# 『日本語話題別コーパス：J-TOCC』と『話題別日本語語彙表』

中俣 尚己 $\dagger \cdot$ 加藤 恵梨 $\dagger \dagger \cdot$ 堀内 仁䖝 $\cdot$ 山本 和英 ${ }^{+1 \dagger \dagger}$

## 1 はじめに

日本語を母語としない人たちに日本語を教える日本語教育の世界では, 英語教育などの影響もあり，CBI (Content Based Instruction: 内容中心の教授法) や CLIL (Content-Language Integrated Learning: 内容と言語の統合的学習）といった学習法が取り入れられることが多くなってきた。これらは内容志向型教授法 (石川 2017) と呼ばれる。言語だを学習対象にするのではなく，他の教科や国際問題など様々なトピックを通して外国語を学ぶという方式である.

また, 初級日本語の教科書も従来は「第 18 課では「〜ことができます」を勉強し, 第 19 課では「〜たことがあります」を学ぶ」といった「文型積み上げ式」と呼ばれるものが主流であったが，近年は「第 7 課では「町」，第 8 課では「買い物」を学ぶ」というように「トピックシラバス」を採用した教科書も現れている.

このように，日本語教育では「内容」「トピック」に焦点が当てられることが増えてきているが，もちろん個々のトピックを通して「語彙」「文法」といった言語的な学習内容を学ぶことが肝要である。そのため, どのような話題にどのような語彙・文法が必要になるかといった情報を大規模データに基づいて調べることは教材開発において非常に重要なデータとなる。また,仮に文型積み上げ式の教材であっても，会話練習には話題は不可欠であるため，話題と語彙・文法の関係はやはり非常に重要なデータとなる.

そこで筆者らは JSPS 科研費 18 H00676 の助成を受け,「話題が語彙・文法・談話ストラテジー に与える影響の解明」（研究代表者：中俣尚己）というプロジェクトで話題別の会話コーパスの構築を進めた。その結果, 『日本語話題別会話コーパス：J-TOCC』と『話題別日本語語彙表』 という 2 つの成果物を完成させた。その公開を記念し， 2022 年 3 月 20 日に「話題とコーパスと日本語教育」と題してオンラインでのシンポジウムを行った。この論文では, シンポジウムで発表された成果物の解説やそれを利用した研究，今後の展望について報告する.


## 2 話題とは

ここで，本プロジェクトが扱う「話題」の範囲について明らかにしておきたい，言語学の文脈においても，話題，すなわち話されている内容についての研究はあまり広く行われているとはいえない. 話題に関して盛んな研究分野の一つは「話題転換」の研究であり，会話で話題が変わる時に人間が発している様々なサインに注目した研究である。ここでいう話題は「Aさんが茶道部に初めて見学に行った時の出来事」や「Bさんがどのサークルに入るか迷っている話」 のように，個別的な研究である.

一方で,「初対面場面においてどのような話題が選択されるか」という観点からの「話題選択」 の研究も存在する (三牧 (1999) など)。この観点では上記の $\mathrm{A}$ さんと B さんの話題は「サー クル活動」という形でまとめられることが望ましい。この 2 人は初対面でどちらも似たような話題を選んだということが重要だからである。

しかしながら, 日本語教育の教材開発を考えた場合,一つの教材で扱える話題数がせいぜい 10２２程度であることを考えると，例えば「サークル活動」「授業」「大学の行事」などを「大学」などのようにもう少し大きなカテゴリーにまとめることが望ましい. 三牧 (1999)も「話題領域」としてこのレベルのカテゴリーを設けている。 また, 本研究の出発点となった山内 $(2013)$ は 15,000 語を「食」「住」など 100 の話題に分類したリストとなっている. 本プロジェクトではこのように大きなカテゴリーとして「話題」を扱う.

## 3 『日本語話題別会話コーパス：J-TOCC』

プロジェクトでは 2 つの成果物の構築を行った. その一つが『日本語話題別会話コーパス： J-TOCC』である. Japanese Topic-Oriented Conversation Corpus の略で,「ジェイトック」と読む. 15 の話題を選定し, 大学生のペアに各話題について 5 分ずつ話してもらったものを録音,文字化した。その最大の特徴は話題以外の条件が統制されていることにある。話題は表 1 に示した通り, 身の回りの話題が 11 , 社会に関わる話題が 4 である. 1 つの話題につき 120 ぺア, 合計 10 時間の会話が収められている。語数は記号を除くと述べ語数ではおよそ 165 万語, 異なり語数ではおよそ 4 万語である。話題による差は大きくなく, 1 話題あたりおよそ延べ語数は 11 万語, 異なり語数は 6 千語程度となっている。ペアは様々な話題について話せるよう, 仲の良い関係どうしに限定し，性別の組み合わせや録音地の東西でバランスをとった。また，話者がそれぞれの話題についてどのぐらい詳しいかという「話題精通度」についても 5 段階で尋ね，付属データとして添付している。テキストファイルのみの構成でウェブ上で配布している。コー パスの詳細は中俣他 (2021a)を参照されたい.

## 4 『話題別日本語語彙表』

もう一つの成果物が『話題別日本語語彙表』である. これを作成するために，まず既存の自然会話コーパスである『名大会話コーパス』（藤村他 2011）を利用した. 『名大会話コーパス』 は 2001 年から 2003 年にかけて録音されたおよそ 100 時間分の自然会話コーパスで，日本語学や日本語教育学ではよく利用されるコーパスである。延べ語数は約 112 万語, 異なり語数は約 3 万語である.

このコーパスを人手で話題ごとのサブコーパスに分割する作業を行った．話題については山内 $(2013)$ を参考に 105 のタグセットを用意し，実際には 97 種類の話題に分割した．名大会話コーパスのどの行がどの話題に対応するかというデータについては『自然会話コーパス話題アノテーション情報』として，言語資源協会で配布している1.

その後, コーパス全体での頻度が 10 以上の 3,324 単語について, 各サブコーパスにおける特徵度を LLR(対数尤度比) で示した Excel ファイルをウェブで公開している。詳しくは中俣他 (2021b)を参照されたいが，本デー夕は「ある話題でよく使われる語を探す」「ある語がよく使われる話題を探す」という 2 つの方向で活用できる, 日本語教育における基礎的デー夕である. 3,324 語のうち, $74 \%$ が何らかの話題において特徴語と判定された. 品詞により違いがあり, 副詞では $43 \%$ のみが特徴語となるが, 形容詞では $82 \%$ が特徴語となる. 助動詞も半数以上が特徴語となる.いくつかの話題についてのデータを表 2 に示す.

表 $1 \mathrm{~J}-$ TOCC 話題

表 2 話題ごとの基礎統計量
^{1}$ https://www.gsk.or.jp/catalog/gsk2020-b/
}

## 5 シンポジウム「話題とコーパスと日本語教育」

この 2 つの成果物の完成を記念して, 2022 年 3 月 20 日に公開シンポジウム「話題とコーパスと日本語教育」を開催し, この 2 つの成果物を利用した研究発表や今後の展望についての講演を行った．まず，代表者である筆頭著者からプロジェクトと 2 つの成果物についての説明を行った後，2つの会場で科研メンバーによる口頭発表が 5 つずつ行われた.

A 会場では，まず，「話題・地域の異なりからみた自問発話」（小西円）において，J-TOCC のうち, 話者の話題精通度が最大である「01 食べること」と最小である「15 日本の未来」を調査対象とし, そこに現れる自問発話を話題・地域の異なりから分析した結果が報告された. 話題別にみると，「15 日本の未来」のほうが自問発話の出現が多いこと，また，地域別にみると，どちらの話題でも東日本のほうが自問発話の出現が少し多いこと, 西日本では「何たった系」が出現すること等が明らかにされた。

「大学生の自然会話にみられる「まあ」一話題による使用の特徴に着目して一」(加藤恵梨) では，誰がどのような話題で感動詞「まあ」をよく使うのかを，J-TOCC の「01 食べること」 $\lceil 07$ 学校」「15 日本の未来」を調査対象として分析した結果が報告された. 最も使用が多いのは「15日本の未来」で, 次に「 07 学校」,「01 食べること」であった。男女別では, 男性のほうが多く用いていた。また，「15日本の未来」では考えながら発言する際に多く用いられ，「07学校」では言いづらいことを述べる際に多く用いられることが報告された.

「大学生の雑談におけるオノマトぺの使用傾向一話題・地域・男女」(太田陽子) では, J-TOCC のデータを形態素解析した語彙表をもとに, 話題・地域・性別によるオノマトぺの使用傾向が報告された．使用が多かった話題は「10 動物」「06 家事」「13 マナー」「05 マンガ・ゲーム」「04 スポーツ」であり，親しい関係の雑談でも社会的な話題ではオノマトペの使用は減少すること，地域については関西のほうが使用頻度が高いこと，性別では女性のほうが多用していることが報告された。

「話題と無助詞現象の関わりについて」(清水由貴子) では, J-TOCC を形態素解析し, 品詞情報を付与したデータから, 「名詞 $\varphi$ 動詞」「名詞 $\varphi$ 形容詞」の件数を出した結果, 「こと $\varphi$ ある」「こと $\varphi$ ない」が圧倒的に多く使用されていることを示された。また, 話題別では $\Gamma 01$ 食べること」「05 マンガ・ゲーム」「09 アルバイト」は助詞なしパターンが多く出てくるのに対し, $「 14$ 住環境」「15 日本の未来」は助詞があるパターンが多いこと等が明らかになった.

「話題と話題提示形式の関係」(澤田浩子) では, J-TOCC の話題ごとの対数尤度比デー夕をもとに，提題形式についての分析が行われた. その結果,「は」は「06 家事」「12 夢・将来設計」「14 住環境」で多用され，対比の「は」は網羅性・包摂関係を意識して展開させたくなる話題で多く使われること，「も」は「14 住環境」「15 日本の未来」で多用され，類同の「も」と取り立ての「も」は比較検討される複数の項目が活性化される話題で多く使われること等が報告された.
一方，B 会場では，まず「話題精通度と言語表現の出現傾向の関係：夕形を例として」(森篤嗣）において，J-TOCC の 15 話題に対する 5 段階評価の話題精通度，その男女差，各話者の発語数との相関，言語表現の出現傾向との関係に関する調査結果に続き，主節末肯定形の夕形述語の出現数との関係に関する調査結果が報告された。話題によって「た」と話題精通度の相関に違いが見られたり，「た」をめぐる理論的主張「体験の文法」(定延 2016) や「情報のアクセスポイント」(定延 2001) などを検証・観察できた.

「話題と統語的複雑さ」（堀内仁）では, 名大会話コーパスの話題分割データに基づき, 第二言語の習熟度や言語発達の指標となる統語的複雑さと話題との関係に関する調査結果が報告された. 文長や節の埋め込みの深さとして測定された統語的複雑さの高い話題は〈社会〉に関するもの，そうでない話題は〈日常生活〉〈身の回り〉に関するもので，前者は特に通時的・超時的な内容と結びつきやすく聞き手と共有する情報が少ないのでそれを補うために複雑な形式が用いられると説明された。

「日本語教材における「話題」の偏り」（橋本直幸）では, 山内 (2013)の話題分類を基に開発された「日本語教科書読み物データベース2」を用いて，1990 年から 2019 年までに出版された読み物の話題について年代別，レベル別に数量調査の結果が報告された。年代別には異なる変化傾向を示す 4 つの話題グループが，レベル別には初級は日常生活，中級はコミュニケーション，上級は社会に関する話題が顕著であるが， 2 レベル・3レベルに共通のものも示された。また, 山内 $(2013)$ との比較のため話題の難易度を設定したところ, レベル別分析と難易度が共通するもの，異なるもの，すべてのレベルで扱われるものが確認された。

「類義語分析に「話題」は使える」(建石始) では, 建石 (2018) で提案された従来の類義語分析のポイントに新たに「話題」を加え，その分析ツールとして話題別日本語語彙表を使い,「会う・出会う」「あげる・くれる・もらう」「先生・教師」「生む・生まれる」「恐ろしい・怖い」「素晴らしい・素敵」「怒る・叱る」等が出現する話題の違いを示した. また, 同語彙表が類義語分析だけではなく，「捨てる・拾う」「太る・瘦せる」等の反義語分析にも使えることを示した.

「J-TOCC と話題別日本語語彙表を中級レベルの日本語授業にどう活かすか」(小口悠紀子) では, J-TOCC と話題別日本語語彙表を実際にタスクベースの日本語指導に用いた実践例が報告された。夕スクベースの言語指導を行うため, ニーズ調查に基づき話題を決定し, 対応するターゲット形式の語彙・文型を決めたり，ターゲット形式が使われる真正性が高いメインタスクを考案する際, 語彙表を用いてある話題に特徴的な実質語・機能語を割り出し，ヒントとしたこと，J-TOCC を用いてその話題で実際に行われた真正性のある会話例を調べたことなどが示された.

最後に, 2 つの基調講演が行われた.
^{2}$ https://opac.jp.net/Opac/search.htm?s=-oDweME36ExwrOmGKNkV41okBHd
}
石川慎一郎氏の講演「コーパス研究におけるジャンル・トピック・シチュエーション・タスク」では, 表題の 4 つの専門用語が指す内容に摇れが見られる現状を踏まえたうえでJ-TOCC がどのようなコーパスであるか再確認が行われた。その後, 「09 アルバイト」の話題の中でもやはり地域差や男女差が見られること, しかし, 話題が統制されているからこそ, 逆にその違いを証明するタイプの活用法があることが指摘された。

山内博之氏の講演「話題を制する者は日本語教育を制す」では代表的な教科書『みんなの日本語』において, 動詞をトピックごとに提示する配列や, OPI (Oral Proficiency Interview) と呼ばれる口頭能力テストにおいて話題ごとにレベルチェックのためのタスク作成する方法が具体的に提案された.

その後, 2 名の講師と筆頭著者の間で「話題」の定義や成果物の意義についての議論が展開された。

## 6 おわりに

『J-TOCC』と『日本語話題別語彙表』はどちらも日本語教育への貢献を目的に作成した言語資源であるが，それ以外にも様々に利活用できる。特に J-TOCC は 2010 年代の若者によるリアルな会話を様々な話題について一定数収録しているという点にも価値がある。また, 話題と時間が統制されているということで, 却ってそれ以外の要因である性差や地域差を正確に計量することができる初のコーパスということもできる. ぜひ多くの研究者, 開発者に利用して頂きたい.

今後はさらに日本語教育の実践者に利用しやすい形で，上記の言語資料を基に語と話題の関係を検索，閲覧できるサイトの構築を新たに進めていくことを計画している．上級の日本語では「生教材」と呼ばれる現実の文書を教材とすることが多いが，この手法はその教材に出現した語のみが学習対象となる。たまたま出現しなかったが, その話題と関連の深い語を提示できれば，授業準備の助けになると思われる。そのようなサイト構築には，上級日本語でよく扱われる話題のデータをさらに拡充する必要もあると考えられ, J-TOCC さらに拡大することも計画している。

## 謝 辞

本研究は JSPS 科研費 $18 \mathrm{H} 00676$ の助成を受けた.

## 参考文献

藤村逸子・大曽美恵子・大島ディヴイッド義和 (2011). 会話コーパスの構築によるコミュニケーョン研究. 藤村逸子・滝沢直宏 (編). 言語研究の技法 : デー夕の収集と分析, pp. 43-72,ひつじ書房. [I. Fujimura et al. (2011). Kaiwa Kopasu no Kochiku niyoru Komyunikeshon Kenkyu. I. Fujimura and N. Takizawa (Eds.), Gengo Kenkyu no Giho: Deta no Shushu to Bunseki, pp. 43-72, Hitsuji Shobo.]

橋本直幸 (2019). 日本語教科書読み物データベース. https://opac.jp.net/Opac/search.htm? s=-oDweME36ExwrOmGKNkV41okBHd. [N. Hashimoto (2019). Nihongo Kyokasho Yomimono Detabesu. https://opac.jp.net/Opac/search.htm?s=-oDweME36ExwrOmGKNkV41okBHd]石川慎一郎 (2017). ベーシック応用言語学. ひつじ書房. [S. Ishikawa (2017). A Basic Guide to Applied Linguistics. Hitsuji Shobo.]

三牧陽子 (1999). 初対面会話における話題選択スキーマとストラテジー一大学生会話の分析一.日本語教育, 103, pp. 49-58. [Y. Mimaki (1999). Shotaimen Kaiwa niokeru Wadai Sentaku Sukima to Sutorateji: Daigakusei Kaiwa no Bunseki. Journal of Japanese Language Teaching, 103, pp. 49-58.]

中俣尚己 (2020). GSK2020-B 自然会話コーパス話題アノテーション情報. https://www.gsk.or . jp/catalog/gsk2020-b/. [N. Nakamata (2020). GSK2020-B Shizen Kaiwa Kopasu Wadai Anoteshon Joho. https://www.gsk.or.jp/catalog/gsk2020-b/]

中俣尚己 $\cdot$ 太田陽子 $\cdot$ 加藤恵梨 ・澤田浩子 - 清水由貴子 - 森篤嗣 $(2021 \mathrm{a})$. 『日本語話題別会話コーパス : J-TOCC』. 計量国語学, 33(1), pp. 205-213. [N. Nakamata et al. (2021a). J-TOCC: Japanese Topic-Oriented Conversation Corpus. Mathematical Linguistics, 33(1), pp. 205-213.]

中俣尚己 - 小口悠紀子・小西円・建石始・堀内仁 (2021b). 自然会話コーパスを基にした『話題別

日本語語彙表』. 計量国語学, 33(3), pp. 194-204. [N. Nakamata et al. (2021b). Compilation

of "Topic-Vocabulary Table for Japanese Language Education" from a Corpus of Natural Conversation. Mathematical Linguistics, 33(3), pp. 194-204.]

定延利之 (2001). 情報のアクセスポイント. 言語, 30 (13), pp. 64-70. [T. Sadanobu (2001). Joho no Akusesu Pointo. Gengo, 30(13), pp. 64-70.]定延利之 (2008). 煩悩の文法：体験を語りたがる人びとの欲望が日本語の文法システムをゆさぶる話. ちくま新書［定延利之 (2016) 増補版, 凡人社] . [T. Sadanobu (2008). Bonno no Bunpo: Taiken wo Kataritagaru Hitobito no Yokubo ga Nihongo no Bunpo Sisutemu wo Yusaburu Hanashi. Chikuma Shinsho. [T. Sadanobu (2016). Enlarged edition, Bonjinsha.]]建石始 (2018). 類義語分析のためのチェックリスト. 岩田一成編 (2018). 語から始まる教材作り,
pp. 45-58. くろしお出版, [H. Tateishi (2018). Ruigigo Bunseki no tameno Chekku Risuto.

K. Iwata (Ed.), Go kara Hajimaru Kyozaizukuri, pp. 45-58. Kuroshio Shuppan.]

山内博之 (編)(2013). 実践日本語教育スタンダード. ひつじ書房. [H. Yamauchi (Ed.) (2013).

Jissen Nihongo Kyoiku Sutandado. Hitsuji Shobo.]

## 略歴

中俣尚己：2009 年大阪府立大学大学院人間社会学研究科博士後期課程修了.博士（言語文化学)。2009 年京都外国語大学, 2011 年実践女子大学, 2012 年京都教育大学を経て 2022 年より大阪大学国際教育交流センター准教授. コー パスを利用した日本語研究とその成果の日本語教育への応用に取り組む。言語処理学会会員.

加藤恵梨：2009 年名古屋大学大学院国際言語文化研究科博士後期課程修了.博士 (文学)。2015 年朝日大学, 2018 年大手前大学を経て, 2022 年より愛知教育大学教育学部准教授. 現代日本語の意味に関する研究に取り組む.

堀内仁：2006 年テキサス大学オースティン校言語学科博士課程修了. 博士 (言語学)。2005 年ジョージワシントン大学講師, 2006 年ブラウン大学客員助教授を経て，2009 年より国際教養大学専門職大学院（日本語教育実践領域）助教, 2012 年より同大学院准教授. 日本語教育と言語学を背景に, 特に近年コーパスを用いた日本語教育文法研究・第二言語習得研究に取り組む.

山本和英：1996 年豊橋技術科学大学大学院工学研究科博士後期課程システム情報工学専攻修了. 博士 (工学). 1996 年国際電気通信基礎技術研究所 (ATR)研究員, 2002 年長岡技術科学大学教員, 2020 年より個人事業者 (言語商会) として自然言語処理の技術支援を行う. 言語処理学会会員.