. Methods in Ecology and Evolution, 7(4), 493-498. https://doi.org/10.1111/2041-210X. 12504

[19] Lakens, D. (2013). Calculating and reporting effect sizes to facilitate cumulative science: A practical primer for $\mathrm{t}$-tests and ANOVAs. Frontiers in Psychology, 4.

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg. 2013.00863


# VO Word Order and Monotheism VO 語順と一神教

EHARA Terumasa
江原 暉将
Ehara NLP Research Laboratory
江原 NLP 研究室
eharate @ gmail.com
}

\begin{abstract}
The relationship between monotheism and the word order of verb $(\mathrm{V})$ and object $(\mathrm{O})$ in declarative sentences of its practiced language is analyzed. The oldest monotheistic religion is the Aten belief of ancient Egypt, which was practiced in the ancient Egyptian language. Abrahamic religions, which are typical monotheistic religions are practiced in the following languages: Judaism was in Aramaic and biblical Hebrew; Christianity was in Aramaic, ancient Hebrew, and Koine Greek; and Islam was in Arabic. The word order of these languages are all verb object (VO). Moreover, I have investigated the relationship between the world's ethnic religions and the word order of their practiced languages. For 284 data points, monotheism is practiced in VO vs. OV as 20 vs. 8. On the other hand, polytheism is practiced in VO vs. OV as 111 vs. 145. From these findings, I conclude that monotheism is more frequently practiced in the VO language than in the OV language.
\end{abstract
## 1 Introduction

I have quantitatively investigated the relationship between the word order of language and the thinking patterns of its speakers. I used the following quantitative measures to express the human thinking patterns: suicide rate and homicide rate (Ehara 2015), distribution of Ychromosome DNA haplogroups (Ehara 2018), distribution of mitochondrial DNA haplogroups (Ehara 2019), and relative frequency of the short allele of the serotonin transporter gene (5-HTTLPR) (Ehara 2021).

In this paper, I will analyze the relationship between monotheism and word order. The relationship between monotheism and word order was partly treated in Ehara (2017). However, it only distinguished Abrahamic religions (Judaism, Christianity, and Islam) from other religions. In this paper, I will moreover consider monotheisms other than Abrahamic religions.

I will consider only the word order of verb $(\mathrm{V})$ and object (O) in declarative sentences. This word order feature is the most significant in the word order typology. In this paper, this feature or feature values (VO or OV) will be simply called "word order". Word order data are mainly obtained from Yamamoto (2003) and Dryer and Haspelmath (2013).

My conjecture is that "monotheism is more frequently practiced in the VO language than in the OV language".

## 2 Monotheism and polytheism

What is monotheism? What is the criterion to distinguish monotheism from polytheism? It is difficult to answer these questions. In this paper, I set the distinction shown in Table 1.

Table 1. The distinction between monotheism (mono) and polytheism (poly)

## 3 Ancient Egypt

Most of the ancient Egyptian religions are polytheisms.

Exceptionally, during the reign of Akhenaten (BC 13641347), he introduced monotheism that worships only the Aten (god of the sun). Aten belief is considered the oldest monotheism (Motomura, 2005, pp. 62-74). Aten belief is practiced in the ancient Egyptian language (in the AfroAsiatic family), which has VO word order.

## 4 Abrahamic religions

Typical monotheisms are Abrahamic religions (Judaism, Christianity, and Islam). Languages related to these religions and their word orders are listed in Table 2. The word order of Greek (Koine) is obtained from Kirk (1981). The word order of languages in Table 2 are all VO. Only Greek (Koine) belongs to the Indo-European family. Other languages in Table 2 belong to the Afro-Asiatic family.

Table 2. Abrahamic religions and the word order of the related languages

 &  &  &  \\

## 5 Change to monotheism in Greece

## and Rome

Ancient Greece and Rome were both in polytheistic cultures. The period that these areas changed to monotheistic culture is considered AD 311 when Roman Emperor Constantine I sanctioned Christianity.

Word order changes in Greek and Latin are listed in Table 3 and Table 4. In Table 4, VO-ratio means the ratio of the number of VO word order sentences in the total
^{i}$ The religious data in Appendix 1 are obtained mainly from the following Wikipedia pages: List of ethnic religions, Traditional African religions, Native American religions, Australian Aboriginal religion and mythology, and Traditional religions in Papua New Guinea.
}

number of VO or OV word order sentences in the document or writer. During the period of changing to monotheism (AD 311), the word orders of Greek and Latin moved from OV predominant to VO predominant (except for Mycenaean Greek).

Table 3 Word order change in Greek

(Matsumoto 1975, Kirk 1981)

Table 4 Word order change in Latin (Matsumoto 1975, Bauer 2009)

## 6 Ethnic religions

Several ethnic religions are monotheistic. I investigated 135 ethnic religions. The number of populations believing these religions is 295, and the number of languages is 294. Combining these data, 320 data points are obtained. 284 data points among them have a word order of VO or OV. In these 284 data points, the number of monotheisms is 28 and the number of polytheisms is 256 . Part of the detailed data is listed in Appendix 1, , ii.

The frequency of word orders for monotheism and polytheism is shown in Table 5. In this table, 1417 languages in WALS (all) (Dryer and Haspelmath 2013) are also shown.

Table 5 Number of languages classified by word order and monotheism / polytheism and WALS data

ii The full data (Excel file) is downloadable from the author's website:

http://www.ne.jp/asahi/eharate/eharate/ronbun.files/NLP 2022.xlsx.

The relative frequencies of the VO word order languages (VO-ratio) are shown in Figure 1. The VO-ratio of the languages for monotheism is higher compared with polytheism and WALS data (all).

Figure 1 Relative frequency of VO languages (VOratio)

The $\chi 2$ tests to the data in Table 5 are executed. The results are shown in Table 6. The difference between monotheism and polytheism is significant at $1 \%$ level, and the difference between monotheism and WALS data (all) is also significant at $5 \%$ level. However, the difference between polytheism and WALS data (all) is nonsignificant.

Table 6 The results of the $\chi 2$ test

## 7 Conclusion

The relationship between word order and monotheism is analyzed. The oldest monotheism or Aten belief was practiced in Ancient Egyptian. Typical monotheisms or Abrahamic religions (Judaism, Christianity, and Islam) were practiced in Egyptian, Aramaic, Hebrew, Koine Greek, or Arabic. These languages all have VO word order. Moreover, an analysis of 135 ethnic religions showed that monotheistic ethnic religions are more frequently practiced in the $\mathrm{VO}$ languages than in the $\mathrm{OV}$ languages.
One of the future works is to clarify the reason why monotheism is more frequently practiced in the VO language than in the OV language.

## References

Bauer, Brigitte L. M. 2009. Word order. In New perspectives on historical Latin syntax : syntax of the sentence / edited by Philip Baldi, Pierluigi Cuzzolin. Deutsche Nationalbibliothek.

Dryer, Matthew S. and Martin Haspelmath. 2013. The World Atlas of Language Structures Online, https://wals.info.

Ehara, Terumasa. 2015. Relation between Word Order Parameters and Suicide / Homicide Rates. Jounal of Yamanashi Eiwa College, 13:9-29.

Ehara, Terumasa. 2017. Relation between Word Order Characteristics and Suicide / Homicide Rates (6) Adding a Religious Feature -, In Proceedings of The 23rd Annual Meeting of The Association for Natural Language Processing: 190-193.

Ehara, Terumasa. 2018. Relation between Word Order of Languages and the Entropy of Y-chromosome Haplogroup Distribution of the Speakers' Population. In Proceedings of The 24th Annual Meeting of The Association for Natural Language Processing: 10191022.

Ehara, Terumasa. 2019. Relation between Word Order of Languages and the Entropy of Mitochondrial DNA Haplogroups Distribution of the Speakers' Population. Proceedings of The 25th Annual Meeting of The Association for Natural Language Processing:490493.

Ehara, Terumasa. 2021. Relation between Word Order of Languages and Serotonin Transporter Gene. Proceedings of The 27th Annual Meeting of The Association for Natural Language Processing:579584.

Kirk, Allison. 1981. Word order and information structure in New Testament Greek, Doctoral Thesis of Faculty of Humanities, Leiden University.

Matsumoto, Katsumi. 1975. Developments of the Syntactic Patterns in the Indo-European Languages -A comparative and typological study-, Gengo Kenkyu, Vol. 68, 15-43 (in Japanese).

Motomura, Ryoji. 2005. Polytheism and Monotheism, Iwanami Shinsho 967, Iwanami Shoten (in Japanese).

Yamamoto, Hideki. 2003. Survey and Historical Study of Geographical and Genealogical Distribution of Word Order around the World. Tansuisha (in Japanese).

## Appendix 1 Monotheism(M) and polytheism $(P)$ for ethnic religions and

## the word order (OV I VO) of the practiced languages

} & \multirow{2}{*}{} & \multirow{2}{*}{} & \multirow{2}{*}{} & \multirow{2}{*}{} & \multirow{2}{*}{} \\

 & China (Yunnan) & Bai & Sino-Tibetan & VO \\

 & Indo-European & VO \\

(C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/


# 年少者向け日本語会話アセスメントにおける評価者側の 「はい」「うん」「そう」の使用傾向と生徒の日本語能力との関わり

落合哉人
東京福祉大学
katakanato@icloud.com

## 概要

本研究では, 公立中学校に在籍する外国にルーツを持つ生徒に対して, 日本語を母語とする評価者が日本語能力の測定を行う際，評価者の発話における 「はい」「うん」「そう」の使用傾向が，最終的な評価とどのように関わるか検討した. 分析の結果,評価者が用いる「はい」は最終的なステージ判定の上昇と対応して増加する傾向がある一方，「うん」 と「そう」は減少する傾向があることが見出された.中でも「そう」は「評価」を行う発話の冒頭で使用されることが多く, その使用傾向が生徒のステージを予測する目安となることが示唆された。

## 1 はじめに

日本語の談話において，「はい」「うん」「そう」 といった応答表現は文字通り先行する他者の発話への応答を示すだけでなく, やりとりの進行そのものの管理に資する側面があることが以前から指摘されている[1][2]. 特に教室談話において, 応答表現のそのような側面はしばしば効果的に利用されると言え， たとえば山元[3]では, 教室において談話の進行を管理できる者（=教師）が，発話や活動を区切り，次の発話や活動を始めるために「はい，じやあ」という表現を利用する様子が観察されている。また, 同様の観察は CLD (Culturally and Linguistically Diverse)生徒（う外国にルーツを持つ生徒）を対象として日本語能力の測定を行う際の評価者 (日本語母語話者)側の発話でも(1)のように当てはまることが窥える.

(1)【導入会話/ステージ3】

評価者：まず名前を教えてください。

CLD 生徒 A：はい，私の名前は［名前］です.

評価者：はい. 何年生ですか.

CLD 生徒 A : えっと: 3 年生 3 組です.

評価者：はい. 何歳ですか.一方で，そのような「教師」や「評価者」の発話における応答表現の使用が，評価された生徒の日本語能力とどのように関わるかということは，これまでそれほど検討がなされていない。

たとえば，応答表現「はい」について日本語学の視座から検討する冨樫[4]は，「情報がある程度まとまった形で提示された後か，あるいは逆に全く出ていないポイントのどちらか」で現れる語であることを記述している．同論に基づくと「はい」は，求められる回答を「まとまった形で提示」できる上級学習者（女るいは，全く提示できない初級学習者）に対する評価者の発話で多く現れるのではないか，という仮説を立てることができる。また，このような仮説が確かであれば, 評価者側の応答表現の使用傾向自体を日本語能力の判定に資する一つの補助的な基準として利用できる可能性も拓かれる.

そこで本研究では，CLD 生徒に対する「外国人児童生徒のための JSL 対話型アセスメント DLA (Dialogic Language Assessment for Japanese as a Second Language)」(文部科学省が提供する測定方法 [5]. 以下，DLA）の実施映像をデータとして取り上げ，評価者の発話に含まれる「はい」及び，類似の応答表現である「うん」と「そう」にに着目して使用傾向を分析する.

## 2 データ

本研究では，茨城県教育委員会からの研究受託に基づき筑波大学が行っているグローバル・サポート事業「オンライン学習による日本語初期指導カリキュラム開発・検証に関する研究」[6][7]の一環として実施された DLA の映像 38 件をデータとして用いる.当該の事業では, 茨城県内の公立中学校に在籍する

CLD生徒を対象として定期的にDLAを行っており，正答の数及び「文・段落の質」「発音・流暢度」「話寸態度」等の質的評価に基づき生徒の日本語能力をステージ 1 のの 6 段階で評価している ${ }^{i i}$. 本研究では, 2020 年 9 月から 2021 年 12 月にかけて, 6 校の中学校に在籍する計 22 人の生徒に対して行われた DLA の課題の一部を録画し, 文字起こし及び形態素解析iiを行った. 録画した課題は以下の 3 つである.

(1) 導入会話

名前等の個人情報の確認と言語環境の確認

(2) 語彙力チェック

イラストを使用した基本語彙 55 項目の確認

(例：「目」「卵」「牛」「電話」)

(3) DLA〈話す〉

イラストを使用した様々な質問（最大 38 問）

(例 : この部屋に, 何がありますか/学校で地震が起きたら，どうしますか)

なお, 2021 年 12 月時点の生徒のステージ判定は, ステージ 2 が 6 人(うち 2 人がステージ 1 から上昇), ステージ 3 が 11 人(らち 2 人がステージ 2 から上昇), ステージ 5 が 4 人(うち 1 人がステージ 4 から上昇), ステージ 6 が 1 人であり，評価者は計 12 人である.本研究では 38 件のデータのうち, 該当するデータが 1 件しかないステージ 6 を除く 37 件を分析の対象とした. ステージごとのデータの数を表 1 に示す.

表 1 対象とするデータの内訳

 &  &  \\

## 3 分析の観点

DLA〈話す〉では, 生徒の日本語能力と対応して評価者が適宜質問の数を調節できる設計がなされている. そのため, 本研究では, 対象とするデータ全体と，すべての生徒に対して行われる「導入会話」及び「語彙力チェック」のみの双方における「はい」

ii DLA では〈話す〉〈読む〉〈書く〉〈聴く〉の４つの課題があるが, 現時点では〈話す〉と〈書く〉のみ実施されている. なお, 〈書く〉は, 評価者との対話を伴わない作文課題であるため, 本研究では分析の対象としない.

iii MeCab (0.996)及び現代話し言葉 Unidic (3.1.0)を用いた.「うん」「そう」の使用傾向を分析した。

また，談話におけるどのような「はい」「うん」

「そう」の用法の増減が全体的な使用傾向の変動と関わるか検討するため，特に，生徒の回答の直後のターン冒頭で用いられ, 同一のターンで次の質問への移行がなされる(2)のような「はい」「うん」「そう」に注目して数を数えた ${ }^{\mathrm{iv}}$.

(2)【語彙力チェック/ステージ2】評価者： $10 . \quad$ ((イラストを見せる)) CLD 生徒 B : 卵.

評価者：はい.いいね，卵、いいね。

11. ((イラストを見せる))

CLD 生徒 B : えっと, エビです.

(2)のような「はい」（「うん」「そう」）は，教室談話で典型的に見られる「始発 (Initiation)」-「応答 (Reply)」-「評価 (Evaluation)」という行為連鎖 (IRE 連鎖 $[8] ）$ のち「評価」の冒頭に位置するものである. 寸なわち DLA では, 評価者が生徒の答えに対して何らかの判断をしたことを表す応答表現であるとみなせる点で使用傾向が最終的に評価された日本語能力と連動する可能性があるため, 分析の観点として取り上げることにした.

## 4 分析の結果

## 4. 1 データ全体における使用傾向

まず, 本研究が対象としたデータ全体における「はい」「うん」「そう」の，発話 1000 形態素あたりの使用頻度（以下，調整頻度）を表 2 に示す。

表 2 応答表現の使用傾向（データ全体）

iv データの中には, ターン冒頭で生徒の回答の一部を復唱し, その後で「はい」「うん」「そう」を使用する場面も見られた. 本研究では, そのような用例も生徒の回答直後のターン冒頭相当の位置で使用されたものと考えた. 同様に，「はい」「うん」「そう」が連続で使用される場合（例： はい，うん，そうですね），2 番目以降のものも 1 番目に使用されたものと同じ位置で使用されたものと捉えた. $\mathrm{v}$ 実際に確認された使用回数.
表 2 から，評価者の発話における「はい」の使用は生徒のステージの上昇と対応して増加する傾向があり, 反対に「そう」の使用は生徒のステージの上昇と対応して減少する傾向があることがわかるvi.一方で，「うん」の使用については一見して，ステ ージと対応した一定の傾向はないように思われる。次に，「評価」の冒頭に位置する「はい」「うん」「そう」の使用傾向を表 3 に示す.

表 3 「評価」の冒頭に位置する応答表現の使用傾向（データ全体）

 &  &  \\

& {$[51.9 \%]$} & {$[31.3 \%]$} & {$[68.2 \%]$} \\

& {$[50.0 \%]$} & {$[26.9 \%]$} & {$[82.2 \%]$} \\

& {$[47.6 \%]$} & {$[49.0 \%]$} & {$[72.4 \%]$} \\

& {$[50.4 \%]$} & {$[31.8 \%]$} & {$[71.1 \%]$} \\

表 3 から, 「評価」の冒頭に位置する「はい」と 「そう」も,使用位置を問わない全体的な傾向同様, ステージと対応して増加または減少する傾向があることがわかる. また，この位置で使用されるものに限った場合，「うん」についても「そう」と同様， ステージの上昇と対応して減少する傾向があることが窥える。ただし, 位置を問わない全体的な使用回数に占める割合は 3 語で違う傾向があり，「そう」 はどのステージでも $70 \sim 80 \%$ 程度が「評価」の冒頭に位置するのに対して，「はい」と「うん」は違う位置 (う用法) で使用されるものも多い様子が見られる。特に「はい」の割合はステージ 1 から 2 にかけて下がるものの, それ以降はほぼ横ばいであり,

「評価」の冒頭に位置するもののみがステージの上昇と対応して増えるわけではないことが示唆される。
(1)=22.445, \mathrm{p}<.01\right)$.

vii 「はい」「うん」「そう」それぞれの使用回数全体に占める割合。
}

## 4. 2 「導入会話」及び「語彙カチェック」 のみにおける使用傾向

\author{
続いて，以上のような「はい」「うん」「そう」
} の使用傾向において，質問のあり方が及ぼしている影響を検討する．DLA〈話す〉の実施場面を除いたデータにおける「はい」「うん」「そう」の，全体的な使用傾向を表 4 に，「評価」の冒頭に位置するものの使用傾向を表 5 に，それぞれ示す。

表 4 応答表現の使用傾向（DLA〈話す〉以外）

表 5 「評価」の冒頭に位置する応答表現の使用傾向（DLA〈話す〉以外）

 &  &  \\

表 4 から，対象とするデータを「導入会話」及び 「語彙力チェック」に限定した場合も評価者の発話における「はい」の使用は生徒のステージの上昇とともに増え，「そう」の使用は生徒のステージの上昇とともに減る傾向があることがわかるviii. 一方，「うん」の調整頻度はステージ 3 で最も高く, ステ

viii データ全体に対する分析結果同様,「はい」の増加は比較的緩やかであるため, ステージごとの使用回数と評価者の発話全体の形態素数の比について Cochran-Armitage 検定を行った. その結果, ステージの上昇と対応して使用回数が増加しているという結論が得られた $\left(\chi^{2}(1)=\right.$ $11.408, \mathrm{p}<.01)$.

ージ 1 と 5 で同程度である様子が見られる.

また，表 5 から，「評価」の冒頭に位置するもののみを見た場合も，「はい」「うん」「そう」それぞれに関して，表 4 における位置を問わない結果と類似した形で, ステージごとの調整頻度が推移していることが窥える。なお，「評価」の冒頭に位置する「はい」「うん」「そう」の位置を問わない使用回数全体に占める割合は, 3 語ともに表 3 で示したデータ全体を対象とする分析結果よりも高く, 特に

「そう」は，ステージ 1 と 3 において， 9 割以上の用例が「評価」の冒頭に位置することがわかる.

以上のように課題を限定した場合, 評価者が使用寸る「うん」についてはステージ1から3 3 にかけて増加し, それ以降再び減少する傾向を見出せるが,

「はい」と「そう」については課題を限定しない場合と類似した使用傾向を認めることができる.

## 5 考察

前節の分析から, CLD 生徒に対して日本語能力の測定を行う際，評価者が用いる「はい」は最終的なステージ判定の上昇と対応して増加する傾向がある一方，「うん」と「そう」はステージの上昇とともに減少する傾向があることが見出された。 また, 3 語のうち「はい」と「そう」の増減に関しては課題を統制した場合も同様の結論が得られることが示唆された. 本節では, 評価者の応答表現の使用が生徒の日本語能力と対応する機序について考える.

本研究のデータにおいて, 生徒のステージが低い段階では評価者による「はい」の使用が少なかった内実には，1 節で述べた通りこの語が「情報がある程度まとまった形で提示された後」[4]に現れることが関わる可能性がある. しかしながら, 使用位置の観察から, 「評価」の冒頭に位置しない(3)のような 「はい」もステージの上昇と対応して増えることを考えると，ステージと使用傾向の対応は「まとまった情報」か否かだけでは説明できないことがわかる.強いて言えば， ステージの高い生徒ほど，積極的な反応を示す様子が窥えることから, 評価者側も丁寧な対応が求められるのかもしれない。

(3)【DLA〈話す〉ノステージ5】

評価者：これからカードを見て先生と、私と話しをします.

CLD 生徒 C:はい.

評価者：法．分からないときは分かりませんと言ってください.
CLD 生徒 C：はい.

評価者：はい. では始めましょう。

一方で，「そう」については多くの用例が「評価」 の冒頭に位置するものであることから，使用傾向が生徒の日本語能力に対する評価者の判断とある程度対応しているものとみなせる.その背後には「そう」 が「はい」や「うん」と違ってあいづちや, 話題の仕切り直しで使いにくいと考えられることや, 生徒の日本語能力が低いほど, 回答に対する意欲や日本語学習そのものへの意欲を高めるため, (4)のような積極的な肯定を要することがあるものと思われる。

(4)【語彙力チェック／ステージ1】

評価者：41. ((イラストを見せる))

CLD 生徒 D : 飛行機.

評価者 ：乤う．42. ((イラストを見せる))

CLD 生徒 D : 分かりません.

評価者：43. じゃあこれは何をしますか.

((イラストを見せる))

CLD 生徒 D : Swimming.

評価者: 党うそう.

なお, 本研究のデータにおいて「うん」は「評価」 の冒頭に位置しない用例が多く, どの評価者の発話でもあいづちとして用いられている様子が見られた。 したがって (生徒側の発話の長さについては, 今後実際に検討する必要があるが），使用語彙の少なさから発話そのものが短いステージ 1 の生徒や, 反対にすぐに適切な回答を産出できるステージ 5 の生徒に対しては，そもそもあいづちを挟む余地が少ない点で, 「うん」の使用が減った可能性がある.

## 6 おわりに

以上, 本研究では CLD 生徒に対する DLA の実施映像をデータとして評価者側の発話における「はい」

「うん」「そう」の使用傾向と生徒の日本語能力との関わりを検討した. 本研究で分析した 3 語のうち特に「そう」は, 生徒の日本語能力に対する評価者の判断と関わりが深く，その使用傾向をあらかじめ生徒のステージを予測する目安とし得ることが示唆される. 今後, 対象とするデータを増やすことで, ステージと使用傾向の対応についてさらなる検証を行うこととしたい. また, 本研究で確認した「はい」「うん」「そう」の使用の特徴が，DLA の実施場面以外の談話（たとえば，日本語母語話者を対象とした教室談話）で当てはまるかどうかについても今後検討することとしたい.

## 謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP22H00666 の助成を受けたものです.

## 参考文献

1. 三宅和子 (1998)「談話における「はい」の機能：応答詞としての「はい」からリズムとりの「はい」 まで」『東洋大学短期大学紀要』30, pp.13-25.

2. 佐藤有希子 (2005) 「日本語母語話者の雑談における「うん」と「そう」:フィラーとして用いられる場合」『国際開発研究フォーラム』29, pp.107-124.

3. 山元一晃 (2013)「教室談話における境界マーカー 「はい」と教室外での使用 : その使用制約に注目して」『日本語/日本語教育研究』4, pp.199-214.

4. 冨樫純一 (2002)「「はい」と「うん」の関係をめぐって」定延利之(編)『「うん」と「そう」の言語学』pp.127-157. ひつじ書房

5. 文部科学省初等中等教育局国際教育課 (2014)「外国人坚童生徒のための JSL 対話型アセスメント DLA」

(https://www.mext.go.jp/a menu/shotou/clarinet/003/

6. 澤田浩子 (2021) 「茨城県教育委員会グローバル・ サポート事業オンライン学習による日本語初期指導カリキュラム開発・検証に関する研究令和 2 年度実施のご報告」

 〈2023 年 1 月 7 日閲覧〉

7. Sawada, H., \& Inoue, R. (2021). Network for Supporting Education of Foreign Children During Covid-19: Language Assessments as a Tool for Promoting Community Integration. Acta Linguistica Asiatica, 11(2), pp.33-50.

8. Mehan, H. (1979). Learning Lessons: Social Organization in the Classroom, Harvard University Press.

## 付録：

○本研究が対象としたデータで実施されている質問（[5]より引用）


# Developing a Typology for Language Learning Feedback

Steven Coyne ${ }^{1,2}$ Diana Galvan-Sosa ${ }^{1,2} \quad$ Keisuke Sakaguchi $^{1,2} \quad$ Kentaro Inui $^{1,2}$
${ }^{1}$ Tohoku University ${ }^{2}$ RIKEN
coyne.steven.charles.q2@dc.tohoku.ac.jp
\{dianags, keisuke.sakaguchi, kentaro.inui\}@tohoku.ac.jp

## Abstract

Writing is an important part of language learning. With the recent release of corpora containing feedback on learner writing, it has become easier for NLP researchers to examine this process and work towards such tasks as automatic feedback comment generation. However, analysis and generation are hindered by a lack of a typology for such comments, and it is costly to determine frequency distributions or generation error rates for different kinds of comments. In this paper, we discuss typologies from both NLP and educational research, and propose a system to combine them to create an annotation scheme for feedback comments.

## 1 Introduction

Written corrective feedback on learner text is widespread in language education, and an active area of research in the field of second language acquisition [1]. Research has shown that properly administered written feedback has a positive effect on language learning [2, 3], including in electronic settings [4]. Analysis of the content of these feedback comments, as well as where and when they are added by instructors, is of great interest to educators, educational technology developers, and NLP researchers focusing on learner writing.

In addition, it is ideal if realistic comments can be generated automatically during assessment in learning environments. This would save teachers time and energy by providing suggestions and allowing them to accept or edit suitable ones while rejecting unsuitable ones. Similar technology can be used to provide feedback comments directly to learners in an intelligent tutoring setting.

In NLP, work on language education feedback comments has mostly been from the perspective of feedback comment generation, defined as the task of generating hints or explanatory notes for language learners [5]. Data consists

Figure 1 Visualization of the use of manually-labeled feedback comments to support the development of a template-based feedback comment generation system.

of learner sentences, associated feedback comments, and offsets highlighting where the comments were attached to the sentence. There are very few corpora of such sentence pairs, and work on them has mostly focused on the ICNALE Learner Essays with Feedback Comments Dataset[6], ${ }^{1)}$ summarized in in Table 1. There is also a translated subset of this dataset used in GenChal 2022 [7], and a separate corpus focusing on transition word comments [8].

One challenge to working with feedback comment data is the lack of a dedicated typology for feedback comments and their connection to the original sentence. If such a typology existed, it could enable more detailed analysis of these corpora and support certain approaches to feedback comment generation, as detailed in Figure 1.

Educational research characterizing feedback comments often focuses on the learning effect of comments based on dimensions such as directness [2], presence of metalinguistic terms [3], and hedging [9]. However, these approaches do not touch on the comment's editorial intent. Meanwhile, the closest typologies from NLP are the error types seen in the field of Grammatical Error Correction (GEC). These error types model grammatical errors well, but can not capture many broader topics that instructors tend to comment on, as described in section 2. We seek to develop a typology specifically for the context of feedback comment corpora consisting of learner sentences and instructor comments.

Table 1 Information about the "ICNALE Learner Essays with Feedback Comments" dataset. It is divided into two sub-corpora, one with comments on general topics, and the other focusing on preposition use.

## 2 Background

The type of feedback comment data we discuss in this work was first presented in the context of feedback comment generation [5]. Challenges revealed in subsequent work in this subfield serve as motivation for creating a dedicated typology. Several issues were highlighted by Hanawa et al. [10] and the participants of GenChal 2022. First, generation is confounded by a many-to-one problem in which multiple comments can have the same topic:

## (1) ${ ^{\star}$ We reached to the station.}

Because the verb "reach" is a transitive verb, the preposition "to" is not required.

## (2)`I reached to New York.

"Reach" is a transitive verb. This verb does not require a preposition prior to the object.

These comments are about the same error, but the text content is superficially different. This can result in mixed generations which are less clear [10].

Furthermore, there are a large number of very specific comments relating to particular words and their collocations. The number and diversity of such comments contributes to the mixed output problem as well.

Finally, generation can result in inaccurate or misleading comments [10]. It is important to constrain these false generations, which can have a negative learning effects or reduce confidence in the system.

It is difficult to address the above issues without first identifying in greater detail what kinds of feedback comments exist and how these issues manifest across those categories. It is possible that a few kinds of feedback comments are responsible for a large portion of generation errors. Currently, such investigation would involve manual analysis using ad-hoc categories, and any further analysis by another team would involve a similar process starting over from scratch. It is therefore beneficial to develop a categorization system for data from this task.

When approaching the issue of how to tag feedback comments on learner sentences, a natural first step is to consider the error type tags which have been used in the NLP subfield of GEC. These include the system used in the NUCLE dataset [11], the system used in Cambridge Learner Corpus [12] and seen in the First Certificate in English (FCE) dataset [13], and the system from ERRANT [14], which has become the dominant system in GEC research at this time. These typologies model grammatical errors fairly well, often by using a combination of parts of speech and the actions of deletion, insertion, or replacement to describe the errors.

There are many cases where an instructor's comment identifies a grammatical error in a straightforward manner easily modeled by these systems. However, there are many additional cases in which the highly local and orthographically-focused GEC categories can not fully characterize the issue identified in the comment. The feedback comments instructors write often refer to complex errors or combinations of errors. Even a simpler operation such as adding the preposition "for" could be done for a number of reasons, such as establishing a purpose clause, completing an idiom, or to serve as a transition word (see Figure 2). Meanwhile, the ERRANT system would tag all such cases as "M:PREP" (Missing Preposition). This describes the desired edit, but not the reason for the edit.

The reverse is also true, as any number of errors could be connected to a comment about an "unclear" sentence. These many-to-one and one-to-many cases suggest the need for additional tags concerning "higher level" concepts common in instructor comments, such as purpose clauses and conditionals. Furthermore, some common types of feedback comments are broader than grammatical error correction itself. There are comments about idiom, tone, the argument made by a sentence, and praise, resulting in feedback which may not align with GEC error types at all.

Figure 2 Abstraction of a one-to-many relationship between an ERRANT error type and different kinds of feedback comments.

## 3 Method

To address this, we can search beyond NLP error typologies and look to the field of education. One direct source of topics for teacher comments is the various sets of error code annotations used by English teachers. These tend to include many of the higher-level categories we wish to address, such as redundancy and idiom. While there does not seem to be a well-accepted correction code standard in literature, there are a variety of systems shared online, many covering similar topics. One example is the system used for writing programs at the University of California, Irvine [15]. Ideally, a classification system for instructor feedback comments can incorporate some of these principles when the GEC error types can not fully express the content of the comment.

We propose a loosely hierarchical tagging system in which the "lower" level tags correspond to GEC-style error types such as "Unnecessary Preposition," and "higher" level tags are used to characterize comments which exceed the scope of GEC, such as praise, idiom corrections, and advice about forming specialized clauses such as conditionals and dummy subject clauses. For a given sentencecomment pair, we apply the highest level tag which can accurately characterize the comment's topic.

The tags are developed by first consulting previous typologies, considering which categories are most likely to be used by English language teachers. ${ }^{2)}$ Furthermore, we define several principles for the development of the tag set:

1. It exists to descriptively model a phenomenon in natural language, the content of feedback comments. Anything common in this domain should be incorporated.

2. For now, we focus on the the sentence level, not considering the broader coherence of ideas in the text.

2) The first author worked in English education for five years, and drew on that experience in the process.
3. The categories should be easily understandable to educators and potential corpus annotators.

4. Each feedback comment should be labeled with a single tag which best characterizes it.

5. For comments about issues in the text, the relevant grammar point or type of clause is identified.

6. Tags are applied in hierarchical order, except when a comment clearly focuses on the lower level topic.

After drafting candidate tags, we test them against the contents of the ICNALE Learner Essays with Feedback Comments dataset, adapting to the realities of the corpus sentences. As a first step, we considered a subset consisting of 500 sentences, 250 each from the General and Preposition sub-corpora. We consider only sentences with exactly one feedback comment, and comments extending across multiple sentences were excluded, since they exceed the sentence-level scope of this work. Sentences were then sampled with a particular random seed.

The current high-level tags are given in Table 2, and the remainder of the current tag set is presented in the appendix. Work is ongoing, and the proposed tag set may evolve further by the time all sentences in the dataset have been considered and annotated.

## 4 Discussion

As the tag set developed, we obtained several insights. The frequency of certain topics was not always in accordance with expectations. Praise comments were very common, necessitating a dedicated tag for them. Comments proposing complex, specific rewrites were also quite common, leading to a "Rewrite" tag for comments of this nature. Depending on goals of developers or researchers, it may be desirable to exclude such comments from generation. It is thus prudent to tag them at this stage to allow toggling, and to facilitate any future attempts to classify comments as praise or direct rewrite suggestions.

It was also necessary to determine how fine-grained to make the tagging system. Ideally, there is enough coverage to describe the majority of instructor comments in a meaningful way, with only a few placed into an "other" category. The number of tags should be expressive enough to allow for disambiguation of cases as seen in Figure 2. At the same time, a large number of rare categories may not be as interpretable, and may be more difficult for annotators. We will continue to consider this balance as work progresses.

## 5 Future Work

With categorized feedback comments, it becomes possible to compare the comments from each category against other information. One such possibility is to cluster the sentences and compare the clusters to the manual labels. This can be used to judge the variability of different kinds of feedback comments. [16] attempted to address the superficial diversity issue by clustering the comments with textual similarity, but the interpretability of the resulting categories is limited. It would be useful to compare such results to class labels added by a human.

In addition to surface similarity, we will experiment with clustering based on semantic similarity or with a topicmodeling approach as seen in [17]. Topic labels can be identified in the feedback comment text, and placed into hierarchical clusters. Given that there are many synonyms for grammatical terms in the feedback comments, we hypothesize that semantic or topic modeling will perform better than surface similarity. We will compare clusters to the manual tags, potentially revealing additional topic subtypes which can help improve the tagging logic.

It is also possible to compare the manual tags to the distribution of tags from various NLP tools. These include sequence taggers for parts of speech and dependencies as well as error correction systems. If some feedback comment topics correlate very strongly with certain parse patterns or GEC error types, those system outputs may be useful as predictive features for the feedback comments.

Furthermore, it is possible to replace the outputs of highly diverse comment categories with generalized tem- plates. Manual tags allow us to identify the categories which most need such attention. The data may simplify if such comments are unified into a limited number of semiautomatically generated templates with slot-filling. The slots can be filled with words from the original sentence and information from lexical resources. This can help with the reliability challenge in feedback comment generation, since we can more tightly control outputs in these cases.

Creating templates also allows us a chance to rewrite comments to be more suitable to the task. We find that many of the comments in the ICNALE feedback dataset have fairly advanced grammatical explanations, which can be simplified to help learners understand them. Furthermore, there are comments with an error diagnosis, comments with edit suggestions, and comments containing both. If these are differentiated in the template system, developers or users of a comment generation system can decide whether to disable outputs from one or the other.

## 6 Conclusion

To assist with the analysis of written feedback comments for language learning, we propose a system to annotate feedback comment data with comment topics combining principles from grammatical error correction and the field of education, applying it to a subset of the ICNALE Learner Essays with Feedback Comments dataset as a first step in a plan to annotate the entire corpus. In the context of feedback comment generation, we describe how these tags can be used to assist with the analysis of data and the creation of template-guided generation systems.

## Acknowledgments

This work was supported by JSPS KAKENHI Grant Numbers JP22H00524 and JP21K21343.

## References

[1] Eun Young Kang and ZhaoHong Han. The efficacy of written corrective feedback in improving 12 written accuracy: A meta-analysis. The Modern Language Journal, Vol. 99, pp. 1-18, 2015.

[2] Dana Ferris and Barrie Roberts. Error feedback in 12 writing classes: How explicit does it need to be? Journal of Second Language Writing, Vol. 10, No. 3, pp. 161184, 2001.

[3] John Bitchener. Evidence in support of written corrective feedback. Journal of Second Language Writing, Vol. 17, No. 2, pp. 102-118, 2008.

[4] Estela Ene and Thomas A. Upton. Learner uptake of teacher electronic feedback in esl composition. System, Vol. 46, pp. 80-95, 2014.

[5] Ryo Nagata. Toward a task of feedback comment generation for writing learning. In Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP), pp. 3206-3215, Hong Kong, China, November 2019. Association for Computational Linguistics.

[6] Ryo Nagata, Kentaro Inui, and Shin'ichiro Ishikawa. Creating corpora for research in feedback comment generation. In Proceedings of the 12th Language Resources and Evaluation Conference, pp.340-345, Marseille, France, May 2020. European Language Resources Association.

[7] Ryo Nagata, Masato Hagiwara, Kazuaki Hanawa, Masato Mita, Artem Chernodub, and Olena Nahorna. Shared task on feedback comment generation for language learners. In Proceedings of the 14th International Conference on Natural Language Generation, pp. 320-324, Aberdeen, Scotland, UK, August 2021. Association for Computational Linguistics.

[8] Ildiko Pilan, John Lee, Chak Yan Yeung, and Jonathan Webster. A dataset for investigating the impact of feedback on student revision outcome. In Proceedings of the 12th Language Resources and Evaluation Conference, pp. 332-339, Marseille, France, May 2020. European Language Resources Association.

[9] Wendy Baker and Rachel Hansen Bricker. The effects of direct and indirect speech acts on native english and esl speakers' perception of teacher written feedback. System, Vol. 38, No. 1, pp. 75-84, 2010.

[10] Kazuaki Hanawa, Ryo Nagata, and Kentaro Inui. Exploring methods for generating feedback comments for writing learning. In Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 9719-9730, Online and Punta Cana, Dominican Republic, November 2021. Association for Computational Linguistics.
[11] Daniel Dahlmeier, Hwee Tou Ng, and Siew Mei Wu. Building a large annotated corpus of learner English: The NUS corpus of learner English. In Proceedings of the Eighth Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications, pp. 22-31, Atlanta, Georgia, June 2013. Association for Computational Linguistics.

[12] Diane Nicholls. The cambridge learner corpus: Error coding and analysis for lexicography and elt. Proceedings of the Corpus Linguistics 2003 conference, p. 572-581, 2003.

[13] Helen Yannakoudakis, Ted Briscoe, and Ben Medlock. A new dataset and method for automatically grading ESOL texts. In Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, pp. 180-189, Portland, Oregon, USA, June 2011. Association for Computational Linguistics.

[14] Christopher Bryant, Mariano Felice, and Ted Briscoe. Automatic annotation and evaluation of error types for grammatical error correction. In Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pp. 793-805, Vancouver, Canada, July 2017. Association for Computational Linguistics.

[15] UCI Writing Center. Correction symbols for uci writing programs, 2008.

[16] Ryo Nagata and Kazuaki Hanawa. Kasotekina ayamari taipu no wariate ni yoru kaisetsubun seisei no seino kojo [improving the performance of commentary generation by assigning virtual error types]. In Proceedings of the 27th Annual Conference of the Association for Natural Language Processing, pp. 679-684, March 2021.

[17] Maarten Grootendorst. Bertopic: Neural topic modeling with a class-based tf-idf procedure. arXiv preprint arXiv:2203.05794, 2022.

Table 3 Hierarchical Annotation System for Feedback Comment Topics, Mid-level and Low-level tags


# 単語分散表現を用いた性格特性用語の構造抽出

鶴田健介 久野雅樹
電気通信大学大学院情報理工学研究科
t2230095@edu.cc.uec.ac.jp, hisano@uec.ac.jp

## 概要

性格の心理学的研究におけるビッグファイブとは、人間の性格が 5 つの主要な特性因子によって表されるという考え方で今日、性格構造のモデルとして有力なものである。本研究では、自然言語処理を活用し性格特性用語をビッグファイブに基づいて分類することを目的とする。日本語と英語の性格特性用語を単語分散表現に変換し、ロジスティック回帰による分類を行ったところ、性格特性用語のビッグファイブの構造が抽出された。ただし日本語と英語とで、また分散表現で用いたコーパスの間で因子の分類性能には差異が認められた。

## 1 はじめに

人間の性格を表現する言葉は大量にある。これらの言葉がどんな構造を持つのかは、大きな心理学的課題として様々な研究が行われてきた。その結果近年では、人間の性格はビッグファイブという 5 因子の構造を持つということが分かってきている。これら 5 つの因子は、
- 外向性 (E：Extroversion)
- 協調性 (A：Agreeableness)
- 勤勉性 (C：Conscientiousness)
- 情緒安定性 ( $\mathrm{N}$ ：Neuroticism)
- 知性 (O: Openness to Experience)

と呼ばれている。

ビッグファイブに基づいた性格特性用語の収集や構造理解については、英語圏では Oliver P. John[1] や Robert R. McCrae らによる研究 [2][3]、日本では和田ら [4] や村上 [5] による研究など、長年にわたり試みられている。しかしそれらは研究者の主観によって語彙が選択されていたり、質問紙法による性格テストの結果から得られた主観に基づく情報を因子分析によって整理されていたりすることが多い。

本研究では、自然言語処理の手法によってより客観的な手法を用いて性格特性用語の構造推定を行い、性格概念を構造化することを目的とする。単語の構造分析方法の一つとして単語分散表現という手法が挙げられる。これは単語を数百次元程度のべクトル空間上の点として表現する手法である。この分散表現をもとに、ロジスティック回帰による単語の分類を行った。

## 2 関連研究

関連する研究として、日本語の性格特性用語の構造に関する研究を 3 点紹介する。

## 2.1 岩田らの研究

岩田らの研究 [6] では、性格辞書の候補となる単語を英語の性格形容詞から収集し、大規模な質問紙調査をもとに回帰分析によって単語ごとのビッグファイブの重みを計算して性格辞書を作成した。

## 2.2 和田らの研究

和田らの研究 [4] では、因子分析を用いて性格特性用語を分類し、日本語版 Adjective Check List に用いられる性格特性用語を整備した。英語版の性格検査である Adjective Check List から収集した性格特性用語を 5 因子モデルに分類したのち、質問紙の回答結果から因子分析を行なった。この結果から英語の性格特性用語で確認されていたビッグファイブ説が、日本語の性格特性用語に対しても確認された。

## 2.3 村上の研究

村上の研究 [5] では、広辞苑から収集した性格特性用語を用いた質問紙調査のデータに対し因子分析を行うことで、日本語におけるビッグファイブの構造を確認した。ビッグファイブ因子は外向性、協調性、勤勉性、情緒安定性、知性の 5 つとし、ビッグファイブ因子は英語圏での研究結果と細部で異なっているとしている。

## 3 分析手法

## 3.1 分析準備

日本語の単語分散表現の学習データには、 Wikipedia の dump データと、青空文庫に掲載されている作品のうち新字新仮名の作品データの 2 種類を使用し、それぞれのデータで学習を実施した。形態素解析には MeCabを使用し、システム辞書として JUMAN 辞書を、ユーザー辞書として村上の性格特性用語の中でナ形容詞に当たる 15 語を追加した辞書を使用した。

## 3.2 単語分散表現の学習

Word2Vec の Sikp-gram モデルを使い、Gensim を用いて日本語の単語分散表現の学習を行った。形態素解析によって分かち書きされたデータを一行につき一文になるよう整形し Text8Corpus クラスを用いて読み込みを行った。ここで分散表現の次元数は 100 次元、ウィンドウサイズを 5 に設定した状態で学習を実施した。単語分散表現はコーパス内での出現回数が 5 回以上の単語にのみ付与されるように設定した。

英語の単語分散表現としては、Wikipedia のデー タで学習した公開済みの fastText と、GoogleNews を用いて学習した公開済みの分散表現を使用した。

## 3.3 分析対象とする性格特性用語

日本語の性格特性用語としては、村上宣宽の著書に掲載されている 317 語の性格特性用語のリスト [7]を使用した。このうち Wikipedia コーパスに出現した 150 語と青空文庫コーパスに出現した 140 語をそれぞれ本研究の分析の対象とした。

また英語の性格特性用語としては、Oliver P. John らのリスト [8]を使用した。このうち Wikipedia で学習させた fastText のボキャブラリーに存在した 102 語と、GoogleNews で学習した公開済み分散表現のボキャブラリーに存在した 92 語をそれぞれ本研究の分析の対象とした。

分析に使用した日本語と英語の性格特性用語について、ビッグファイブ因子ごとの単語数の内訳は表 1のようになった。表 1 分散表現ごとの性格特性用語の単語数

表 2 性格特性用語の例

## 3.4 性格特性用語の分類

日本語および英語の性格特性用語に対して、単語分散表現を入力としたロジスティック回帰による分類を実行した。分析対象のビッグファイブ因子を正解ラベル、その他のビッグファイブ因子を不正解ラベルとした 2 クラス分類を行った。またデータの偏りに対応するため、オーバーサンプリングを行い、正解ラベルと不正解ラベルの数を同数にそろえたうえで分析を実施した。本研究の分析ではオーバーサンプリングを実行しない場合についても分析を行ったが、詳細は割愛する。

## 4 結果と考察

## 4.1 日本語における性格特性用語

## 4.1.1 日本語の性格特性用語の分類結果

Wikipedia および青空文庫で学習させた単語分散表現を対象とした場合の、ビッグファイブ因子ごとの分類結果は表 3、表 4 のようになった。それぞれの値は 5 回実行した時の平均値である。

表 3 日本語・Wikipedia における分類結果

表 4 日本語・青空文庫における分類結果

## 4.1.2 考察

日本語の Wikipediaを学習データとした単語分散表現を使用した場合の分類性能は $\mathrm{F} 1$ 値が $0.46 \sim 0.75$ となった。また因子ごとで見ると $\mathrm{N}$ にいての分類性能が 0.75 と最高値になり、E および A の分類性能が 0.46 程度と最低値になった。

青空文庫を学習データとした分散表現を使用した場合の分類性能は、F1 值が $0.47 \sim 0.77$ となった。さらに実際の予測結果を見ると、AとＯは同じ因子として判断されるケースが多いことが確認できた。また因子ごとで見ると、A の分類性能が最高値の 0.77 となり、 $\mathrm{N}$ に関しての分類性能が 0.47 と最低値となった。

これらのことから、全体としてはビッグファイブの分類がある程度できたものと考えられるが、2つの単語分散表現の間で構造にずれがあると言える。 この分析結果については、単語分散表現の学習量や学習データの種類が分類性能に大きな影響を与えていると考えられる。Wiki コーパスの傾向として、メジャーな単語の出現回数が極端に多く、一般的でない単語や文学的な語彙はあまり使われていないという特徴がある。一方で青空文庫コーパスには文学的な語彙が多く出現している。性格特性用語のリストの中には一般的には使用されにくい用語もいくつか存在しており、これらの単語の影響によって分類性能に差が生じていると思われる。

また、オーバーサンプリングを害行しない場合は分類性能が低下した。学習データが 140 語と少なくデータの偏りも大きいため、うまく学習できていないと考えられる。

## 4.2 英語における性格特性用語

## 4.2.1 英語の性格特性用語の分類結果

それぞれの分散表現を用いて同様に分析を実行したところ結果は表 5、表 60ようになった。表 5 英語・Wikipedia における分類結果

表 6 英語・GoogleNews における分類結果

## 4.2.2 考察

Wikipedia から学習した場合の英語の性格特性用語の分類結果では、F1 值が 0.62 0.91となった。各因子の結果を見ると $\mathrm{E}$ の分類性能が 0.91 と最高値となった。次いで $\mathrm{O}$ おび $\mathrm{C}$ の分類性能がそれぞれ $0.88 、 0.82$ となり、共に 0.80 以上の値となった。 また A の分類性能は最低値の 0.62 となった。

一方 GoogleNews から学習した場合の英語の性格特性用語の分類結果では、 $\mathrm{F} 1$ 値が $0.58 \sim 0.84$ となった。各因子の分類結果を見ると C の分類性能が最高値の 0.84 となり、次いで $\mathrm{O}$ と $\mathrm{A}$ 分類性能が 0.80 となっており高めである。一方で $\mathrm{E}$ の分類性能は 0.58 と最低の値になった。

これらのことから、全体としてビッグファイブの分類がかなりの程度できたと言える。また Eと A の分類性能には 2 つの分散表現の間で違いが見られたものの、そのほかの因子については、CとＯの分類性能が高く $\mathrm{N}$ の分類性能が低いという傾向は一致している。

日本語と比較した場合、分類性能の高低で共通するパターンが見られるとは言い難い。一方で英語の分類性能のほうが高い結果が出ており、2つの英語の分散表現である程度同じ傾向がみられるため、日本語におけるビッグファイブの構造に比べて英語におけるビッグファイブの構造がより明確に得られていると考えられる。

日本語と英語の分類性能に差があることについては、単語分散表現の学習に用いたデータの量や種類の違いによる影響が考えられる。英語の分析で使用した公開済みの分散表現の学習データと比較すると、日本語の単語分散表現の学習データはサイズが
小さい。そのため、日本語の分散表現の学習が不十分だったと考えられる。

このほかには、複合語や単語の表記ゆれの扱い方が日本語と英語で異なることも、分類性能の違いに影響していると考えられる。日本語の分散表現では 「きれいだ」「きれいな」のように単語の末尾表現ごとに別の単語として学習されてしまう。これによって日本語の分散表現では十分に学習できていなかった可能性が考えられる。

## 5 おわりに

## 5.1 結論

日本語の Wikipediaを学習データとした単語分散表現を使用した場合の分類性能は $\mathrm{F} 1$ 值が $0.46 \sim 0.75$ となった。また因子ごとで見ると $\mathrm{N}$ にいての分類性能が最高値になり、Eおよび $\mathrm{A}$ の分類性能が最低値となった。一方で、青空文庫を学習データとした単語分散表現を使用した場合の性格特性用語の 2 クラス分類の結果は、F1 值が 0.47 0.77 となり、因子ごとでみると、 $\mathrm{E}$ の分類性能が最高值となり、 $\mathrm{N}$ の分類性能が最低値となった。

英語の Wikipediaを学習データとした単語分散表現を使用した場合の分類性能は、F1 值が 0.62 0.91 となり、因子ごとに見ると $\mathrm{E}$ の分類性能が最大值になり、次いで C と $\mathrm{O}$ の分類性能が 0.80 以上の值となった。Aの分類性能が最低値となった。一方で GoogleNews を学習データとした場合の分類性能は、 $\mathrm{F} 1$ 值が $0.58 \sim 0.84$ となった。各因子の分類結果では C の分類性能が最高値、次いで $\mathrm{O}$ と $\mathrm{A}$ 分類性能が高く、Eの分類性能が最低値となった。

これらのことから、それぞれの言語で単語分散表現からビッグファイブの分類がある程度できた。しかし 2 つの日本語の単語分散表現の間にはずれがあると言えるため、分散表現の学習データに大きく影響されていると考えられる。一方で 2 つの英語の単語分散表現にはビッグファイブの分類性能の高低に共通した傾向が見られている。さらに日本語と比べて英語の分類性能のほうが高い結果が得られているため、ビッグファイブの構造は英語のほうが明確であると考えられる。

## 5.2 課題

本研究で使用した性格特性用語の問題点として、性格特性用語の数が少ないことが挙げられる。本研究ではオーバーサンプリングによってデータの偏りを補ったが、生成されるデータによって性能が変化してしまう。そのため複数の性格特性用語のリストを使うなど、データ数に対する対策が必要である。

また日本語の性格特性用語には、末尾表現がリストによってばらばらであるという問題点も存在する。村上や和田らのリストでは性格特性用語を形容詞として扱っているのに対し、橋本や小塩らの研究 [9][10] では形容詞の語幹を使った単語べースで分析を行っている。そのため末尾の表記ゆれや複合語に対応できる分散表現を使用する必要がある。

## 参考文献

[1] Oliver P. John. The 'Big Five' factor taxonomy : Dimensions of personality in the natural language and in questionnaires. In Handbook of Personality: Theory and Research, pp. 66-100. Guilford Press, 1990.

[2] Ralph L. Piedmont, Robert R. McCrae, and Jr Paul T. Costa. Adjective check list scales and the five-factor model. Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 60, No. 4, pp. 630-637, 1991.

[3] Robert R. McCrae and Jr Paul T. Costa. Validation of the five factor model of personality across instruments and observers. Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 52, No. 1, pp. 81-90, 1987.

[4] 和田さゆり. 性格特性用語を用いた bigfive 尺度の作成. 心理学研究, Vol. 67, No. 1, pp. 61-67, 1996.

[5] 村上宣寛. 日本語におけるビッグ・ファイブとその心理測定的条件. 性格心理学研究, Vol. 11, No. 2, pp. 70-85, 2003.

[6] Ritsuko Iwata, Daisuke Kawahara, Takatsune Kumada, and Sadao Kurohashi. Development of a Japanese Personality Dictionary based on Psychological Methods. Proceedings of the 12th Conference on Language Resources and Evaluation, pp. 3103-3108, 2020.

[7] 村上宣寛, 村上千恵子. 主要 5 因子性格検査ハンドブック三訂版: 性格測定の基礎から主要 5 因子の世界へ. 筑摩書房, 2017.

[8] Oliver P. John, Richard W. Robins, and Lawrence A. Pervin. Paradigm shift to the integrative Big Five trait taxonomy: History, measurement, and conceptual Issues. In Handbook of Personality: Theory and Research, pp. 114-158. Guilford Press, 3 edition, 2008.

[9] 橋本泰央, 小塩真司. 辞書研究に基づく対人特性用語の構造の検討. パーソナリティ研究, Vol. 28, No. 1, pp. 16-27, 2019.

[10] 橋本泰央. 辞書的アプローチによる対人特性語の選定. 早稲田大学大学院文学研究科紀要, Vol. 63, pp. 39-54, 2018.


# 日中同形同義語のコロケーションに見られる両言語間での非対称性

宣 方園
京都大学大学院人間・環境学研究科
xuan. fangyuan.24m@st. kyoto-u. ac. jp

## 概要

本研究では日中両言語間で同じ共起語をとれない $\mathrm{S}$ 語（日中同形同義語）のコロケーションの特徵を明らかにするために, 中国語を母語とする日本語学習者を対象に，判断テストを通して，日本語では成立する $\mathrm{S}$ 語のコロケーションにおいて，中国語では同じ用法が使えるかどうかを調査した。その結果，

「日中両言語で同じ共起語がとれない」と判断されたコロケーションは異なり数 118 例で, 全体の $16.12 \%$ \%゙ぁった. また, 日中両言語で同じ共起語がとれないコロケーションの特徴として, 5 つが確認された.

## 1 はじめに

日本語の語種は, 大きく和語, 漢語, 外来語, 及び混種語の 4 種類に分けることができる. その中で漢語は約 5 割を占めると言われている. 文化庁[6]は,約 2000 個の漢語を調查し, 日中両言語の意味関係に基づき，漢語を表 1 の通り 4 種類に分類した。

表 1 文化庁[6]による漢語の分類

 \\

日中同形同義語（S 語）は日中両言語で形も意味も同じため, 中国語を母語とする日本語学習者にとって学習しやすいと言われている $[1,9]$. 一方, $\mathrm{S}$語であっても日中両言語間で共起関係や使用制限と
いった用法が異なる場合があり，上級・超級日本語学習者にとっても， $\mathrm{S}$ 語のコロケーションを正しく用いることは非常に難しい $[3,7,8]$. 例えば，中国人学習者の作文において, 「*入学試験に参加する」,「*スピードを増加した」のように，日中両言語で共通する中国語語彙からの干涉による誤用がしばしば見られる。また, Nesselhauf[11]は母語の連語形式は第二言語に転移しやすいため, 母語と第二言語の一致しないコロケーションの誤用率が高いと指摘した.

これまでの $\mathrm{S}$ 語のコロケーションに着目した研究では，学習者の誤用を分析したり，母語知識や習熟度がコロケーションの習得に及ぼす影響を分析したり寸ることが多い。一方, $\mathrm{S}$ 語のコロケーションにおいて，学習者は日中両言語で用法が一致するかどうかをどのように判断しているのか，漢語の分類が学習者の判断に影響するかどうかについては十分に検討されていない。

そこで本研究では, 中国語を母語とする日本語学習者を対象に，判断テストを通して，日本語では成立する $\mathrm{S}$ 語のコロケーションにおいて，中国語では同じ用法が使えるかどうかを調查する。そこから，日中両言語間で同じ共起語をとれない $\mathrm{S}$ 語のコロケ ーションの特徵，また，中国語をそのまま転用したり，日中で類似した意味を持つ言葉を使ったりする誤用が生じる場合, なぜ中国人学習者がこのような誤用を犯すのか, について検討する. 本研究の成果は, 日本語教育の分野のみならず, 機械翻訳等の誤り分析にも応用できるものとして期待される.

## 2 調査方法

## 2. 1 調查協力者

調査協力者は日本の大学に在籍する学生 7 名である. 調查協力者の日本語学習歴は平均 6 年 5 ケ月であり, 3 ケ月から 5 年間の日本滞在経験があった.
全員 JLPTN1 に合格した上級学習者である.

## 2. $2 S$ 語コロケーションの抽出

本研究で使われた $\mathrm{S}$ 語コロケーションの抽出手順は以下の通りである. 本研究では, 旧日本語能力試験の『出題基準』[2]における 2 4 級の語彙を調査の対象とした。

まず， $2 \sim 4$ 級の語彙を UniDic で形態素に分け，品詞「名詞-普通名詞-サ変可能」に該当するサ変動詞を抽出した. 次に, 文化庁[6]および張[5]に基づいて，S 語かどうかの判定を行い， $\mathrm{S}$ 語サ変動詞のリストを作成する。その結果， $\mathrm{S}$ 語サ変動詞を 172 語抽出された。それらの語のうち, 2 級の語彙は 145 語， 3 級は 21 語， 4 級は 6 語であった。

続いて, 『NINJAL-LWP for BCCWJ』[10]を用いて, 先ほど作成した $\mathrm{S}$ 語サ変動詞のリストに基づき，格助詞「を」「が」「に」「で」を含む $\mathrm{S}$ 語のコロケーションを抽出した。ここでは，分析の対象を典型的なコロケーションのみに絞るため, 頻度 5 以下及び MI スコア 3 以下のコロケーションは対象外とした. 前述したように, 本研究では漢語の分類が日中両言語で $\mathrm{S}$ 語コロケーションの用法における共通性の判断結果に及ぼす影響について検討するので， コロケーションを構成する名詞は二字漢語に限定した.

このようにして, 『NINJAL-LWP for BCCWJ』[10] により抽出された $\mathrm{S}$ 語のコロケーションは異なり数で 3,107 例であった. そのうち, 2 級の $\mathrm{S}$ 語のコロケーションは 2,773 例， 3 級は 307 例， 4 級は 27 例であった.

## 2.3 漢語の分類による $S$ 語のコロケーショ

## ンのパターン

本研究では $\mathrm{S}$ 語コロケーションを構成する名詞における漢字の分類を文化庁 [6]および張[5]に基づいて判定した。

文化庁[6]は 3 種類の初級・中級教科書 (計 10 冊) の中から, 約 2,000 語の漢語を抽出した. 日中両言語の漢語の意味関係に基づき, 抽出した漢語を $\mathrm{S}$ 語, $\mathrm{O}$ 語， $\mathrm{D}$ 語， $\mathrm{N}$ 語の 4 つに分類した. 張[5]は『漢日辞典』と『広辞苑』の中から, 日中両言語で同一表記の漢語を集計し，約 1 万 1 千語の単語を収録している. なお, 本研究では, 漢語の分類方法及び分類表記は文化庁[6]が用いたものをそのまま踏襲した.以上， 2 つの分類基準から，コロケーションを構成する名詞の漢語分類の組み合わせは，表 2 の 25 パターンに分けることができる.

表 2 名詞の漢語分類による $\mathrm{S}$ 語コロケーションのパターン

注 : 左は文化庁[6]による判定結果, 右は張[5]による判定結果. $\phi$ は辞典において判定結果の掲載がないことを示す.

また，文化庁[6]および張[5]において，漢語に対する分類の結果が異なる，または判定結果が掲載されていない場合がある。 そのため, 文化庁 [6] と張[5] での判定結果が異なる場合，次の判定基準に従って漢語の分類を判定する.

(1) 張[5]における判定結果を優先する.

(2) 張[5]における判定結果の掲載がない場合，文化庁[6]の判定結果に従う.

以上のように, 文化庁[6]と張[5]による漢語分類の判定結果は表 3 亿示す.

表 3 文化庁[6]と張[5]による漢語分類の判定結

果

## 2.4 日中両言語で同じ共起語をとれるかど

## うかの判断基準

日中両言語で $\mathrm{S}$ 語のコロケーションの用法が一致するかどうかを明らかにするために， $\mathrm{S}$ 語コロケー ションを中国語に直訳した場合，そのコロケーショ

ンが中国語で成立するかどうか，つまり， $\mathrm{S}$ 語コロケーションにおいて日中両言語で同じ共起語をとるかどうかを, 中国語を母語とする日本語学習者に判定してもらった。それぞれのコロケーションを 7 名が判定し, 最終的な結果は, 多数決で決定した.

先に述べたように, $\mathrm{S}$ 語は意味と字形において日中両言語でほぼ一致しているため, 中国語を母語とする日本語学習者, または日本語を母語とする中国語学習者にとって習得しやすいと考えられている. しかし，コロケーションにおいては日中両言語で必ずしも一致しない. 本研究で, $\mathrm{S}$ 語名詞にあたるものは「 $\mathrm{S}, \mathrm{S}\lrcorner 「 \mathrm{O}, \mathrm{S}\lrcorner 「 \mathrm{D}, \mathrm{S}\lrcorner 「 \mathrm{~N}, \mathrm{~S}\lrcorner 「 \phi, \mathrm{S}\lrcorner$ $「 \mathrm{~S} ， \phi 」$ 組み合わせによるもので, これと「S 語サ変動詞」のコロケーションは，母語をそのまま転用すると, 片方で成立しない場合に誤用となる可能性がある. そこで, 本研究では分析対象を「S 語名詞 $+\mathrm{S}$ 語サ変動詞」タイプのコロケーションに絞り,日中両言語で同じ共起語がとれるかどうかの判断結果について検討する。なお，上記の組み合わせのうち, 「S, $\mathrm{S}\rfloor$ パターンは宣[4]において, 調査を行っているので，今回の分析対象から除外した.

判定は次の上うな形で行った. $\mathrm{S}$ 語のコロケーシヨン「声明を発表する」を例に取ると，これを中国語に直訳すると『发表声明』となり, 中国語でそのまま成立する。一方， $\mathrm{S}$ 語のコロケーション「他人を信用する」の場合，これを中国語に直訳すると『*信用他人』となり，中国語では成立しない。なお，日本語のコロケーションと同じ意味を表す中国語のコロケーションは『信任他人』となる.

## 3 結果及び考察

まず，抽出した $\mathrm{S}$ 語コロケーションの内訳について報告する。 『NINJAL-LWP for BCCWJ』[10]より抽出された $\mathrm{S}$ 語コロケーションは異なり数 3,107 例あった. 漢語分類による各パターンで $\mathrm{S}$ 語のコロケ ーションの異なり数を表 4 に示す. 25 パターンのうち, 実際に抽出された $\mathrm{S}$ 語コロケーションは 18 パターンに留まった. 「S, $\mathrm{D}\lrcorner 「 \mathrm{O}, \mathrm{D}\rfloor 「 \mathrm{~S}, \mathrm{~N}\rfloor 「 \mathrm{O}$, $\mathrm{N}\lrcorner 「 \mathrm{D}, \mathrm{N}\lrcorner 「 \mathrm{~N}, \mathrm{~N}\lrcorner 「 \phi, \mathrm{N}\lrcorner$ のパターンにあてはまる例は見つからなかった。

調査の結果, 抽出された「 $\mathrm{S}$ 語名詞 (「S，S」除外） $+\mathrm{S}$ 語サ変動詞」というタイプの $\mathrm{S}$ 語コロケー ションは異なり数で 732 例あり, そのうち「日中両言語で同じ共起語がとれる」と判断されたコロケー
ションは異なり数で 614 例, 全体の $83.88 \%$ であった.

表 4 各パターンで $S$ 語コロケーションの異なり

数の内訳

 & $\mathrm{S}$ & $\mathrm{O}$ & $\mathrm{D}$ & $\mathrm{N}$ & $\phi$ & 計 \\

調查協力者によって「日中両言語で同じ共起語がとれない」と判断されたコロケーションは異なり数で 118 例, 全体の $16.12 \%$ であった. これにより, 中国語を母語とする日本語学習者が $\mathrm{S}$ 語のコロケーションを誤用する可能性は決して低くないと推測できる. パターンごとの判定結果を表 5 に示す. 7 名の調査協力者間での $\kappa$ 係数は 0.244 であった.

表 5 パターン別の内訳

 &  & 計 \\

日中両言語で同じ共起語がとれない $\mathrm{S}$ 語コロケー ションのうち, 異なり数が 3 例以上の $\mathrm{S}$ 語は「担当する」，「実施する」，「成立する」，「拡大する」 など， 11 語あった. また，コロケーションを構成する名詞において, 2 回以上出現した単語は「分野」,「事項」, 「趣旨」, 「業務」など 20 語であった. $\mathrm{S}$ 語コロケーションにおいて, 日中両言語で同じ共起語がとれないコロケーションの特徴として, 以下の 5 つが確認された.

(1) 日中両言語でコロケーションを構成する動詞または名詞の品詞がずれる.

例えば，「均衡が成立する」のような例が該当する.「均衡」は日本語で名詞として用いることができるが，中国語では形容詞としてしか用いることができない。このようなコロケーションを正しく産出することは中国語話者にとっては困難だと考えられる.「均衡的なことが成立する」という非自然な表現を産出してしまう可能性があるため, 注意して教える必要があると思われる。

(2) 同じ意味で, 中国語では別の動詞に置き換え

$
\text { るべきである. }
$

例えば，「画面を拡大する」という例は，中国語で『*扩大画面』とは言えず，同様の意味では『放大画面』となる. 中国人学習者が母語の知識に依存し，コロケーションを産出する際に中国語をそのまま転用し，誤用を生じさせる可能性が高いと考えられる.そのため, 日中両言語において, $\mathrm{S}$ 語であつても同じ共起語を使えるコロケーションと使えないコロケーションがあることを明示的に教える必要がある.

(3) 日中両言語で意味と品詞が同じであるが，コロケーションで使える範囲が異なる.

同じ共起語がとれない $\mathrm{S}$ 語コロケーションのうち，例えば「実施する」で使われているコロケーションは 14 例見つかった.この語のコロケーションのうち，日本語では「体操を実施する」や「試験を実施する」 と言うことができる，このように日本語では「実施する」という動詞は幅広い意味範囲で使われている。 しかし, 中国語では「実施する」は「政策」「法令」 など, 限られた単語としか共起しない。これまでと反対に, このような語は母語の例よりも広い範囲で使わなければならないため, 習得が難しいと考えられる.このような使用範囲が異なるコロケーションをリスト化し, 教材として提供すれば日本語教育の現場での指導に役立つものと考えられる。

(4) 中国語には存在しない言葉, つまり, 日本語特有の言葉が使われている.

例えば，「知事」のような語の場合，中国語には対応している役職名が存在しない. このような日本語独自の語句は注意する必要がある.

(5) 現代日本語では使用されているが，現代中国語ではあまり使われていない言葉が使われている.

例えば，「分野」や「趣旨」のような語が該当す
る.これらの語は日本語では日常的に使われる語であるが，現代中国語ではあまり見られないものであり, 先の日本語独特の語と同様にリスト化して, 指導することが有効であると考えられる。

以上，見てきたように $\mathrm{S}$ 語であっても，日中両言語で使用状況が異なる場合が多数観察された. 特に，最初の 3 つは細かな用法の違いを理解する必要あるため, さらに細かい分析が必要である。一方で, (4) や(5)のように両言語の語彙の差によるものは, リス卜によって指導することが可能であり，一度教えれば単語とともに記憶にも残りやすく, 学習者が正しく把握しやすいものであると思われる.

## 4 おわりに

本研究では中国語を母語とする日本語学習者による判断テストを通して，日本語で成立する語のコロケーションにおいて, 中国語でも同じ用法が成立するかどうかを調査した。その結果，「日中両言語で同じ共起語がとれない」と判断されたコロケーションは異なり数で 118 例, 全体の $16.12 \%$ であった. また, 日中両言語で同じ共起語がとれないコロケーションの特徴としては, 以下の 5 つの特徴が挙げられる. (1)日中両言語でコロケーションを構成する動詞または名詞の品詞がずれる. (2)同じ意味で, 中国語では別の動詞に置き換えるべきである. (3)日中両言語で意味と品詞が同じであるが，コロケーションで使える範囲が異なる. (4)中国語には存在しない言葉, つまり，日本語特有の言葉が使われている。 (5)現代日本語では使用されているが，現代中国語ではあまり使われていない言葉が使われている。

今後は, 日中両言語で語コロケーションの習得と習熟度との関係をさらに細かく調查し, コロケーシヨンの難易度についての分析が求められる。

## 謝辞

本研究は, JST 次世代研究者挑戦的研究プログラム JPMJSP2110 の支援を受けたものです.

## 参考文献

1. 加藤稔人 (2005) 「中国語母語話者による日本語の漢語習得一一他言語話者との習得過程の違い」『日本語教育』(125), 96-105.

2. 国際交流基金 - 日本国際教育支援協会（編） （2002）『日本語能力試験出題基準＜改定版＞』凡人社.

3. 小森和子 - 三國純子・徐一平（2012）「中国語を第一言語とする日本語学習者の漢語連語と和語連語の習得: 中国語と同じ共起語を用いる場合と用いない場合の比較」『小出記念日本語教育研究会論文集』(20）, 49-61.

4. 宣方園 (2022)「日中同形同義語コロケーションにおける日本語・中国語間の差異の調査」中国語話者のための日本語教育研究会第 52 回大会, 東京, 2022 年 9 月.

5. 張淑栄（編）（1987）『中日漢語対比辞典』ゆまに書房.

6. 文化庁編 (1978)「中国語と対応する漢語」『日本語教育研究資料』大蔵省印刷局.

7. 三國純子・小森和子・徐一平（2015）「中国語を母語とする日本語学習者の漢語連語の習得: 共起語の違いが誤文訂正に及ぼす影響」『中国語話者のための日本語教育研究』(6),34-49.

8. 三喜田光次 (2007) 「名詞と動詞の共起関係に見られる日中両国語間の相違について」『外国語教育 : 理論と実践』33, 1-17.

9. 李愛華（2006）「中国人日本語学習者による漢語の意味習得一一日中同形語を対象に」『筑波大学地域研究』26, 185-203.

10. 国立国語研究所 - Lago 言語研究所『NINJAL-LWP for BCCWJ (NLB)』(引用日： 2022 年 5 月 10 日)http://nlb.ninjal.ac.jp/

11. Nesselhauf,N. (2003) The Use of Collocations by Advanced Learners of English and Some Implications for Teaching. Applied Linguistics, 24(2), 223-242.


# 表情の閾下呈示が事象における視点取得に与える影響

大城彩佳 ${ }^{1}$ 小波津豪 ${ }^{2}$ 赤嶺奨 ${ }^{3}$ 新国佳祐 ${ }^{4}$ 里麻奈美
${ }^{1}$ 沖縄国際大学 ${ }^{2}$ バスク大学 ${ }^{3}$ マックス・プランク心理言語学研究所 ${ }^{4}$ 新潟青陵大学
$\{2212 \mathrm{~m} 01\} @$ okiu. ac. jp

## 概要

本研究では、閾下呈示した表情によって喚起された拡張的/収縮的思考が、どのように他動詞事象の解釈における視点の取得に影響を与えるかを調査した。具体的には表情呈示後、事象絵に続き、事象を行為者視点から描写する能動文または被行為者視点から描写する受動文が呈示される。表情の違いが事象の捉え方に影響するのか、文理解に対する反応時間を指標として検証した。反応時間に加えて、 4 つの下位尺度からなる共感性テストを行い、各参加者の共感性も分析の対象とした。

## 1 はじめに

感情を表情で表すことや、相手の表情を読み取るといった対人スキルは、長い年月をかけて培われ円滑なコミュニケーションには不可欠な要素のひとつである。本研究では、他者の快または不快の表情を認知することが、目の前で起こっている事象を誰の視点で捉え理解するのかという「事象理解」へ与える影響について検証することを目的とする。また、参加者自身が持つ共感性が表情を認知し、事象を理解・解釈する過程にどのような影響を与えるのかという、共感性の個人差についても検討する。

## 1.1 表情認知が対象物の評価に与える影響

表情を認識することは、私たちにどのような影響を与えているのだろうか。例えば、表情の認識は無関係の対象物への好意度や嫌悪感などの評価に対して影響を及ぼすことがある[1]。具体的には、喜び表情もしくは嫌悪表情呈示後、でこぼこした図形を参加者に見せ、その図形に対して 1 : 全く好きではない〜9: 非常に好きである、の9 件法による回答から評価させた。その結果、喜び表情を見た時の方が、対象に対してポジティブな印象を生む効果があることが分かっている。また、[2]は、漢字を知らない英語母語話者へ快または不快の表情、あるいは多角形の絵を呈示したあとに漢字を呈示し、その漢字に対しての好意度を回答させる実験を行った。その結果、表情を見た条件下において、参加者は先行して見た表情によって、漢字に対する好意度が異なった。例えば、快表情は漢字に対する好意度を高め、不快表情は漢字に対する好意度を低下させることが分かった。本研究では、表情が図形や文字のような対象への印象に影響を与えるだけではなく、「事象」への解釈にどのような影響を与えるのかを検討する。

## 1.2 感情状態が文処理に与える影響

表情を認識することが、様々な対象への印象形成に影響を及ぼすことが分かったが、どのような過程を経て事象の解釈に影響することに繋がるのだろうか。本研究では、表情認知によって喚起された感情が文処理に与える影響を検討する。そこで、まずは感情状態、特にポジティブ感情の機能について説明する理論である「拡張一形成理論」について紹介する[3]。[3]は、ポジティブ感情を経験することで、思考一行動レパートリーが一時的に拡張され、個人資源の形成が行われると述べている。その結果、ポジティブ感情状態は、一種の安全状態を示すシグナルとなり、思考は思い切りが良く、簡易的な判断になる傾向を持つようになり、判断の選択肢が増え、他の人へも注意を向ける余裕も生じる（拡張的思考）。一方、ネガティブ感情はより慎重な思考をもたらし、深く考え分析的になるため、ポジティブ感情状態とは違って、判断の選択肢が狭まり、論理的な判断を伴う傾向が強くなる（収縮的思考）。

続いて、感情によって操作された思考パターンが文処理に影響することを示した研究を紹介する。 [4]は、参加者の感情状態を 5 分間の動画を視聴する形でポジティブ、ネガティブまたはニュートラルへと誘導し、文に含まれる文法上の間違いの有無を判断させる文容認性判断課題を実施した。文法上の誤りについては、(1) 文章の構成（統語）に誤りが

ある統語逸脱文（例：*窓を閉まる）、(2) 構成は正しいが意味が適切ではない意味逸脱文（例：*窓が閉める）が使われた。その結果、ポジティブ・ネガティブ感情の時には統語逸脱文への判断違いは見られなかったが、意味逸脱文への判断に関しては、ネガティブ感情である場合は反応が見られず、 ポジティブ感情の時のみ反応がみられた。このことから、ポジティブ感情は統語処理と意味処理のどちらにもアクセスできる拡散的思考を、ネガティブ感情は統語処理へのみアクセスする収縮的思考を喚起することが示唆された。

本研究では表情認知によって喚起された拡散的または収縮的思考が、事象の解釈の際の視点取得の仕方（例えば、行為者または被行為者どちらかの視点、または両方の視点から事象を理解するのか）に影響を与えるのかについて検討する。視点取得とは、[5]の定義をもとに、他者の立場になって、物事について考えることや、自分自身についても想像する心的な働きであることを指す。

## 2 方法

## 2. 1 参加者

正常な聴力と (矯正) 視力を有する日本語母語話者 44 名（男性 17 名、女性 27 名、平均年齢 21.25 歳、標準偏差 1.59 歳）が実験に参加した。すべての参加者から、実験開始前に口頭および書面によるインフォームド・コンセントを取得した。

## 2. 2 実験目的

本研究では、表情認知が事象の解釈の際の視点取得の仕方に与える影響について検討する。具体的には、(1) 表情呈示の違い（快/不快）が行為者または被行為者どちらの視点に立ち事象を解釈するのか検討するため、能動文と受動文に対する理解速度を測定した。それに加え、(2) 参加者自身が持つ共感性が、事象理解に与える影響についても検討する。共感性とは、自分が直接経験していない他者の経験について、相手の気持ちを理解し、自分の身に起きたことのように感じることである[6]。

## 2. 3 実験材料

実験に用いる刺激として、絵刺激と文刺激のぺアを 72 セット用意した。これらのうち、36ペアは夕 ーゲットの刺激セットとして、残りの 36 ペアはフ
イラーの刺激セットとして用いた。絵刺激には、イヌ、ウサギ、ブタ、ヒツジ、ネコ、ライオンのうちいずれか 2 種類の動物が登場し、ある動物が別の動物に対して他動詞（例：殴る、助けるなど）で表される行為を行っている様子が描写されていた。図 1 はターゲット刺激として用いた絵刺激の例である。

図 1. ターゲットの他動詞事象絵の例

ターゲットの刺激セットにおける文刺激は、ぺアとなる絵刺激に描写された行為事象を、能動態の動詞または受動態の動詞を用いて正しく描写した文であった。例えば、図 1 の絵刺激に対応する文刺激は、能動文条件では「イヌがウサギを殴っている」 という行為者視点、受動文条件では「ウサギがイヌに殴られている」という被行為者視点となる。一方、フィラーの刺激セットにおける文刺激は、対応する絵刺激の内容を正しく描写していない文であつた。フィラーの文刺激は、半数が能動文、半数が受動文であった。作成した文刺激は、女性の日本語母語話者が読み上げたものを録音し、聴覚刺激として用いた。ターゲットの文刺激を録音した音声の長さは、平均 4230ms（標準偏差 343ms）であった。

また、絵刺激の直前に呈示する先行刺激として、 ATR 顔表情データベース（ATR-Promotions）から選定した男女各 1 名の喜び顔（快表情）および嫌悪顔（不快表情）の計 4 種類の表情刺激を用いた。

さらに、参加者の共感性を測定する尺度として、 [7]による対人反応性指標（Interpersonal Reactivity Index：以下、IRI）の日本語版[8]を使用した。日本語版 IRI は、個人的苦痛 (Personal Distress : 以下、 PD）、共感的関心（Empathic Concern：以下、 EC）、視点取得 (Perspective Taking：以下、 PT）、想像性（Fantasy Scale：以下、FS）の 4 つの下位尺度（各 7 項目）からなる 28 項目 (5 件法) の質問尺度である。

## 2.4 手続き

本実験は、表情（快/不快）と文タイプ（能動文 ／受動文）を掛け合わせた 4 条件、 2 要因実験参加者内計画であった。条件の割り当ては、 4 つ刺激呈示リストを作成することにより、ラテン方格法に基づきカウンターバランスをとった。各リストの項目順は、フィラーの刺激セットを加え参加者ごとにランダム化した。

実験は、PsyToolkit[9,10]を用いてオンラインで実施し、教示は Zoom を通して個別に行った。まず PC の画面中央に注視点 $(+)$ を $1000 \mathrm{~ms}$ 間呈示した後、快表情/不快表情のいずれかの表情刺激を $17 \mathrm{~ms}$ 間呈示し、直後にマスク刺激（表情刺激画像を $10 \times 10$ ピクセル単位でランダムに並べ替えたもの）を $183 \mathrm{~ms}$ 間呈示した。その後、 $50 \mathrm{~ms}$ 間のブランク画面に続けて、絵刺激を 3000ms 間呈示した。次に「F（不一致）：J（一致）」と表示された画面と同時に、文刺激を音声呈示した。参加者は、文刺激の音声が流れ終わったら、直前に呈示された絵刺激の内容と文刺激の内容が一致しているかどうかを判断し、可能な限り素早く、かつ正確に F (不一致反応）または J（一致反応）のキーを押すよう教示された。以上の手続きを 1 試行として、参加者はこれを 72 試行 (ターゲット試行 36 試行、フィラー試行 36 試行）遂行した。なお、本番の試行の前に遂行した 6 試行の練習セッションでは、参加者のキー 押し反応に対して正答／誤答のフィードバックを与えたが、本番ではフィードバックは与えられなかった。なお、2.3 節の説明からも分かるように、本課題における正答（正反応）とは、ターゲット試行に

試行においては常に不一致反応（F キー）である。

実験課題の遂行後、参加者は共感力を測る日本語版 IRI にウェブブラウザ上で回答した。

図 2. 実験の流れ

## 2. 5 予測

快表情が呈示された場合、参加者は拡散的思考を取るため、行為者・被行為者のどちらの視点からも事象を解釈することができる。すなわち、文章タイプによって反応時間の差は見られないことが予測される。一方、不快表情が呈示された場合は、対象者は収縮的思考を取るため、行為者・被行為者、どちらか一方の視点を選好すると予測される。例えば、行為者視点を選好する場合は、能動文の処理が速くなることが予測される。

また、共感性が高い参加者（高群）は低い参加者 （低群）よりも表情の影響を強くうけるとしたら、高群に上記の傾向が顕著に現れると考えられる。

## 3 結果

分析では、実験課題におけるキー押し反応時間

（音声刺激の呈示が終了してからキー押し反応が行われるまでの時間）を従属変数として使用した。分析対象はターゲット試行のデータのみであった。

分析に先立ち、誤反応がみられた試行はデータから除外した。また、反応時間が $200 \mathrm{~ms}$ 以下または 3000ms 以上であった試行もデータから除外した。 さらに、参加者ごとに、反応時間が個人平均 +3 標準偏差を上回る、または個人平均 -3 標準偏差を下回る試行も除外した。統計分析としてまず、先行刺激の表情（快/不快）と文タイプ（能動文／受動文）を固定効果とし、参加者と刺激セットをランダム効果とする線形混合効果モデル分析[11]を行った。分析には、 $\mathrm{R}[12] の$ lme4 パッケージ[13]および lmerTest パッケージ[14]を用いた。分析にあたり、各固定要因は deviation coding により中心化した。 また、分析モデルには、刺激セットの呈示順も固定効果に含めた。交互作用項は、表情×文タイプのみモデルに含めた。

図 3 に、実験条件ごとの反応時間の平均値を示す。混合効果モデル分析の結果、表情の主効果 $(\beta$ $=-49.57, S E=18.86, t=-2.63, p=.009 ）$ 、および文タイプの主効果 $(\beta=55.64, S E=18.87, t=2.95, p$ $=.003 ）$ が有意であったが、表情×文タイプの交互作用は有意ではなかった $(\beta=-19.79, S E=37.70, t=$ $-0.53, p=.600)$ 。

図 3. 条件ごとの平均反応時間、エラーバーは標準誤差を示す。

次に、表情と文タイプに加え、[8]の各下位尺度 （PD、EC、PT、FS）得点を固定効果として同様に線形混合効果モデル分析を行った。尺度得点はそれぞれ標準化し $\mathrm{z}$ 得点に変換して分析に用いた。その結果、PD、PT、FS を固定効果とした分析においては、IRI 下位尺度得点の主効果、および IRI 下位尺度がかかわる交互作用はいずれも有意ではなかったが（ $p \mathrm{~s}>.07 ） 、 \mathrm{EC}$ を固定効果とした分析において、文タイプ $\mathrm{EC}$ 得点の交互作用が有意であった $(\beta=36.92, S E=18.36, t=2.01, p=.045)$ 。 $\mathrm{EC}$ 得点の主効果、表情 $\times E C$ 得点の交互作用、表情 $\times$ 文タイプ×EC 得点の交互作用はいずれも有意でなかった

（ps > .5）。図 4 に、分析結果から求めた文タイプごとの回帰直線を示す。図 4 から、 $\mathrm{EC}$ 得点が比較的高い参加者（EC 高群）は明確に受動文よりも能動文への反応時間が短い一方で、EC 得点が比較的低い参加者（EC 低群）には文タイプによる反応時間の差がほとんどみられないことが、表情×EC 得点の原因になっていることが読み取れる。

図 4. 線形混合モデル分析の結果から求めた文夕イプごとの EC 得点による反応時間の回帰直線、塗りつぶし部分は標準誤差を示す。

## 4 考察

本研究では、表情の閾下呈示が他動詞事象の解釈における視点取得に与える影響を検証した。その結果、表情のみの結果を見ると、不快表情を閾下呈示した時の方が、快表情の時よりも、文理解にかかる反応時間が速かった。これは、不快表情が覚醒度 (arousal)を高め、事象の解釈のスピードを速めたと考えられる。実際、強い覚醒度をもつネガティブな事象は、対象者に素早い回避行動をとらせることが明らかとなっている[15]。

また、共感性の個人差が事象解釈の過程に影響を与えるのかを、IRI[8]を用いて調査を行った。その結果、EC（共感的関心）高群は能動文への反応時間が受動文よりも速かったが、EC 低群は文タイプによる反応時間の差は見られなかった。これは、 EC 高群は行為者視点を選好して取得する傾向がある一方、EC 低群は両方の視点を柔軟に取得したことを示唆している。以上より、本研究では EC の個人差が視点の取得に異なる傾向をもたらすという興味深い結果が得られた。また、IRI の EC と PDは情動的共感を測定する尺度[8]であることから、共感性の中でも情動的共感が視点の取得に影響を与えることも明らかとなった。[16]によると、他者が悲しい思いをしている場合、EC（共感的関心）が高いと他者の感情を自己に投影して他者の感情を理解乙利他的行動をとる一方、PD（個人的苦痛）が高いと他者が苦しんでいる様子を自己の苦痛を少なくするため避ける行動をとる。本実験の EC 高群参加者は、他者の行為を自己に投影して事象を理解したため、行為者視点から事象を描写した能動文の処理時間が速くなったと考えられる。

本研究では、拡張一形成理論に基づき、快表情は拡散的思考を喚起するため、文タイプにおける反応時間の差はあまり見られないと予測したが、予測通りにはならなかった。これは、ポジティブ感情の経験は、積み重数ることでその効果が得られる[3]ことがわかっていることからも、一度の快表情の呈示は、ポジティブ感情を喚起するには十分ではなかった可能性が考えられる。今後の課題として、表情毎にブロックデザインを採用するなど、表情による感情喚起の度合いがどのように視点取得に影響を与えるか検討する必要がある。

## 謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP19H01263 (PI: 里麻奈美)、 JP21K12989 (PI:新国佳祐)の助成を受けたものです.

## 参考文献

[1] 布井雅人・吉川左紀子（2016）「表情の快・不快情報が選好判断に及ぼす影響一絶対数と割合の効果 $-」 『 心$ 理学研究』, 87, (4), 364373.

[2] Sheila T. Murphy \& R. B. Zajonc (1993). Affect, Cognition, and Awareness: Affective Priming With Optimal and Suboptimal Stimulus Exposures. Journal of Personality and Social Psychology, 64(5), 723-739.

[3] Barbara L. Fredrickson(2001). The Role of Positive Emotions in Positive Psychology. American Psychologist, 56(3), 218-226.

[4] Masataka Yano, Yui Suzuki, Masatosi Koizumi (2018). The Effect of Emotional State on the Processing of Morphosyntactic and Semantic Reversal Anomalies in Japanese: Evidence from Event-Related Brain Potentials. Journal of Psycholinguist Research, 47(1), 261-277.

[5] 藏本知子（2022）「視点取得が他者の印象評定に及ぼす効果一テキストマイニングを用いての検討一」『心理学研究』, 93, (1), 1-9.

［6］西村多久磨 - 村上達也・櫻井茂男（2015）「共感性を高める教育的介入プログラム一介護福祉系の専門学校生を対象とした効果検証一」『教育心理学研究』, 63, 453-466.

[7] Davis, M. H. (1980). A multidimensional approach to individual differences in empathy. JSAS Catalog of Selected Documents in Psychology, 10, 85.

[8] 日道俊之 - 小山内秀和 - 後藤崇志 - 藤田弥世・河村悠太・Davis, M. H. ・野村理朗 (2017).日本語版対人反応性指標の作成心理学研究, $88(1), 61-71$. https://doi.org/10.4992/jjpsy.88.15218

[9] Stoet, G. (2010). PsyToolkit: A software package for programming psychological experiments using Linux. Behavior Research Methods, 42(4), 10961104.

https://doi.org/10.3758/brm.42.4.1096

[10] Stoet, G. (2017). PsyToolkit: A novel web-based method for running online questionnaires and reaction-time experiments. Teaching of Psychology, 44(1), 24-31. https://doi.org/10.1177\%2F0098628316677643

[11] Baayen, R. H., Davidson, D. J., \& Bates, D. M. (2008). Mixed-effects modeling with crossed random effects for subjects and items. Journal of Memory and Language, 59(4), 390-412.

[12] R Core Team (2022). R: A language and environment for statistical computing (Version 4.2.1) [Computer software]. R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/

[13]Bates, D., Maechler, M., Bolker, B., \& Walker, S. (2015). Fitting linear mixed-effects models using lme4. Journal of Statistical Software, 67(1), 1-48.

[14] Kuznetsova, A., Brockhoff, P. B., \& Christensen, R. H. B. (2017). lmerTest package: Tests in linear mixed effects models. Journal of Statistical Software, 82(13), 1-26.

[15] Robinson, M. D., Storbeck, J., Meier, B. P., \& Kirkeby, B. S. (2004). Watch out! That could be dangerous: Valence-arousal interactions in evaluative processing. Personality and Social Psychology Bulletin, 30(11), 1472-1484.

[16] FeldmanHall, O., Dalgleish, T., Evans, D., \& Mobbs, D. (2015). Empathic concern drives costly altruism. NeuroImage, 105, 347-

356. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2014.10.0 $\underline{43}$


# 漢字の音読みにおける象徵素のデータ駆動的探索の試み

吉田晶 ${ }^{1}$ 松平茅隼 ${ }^{1}$ 加藤大貴 ${ }^{2,1}$ 平山高嗣 3,1
駒水孝裕 ${ }^{1}$ 井手一郎 ${ }^{1}$
1 名古屋大学 2 名城大学 3 人間環境大学
\{yoshidaa, matsuhirac, katoh\}@cs. is. i . nagoya-u.ac.jp
t-hirayama@uhe.ac.jp
taka-coma@acm.org
ide@i.nagoya-u.ac.jp

## 概要

象徵素とは，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. 本研究では，意味的にまとまった漢字クラスタのうち，音読みにおいて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，その抽出および意味のラベリングを試みた. 前者では，漢字を分散表現に変換してクラスタリングした後，各クラスタに含まれる子音の比率と母比率を比較し，比率に偏りがある意味クラスタを抽出した. 後者では，辞書の定義文を利用する手法と，WordNetを利用する手法の 2 つによるラベリングを比較した. 常用漢字にこれらを適用した結果，計 133 の象徵素クラスタを抽出し，2つのラベリング手法共に，それらの 8 割以上に対して意味ラベルの付与に成功した.

## 1 はじめに

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，象徵素「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，新規の象徵素の探索や既知の象徵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，対象がオノマトぺ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，オノマトぺ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，筸・嫼・赤・緑など色を表す頻出漢字は第 2 子音に $\mathrm{k}$ を, 殺・滅・罰・切など攻撃性を感じる漢字は第 2 子音に $\mathrm{t}$ をつなど，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。

## 2 関連研究

Otis ら [4] は，分散表現を用いて英語の象徴素を分析する手法を提案した。具体的には，分散表現により英単語を意味空間へ写像し，単語間の距離を検定比較することで象徴素の存在を確認した。また, Abramova ら [5] は，英語の象徵素の意味を自動的に特定する手法を提案した。具体的には WordNet [6] における上位語と下位語の階層を利用し，象徵素を共有する単語集合へのラベリングを実現した。

図1 象徴素クラスタ抽出の処理手順

本研究では，これらの先行研究に基づき，漢字を分散表現に変換して扱う。また，ラベリング手法の 1つとして日本語 WordNet [7] を用いた手法を提案する. 先行研究では, 英単語を既知の象徴素でグルー プ化した後に，単語間の距離に検定を施している。 しかし，音読みにおいては既知の象徴素が存在しないため, 本研究では, まず意味に基づいて漢字デー タをクラスタリングし，その後に母比率の検定により子音の偏りを分析することで，特定の意味と子音との間の共起性の抽出を試みる。

## 3 象徵素クラスタの抽出手法

本節では，漢字の分散表現と母比率の検定を用いた象徵素クラスタの抽出手法を提案する。提案手法の処理手順を図 1 に示す.

まず漢字データとして表記と音読みを入力し，次に各漢字の分散表現をクラスタリングし，最後に得られた各意味クラスタにおける子音の比率を検定することで象徴素クラスタを抽出する。

## 3.1 漢字データの準備

常用漢字表 [8] に収録されている漢字 2,136 字を対象とし，同表から各漢字の表記，音読み，用例を抽出した. この際，音読みが複数存在する場合はそれら全てを使用した．また，音読みが存在しない場合も, 子音をもたない漢字として含めた. 例えば漢字「亜」について，音読み「ア」と用例「亜流，亜麻，亜熱帯」を漢字データとして得た。表 1 常用漢字データにおける各第 1 子音の比率

表 2 常用漢字データにおける各第 2 子音の比率

## 3.2 漢字分散表現への変換

漢字を分散表現に変換するために，文字単位の Bidirectional Encoder Representations from Transformers （BERT）の学習済みモデル [9]を利用した. 本モデルは日本語の Wikipedia 記事で事前学習されている. 2,136 件の漢字データのうち 2,135 件について分散表現への変換に成功した1).

## 3.3 意味クラスタの抽出

英語において象徴素を共有する語は似た意味を表すことが知られているが，日本語においてもこの性質があると仮定する．そこで， 3.2 項で得られた分散表現に対して，Ward 法で階層的クラスタリングを施し，その過程で出現した全てのクラスタを漢字の意味クラスタとして抽出し，それらを象徵素クラスタの候補とみなす。なお，包含関係にあるクラスタ同士も別の意味クラスタとする.

## 3.4 子音の比率の分析

得られた各意味クラスタに対し, 第 1 子音および第 2 子音の比率の偏りを調べる.

まず，母集団となる常用漢字データにおける第 1 ,第 2 子音の比率をそれぞれ計算する. この際，昭和 29 年内閣訓令第 1 号で告示された「ローマ字のつづり方」[10]に基づいて子音を決定した. ここで，音読みをもたない漢字は子音がないもの「 $\phi$ として扱う。また，「ン」の子音は「 $\mathrm{N}\lrcorner$ ，ナ行の子音は $「 \mathrm{n}\lrcorner$ と表して区別する，得られた第 1 ，第 2 子音の割合をそれぞれ表 1 ，表 2 に示す。次に，各意味クラスタに対しても同様に子音の比率を計算する.ここで，クラスタの要素数が少なすぎると，含まれる子音の比率が極端に大きくなってしまうため，要素数が 8 未満の意味クラスタは除外した.

最後に，各子音について，各クラスタにおける比

1）変換に失敗したのは「憬」で，使用した BERT の語彙に含まれていなかったことが理由であった.
率に対して母比率の検定を行なう，具体的には，いずれかの子音について $\mathrm{P}$ 值が有意水準を満たす意味クラスタを子音に偏りがあると判断し, 象徴素クラスタとして抽出する．検定は片側検定とし，有意水準は経験的に 0.025 とした. この際，最小の $\mathrm{P}$ 値を示す子音をそのクラスタを代表する象徴素とする。

## 4 象徴素クラスタのラベリング手法

本節では，3節で抽出した各象徴素クラスタに対して，その意味を自動的にラベリングする手法を提案する.ここでは辞書を用いた手法と WordNetを用いた手法の 2 つの手法を提案し，比較する.

## 4.1 辞書を用いたラベリング手法

まず，辞書における各漢字の定義文を利用したラベリング手法を提案する. 本研究では Weblio 辞書中のデジタル大辞泉 [11]を使用した.

まず，対象とする象徴素クラスタに含まれる全ての漢字に対し, 辞書からその定義文を得る.この際，辞書中に見出し語が見つからない場合には， 3.1 項で準備した用例を代替の見出し語として定義文を抽出する。次に，定義文に対して MeCab [12] で形態素解析を施し，ストップワードを除いた動詞，形容詞，名詞，副詞を抽出する. その後，抽出した各語について, クラスタ内での出現回数を数える. なお，ある語が 1 つの定義文中に複数回現れた場合には，出現回数は 1 として扱う．また，「時間」 と「年月」のような類義語は統合する．類義語の決定には Weblio 辞書中の日本語 WordNet [13] および Weblio 類語辞書 [14]を用いた. 最後に，クラスタ内で最も多く出現した単語を候補ラベルとし，その中で出現率が閾値（以下の実験では経験的に 0.3 に設定）以上のものを象徴素クラスタのラベルとして採用する。ここで，出現率とは象徵素クラスタ内の全ての漢字のうち, その定義文に該当ラベルの語が 1 回以上出現する漢字の割合を意味する。

## 4.2 WordNet を用いたラベリング手法

次に，英単語を対象とした Abramova ら [5] の手法を拡張したラベリング手法を提案する.

まず，対象とする象徴素クラスタに含まれる全漢字に対し, 日本語 WordNet における上位語を取得する. この際，入力漢字が WordNet の階層構造中に存在しない場合には, 3.1 項で準備した漢字データの用例を代替の語として入力する. 次に，クラスタ内

 & $\mathrm{k}$ & $7 / 9$ & 4.311 \\

の各漢字とその全ての上位語を統合し，候補ラべルとする.この際，WordNet の階層構造において根ノードからの最短距離が 3 以下の名詞は抽象的すぎると考えたため，除外した. 次に，各候補ラベルに対して，以下の式で類似スコア $S$ を計算する。

$
\begin{gathered}
S(h, C)=\sum_{w \in C} \alpha(w, h) \\
\alpha(w, h)= \begin{cases}\frac{1}{\operatorname{dist}(w, h)^{2}} & \text { if } h \in H(w) \\
-0.1 & \text { if } h \notin H(w)\end{cases}
\end{gathered}
$

ここで $C$ は対象とする象徵素クラスタを， $w$ は当該クラスタ内の漢字を， $h$ は候補ラベルを表す。また， $H(w)$ は $w$ とその全ての上位語の集合を表す. $\operatorname{dist}(w, h)$ は WordNet の階層構造における $w$ から $h$ までの最短経路の長さを表すが， $w$ と $h$ が一致する場合は 1 を返す。

最後に，類似スコアが正の値かつ被覆率が間値 （以下の実験では経験的に 0.2 に設定）以上のものを象徴素クラスタのラベルとして採用する. ここで，被覆率とは象徴素クラスタ内の全ての漢字のうち， その漢字とその上位語の集合に当該の語が含まれる漢字の割合を意味する.

## 5 提案手法の処理結果と考察

本節では，象徵素クラスタの抽出とそのラベリング結果および考察を述べる。

## 5.1 象徵素クラスタの抽出

第 1 ，第 2 子音のそれぞれについて象徵素クラスタを抽出した結果，それぞれ $100 ， 33$ のクラスタが得られた. 得られた象徵素クラスタの例を表 3 亿示す.なお，表中の Z 値は，母比率の検定における検定統計量を示す. 第 1 , 第 2 子音による結果を比較すると, 17 のクラスタが共通し，4のクラスタが包
表 4 象徴素クラスタに対するラベリング結果の例

} & 色 & $7 / 8$ & spectral color & $5 / 8$ & 4.70 \\

含関係にあった。例えば「紡・䖵・絹・藏・䒺・繊・桑・藍・麻・綿」は第 1 子音による分析では子音 $\mathrm{m}$,第 2 子音による分析では子音 $\mathrm{N}$ において，母比率の検定で有意水準を満たした. しかし，第 1 子音が $\mathrm{m}$ かつ第 2 子音が Nである漢字は「綿」のみであるため, 子音の組 $(\mathrm{m}, \mathrm{N})$ に象徵素的な役割があるとは考えにくい.

## 5.2 象徴素クラスタのラベリング

辞書を用いたラベリング手法では，100 の第 1 子音による象徴素クラスタのうち 87,33 の第 2 子音による象徴素クラスタのうち 30 のクラスタで 1 つ以上の意味ラベルが得られた。一方，WordNetを用いた手法では，100 の第 1 子音による象徴素クラスタのうち 83 ，33 の第 2 子音の象徵素クラスタのうち 29 のクラスタで 1 つ以上の意味ラベルが得られた.両手法によるラベリング結果の例を表 4 に示す. まず，辞書を用いた手法の特徴として，WordNetを用いた手法と比べて，動作を表す漢字を多く含む象徴素クラスタに対して，より適切な意味ラベルの付与が確認された。例えば「割・摖・裂・張・貼・塗・削・剥」に対して，後者ではラベルが付与されなかったが，前者では「切れる」のラベルが付与された.

一方で，不適切なラベルが適切なラベルと同等の出現率を示してしまう事例も複数見られた. 例えば 「蔐・晶・泡・点・穀・等・粉・菓・粒」に対して，「年」のラベルが出現率 $4 / 9$ で付与された. これは，「携・連・関・係・絡・結・接・“雑”、密」に対して付与されたラベル「つながり」の出現率と同じ值であるが，後者のラベルが前者のラベルと同程度に象徴素クラスタの意味を表しているとは考えられない.この結果は, 各漢字の定義文が短かったためラベル候補の単語が少数だったこと，「一年麦」や 「年の豆」など，「年」を含む用例が複数回あったことが原因である。この問題は，複数の辞典からの定義文の抽出や，ラベリングの適切さに対する出現率以外の尺度の導入により改善できると考えられる。

次に WordNet を用いたラベリング手法の特徴として，辞書を用いた手法と比べて，より包括的なラベルの付与が確認された。例えば「短・脹・沙・

は「低い」や「高い」のラベルが同時に付与されたのに対して，前者ではクラスタ内の漢字全体に共通するラベル「size」が付与された. しかし包括的であるがゆえに，具体性に欠けるラベルも複数見られ

が第 1 候補のラベルとして付与された. 本実験では，各候補ラベルに対して，被覆率が 0.2 以上という条件を設けたため，被覆率が 0.18 であった適切なラベル「beginning」が付与されなかった. このラべルは類似スコアでは「human action」に劣ったものの，根ノードからの距離は「human action」よりも離れており, より具体的である.この問題は, 被覆率の制限を緩め，類似スコア，被覆率，根ノードからの距離それぞれの重み付き和を計算した尺度を導入することで改善できると考えられる。

## 6 おわりに

本研究では，音読みに着目した日本語漢字における象徵素クラスタの抽出と，その意味のラベリングを試みた。提案手法を常用漢字データに適用した結果, 133 の象徴素クラスタと, そのうちの 8 割以上に対する意味ラベルが得られた。

各子音が複数の象徴素クラスタに属したため，結果的に英語の象徵素ほど一意に意味は定まらなかった.しかし, 「清・筝・聖・“神”、仙」といった清潔さや神聖さを表す漢字の音読みは子音 $\mathrm{s}$ で始まるなど，直感に沿う子音と意味の相関を確認できた。

抽出した象徴素クラスタの客観的評価，ラベリングの成功可否に影響を及ぼす要因の解明などが今後の課題である。また将来の展望として, 漢字の訓読み，和語や熟語への拡張などが挙げられる。

## 謝辞

本研究の一部は，JSPS 科研費 JP22H03612 の助成を受けたものである.

## 参考文献

[1] John Firth. Speech. Oxford University Press, 1930.

[2] Leanne Hinton, Johanna Nichols, and John J. Ohala. Sound Symbolism. Cambridge University Press, 1995.

[3] Shoko Hamano. The Sound-Symbolic System of Japanese. CSLI Publications, 1998.

[4] Katya Otis and Eyal Sagi. Phonaesthemes: A corpus-based analysis. In Proceedings of the 30th Annual Meeting of the Cognitive Science Society, 2008.

[5] Ekaterina Abramova, Raquel Fernández, and Federico Sangati. Automatic labeling of phonesthemic senses. In Proceedings of the 35th Annual Meeting of the Cognitive Science Society, pp. 1696-1701, 2013.

[6] Christiane Fellbaum. WordNet: An Electronic Lexical Database. MIT Press, 1998.

[7] Francis Bond, Hitoshi Isahara, Kiyotaka Uchimoto, Takayuki Kuribayashi, and Kyoko Kanzaki. Extending the Japanese WordNet. 言語処理学会第 15 回年次大会発表論文集, pp. 80-83, 2009.

[8] 文化庁. 常用漢字表（平成 22 年内閣告示第 2 号）, 2010.

[9] 東北大学乾研究室. BERT base Japanese (IPA dictionary), (2022-12-18 閲覧). https://huggingface.co/ cl-tohoku/bert-base-japanese-char.

[10] 文化庁. ローマ字のつづり方第 1 表（昭和 29 年内閣訓令第 1 号）, 1954.

[11]（株）小学館. デジタル大辞泉，（2022-12-18 閲覧）. https://www.weblio.jp/cat/dictionary/sgkdj.

[12] Taku Kudo. Mecab: Yet Another Part-of-speech and Morphological Analyzer,（2022-12-18 閲覧）2006. https: //taku910.github.io/mecab/.

[13] (国研) 情報通信研究機構. 日本語 WordNet, (2022-1218 閲覧）. https://thesaurus.weblio.jp/category/ nwnts.

[14] GRAS グループ（株）. Weblio 類語辞書，（2022-1218 閲覧）. https://thesaurus.weblio.jp/category/ wrugj.
表 5 抽出した象徵素クラスタとそのラベリング結果の例

 & $\mathrm{d}$ & $4 / 16$ & 5.789 & 場所 & $15 / 16$ & place & $4 / 16$ & 2.80 \\