# 日本語学習者の動詞選択における誤用と正用の関係：作文支援のための基礎研究

中野てい子†・冨浦 洋一帡
}

日本語学習者が産出する名詞 $n$, 格助詞 $c$, 動詞 $v$ から成る不自然な共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ の中には，動詞選択の誤りに起因するものがある，本稿では，学習者が入力する共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ の $v$ に対する適切な代替動詞候補を与える手法を提案する. 不自然 な共起表現中の動詞（誤用動詞）と自然な共起表現となるように修正した適切な動詞（正用動詞）とは出現環境が類似している傾向にあると考えられる。この仮説に 基づき，大規模な母語話者コーパスから得られる統計情報を用いて， $\langle n, c\rangle$ との共起 が自然と言える代替動詞候補を, 学習者が入力した共起表現の動詞との出現環境の 類似度の降順に提示する。まず，誤用動詞とその正用動詞のデー夕に基づいてこの 仮説を検証し, さらに, 同データを用いて提案手法に基づいた共起表現に関する作文支援システムの実用性について検討する。

キーワード：日本語教育，作文支援，共起表現，単語出現環境の類似性，動詞選択の誤り
## Relationship between Errors and Corrections in Verb Selection: Basic Research for Composition Support

\author{
TeIKO NAKANO ${ }^{\dagger}$ and YoIChi TOMIURA ${ }^{\dagger \dagger}$
}

Some of the inappropriate co-occurrence expressions consisting of a noun $n$, a case particle $c$ and a verb $v$ (denoted as $\langle n, c, v\rangle$ ) used by learners of the Japanese language are caused by errors of verb selection. This paper proposes a method of providing candidates for appropriate alternative verbs to replace the $v$ in learners' cooccurrence input $\langle n, c, v\rangle$. We assume that a verb of inappropriate co-occurrence (an erroneous verb) tends to have an occurring environment similar to an appropriate verb (a possible correction of the erroneous verb). Based on this hypothesis and using statistical information from a large-scale Japanese corpus, the method produces candidates for appropriate alternative verbs that are estimated to comprise appropriate co-occurrences with the $\langle n, c\rangle$ portion of learners' co-occurrence input in descending order of occurring environment similarity with the original verb. We examine the hypothesis using data of erroneous verbs and their corrections, and further, using the same data, we discuss the usefulness of a composition support system for co-occurring expressions based on the proposed method.


Key Words: Teaching Japanese as a foreign language, Composition support, Word cooccurrence, Similarity of word occurring environments, Errors of verb selection

## 1 はじめに

日本語非母語話者が日本語の作文をする場合，共起表現知識が不足するため，不自然な文を産出することがある．日本語に言語直観のない非母語話者にとって，共起表現の適切さの判断は難しい. (杉浦 2001) は，母語話者と非母語話者の知識の決定的な違いは，記憶しているコロケー ション知識の量と質の違いではないかと考え, 非母語話者の作文の不自然さを説明している.

このような非母語話者の問題に対して, 第二言語習得の研究では, 文の産出には, 例文の提示 (Summers 1988) や, 語の用法・共起関係の学習 (Granger 1998) が重要であると考えられている.しかし, 日本語学習者に対する日本語知識の情報源として, 国語辞典はあまり役に立たない，国語辞典は，難しい言葉の意味を調べたり，表記を確かめたりするのに使用され，母語話者にとって自明である語の用法や例文については十分に説明されていない.このため, 日本語非母語話者でも日本語一母語辞書を併用することで見出し語の主要な意味を確認することはできるが, 産出しようとしている共起表現が自然であるかどうかを判断することは困難である. そこで，動詞の見出し語に対して，共起する名詞と例文が示された日本語学習者のためのコロケーション辞典が作成されている (姫野 2004). しかし, 辞書に記述できる情報は限られているため, やはり，学習者が産出しようとしている表現が自然であるかどうかを確認できるとは限らない. しかも, 日本語非母語話者が作文をする場合, 自分が表現したい事柄に適した日本語の表現を思いつかないことがしばしばある. 名詞は母語一日本語辞書である程度選択できるが，特に，動詞は難しい，母語で思いついた動詞を母語一日本語辞書で調べる，あるいは，類語辞書を利用して単語を拡張するということも考えられるが，そうして得られた動詞 $v$ を用いた表現が自然な表現であるかどうかは不明である（動詞 $v$ を, 国語辞典, あるいは（姫野 2004）の辞書で調べても， $v$ を用いた表現が用例として記載されている可能性は前述のように低い)。また, 非母語話者の不自然なコロケーションは, 辞書引きによる母語からの類推が原因で生じることがある (滝沢 1999). さらに，そもそも母語からの類推による辞書引きで得られる単語は限られており，母語一日本語辞書および類語辞書を用いても適切な単語が見つからないことさえある. 一方, (Nishina and Yoshihashi 2007) や (Kilgariff, Rychly, Smrz, and Tugwell 2004)で提案されているシステムは, 名詞から, その名詞との共起頻度の高い動詞や結びつきが強い（Dice 係数などで判定）動詞を検索することができる. しかし, 名詞と出現頻度の高い動詞や結びつきが強い動詞の中に自分が意図する動詞があるとは限らないため, そのような動詞の中から自分が意図する動詞を見つけるのは難しい.
本研究では，コロケーションのうち日本語文を構成する最も基本的なもの一つである名詞 $n$ が格助詞 1 c を伴って動詞 2 係っている共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ を対象とし, 学習者が入力した共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ に対して, それから連想される適切な共起表現（代替共起表現 3 と呼ぶ）の候補を提示する手法を提案する。本稿ではその手始めとして，共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ において $n, c$ が正しいという前提の下，動詞のみを置き替えた代替共起表現の候補を提示する手法を扱う。これは, 予備調査において, 不自然な〈名詞一格助詞一動詞〉共起表現を収集した結果, 動詞の誤用が多かったため, 学習者が作文する際, 名詞の選択よりも動詞の選択の方が難しいと考えたからである。なお，代替共起表現中の置き替えられた動詞を代替動詞と呼ぶ， $n, c$ が正しいという前提の下, 学習者（日本語非母語話者）が適切な共起表現 $\left.\langle n, c, v^{\prime}\right.\rangle$ を産出する際の困難は,前述したように，
- 辞書や自身の語彙知識に基づいて，自身が意図している意味を持つ動詞（表現したい内容を表す動詞） $v^{\prime}$ の候補を見つけること，
- 候補動詞に対して, $\left.\langle n, c, v^{\prime}\right.\rangle$ が共起として自然であるかどうかを判断すること

である． 2.3 節で述べるように，共起表現が不自然であるという判断を下すことは難しいが，母語話者コーパスを利用すれば共起表現が自然であることはかなりの精度で判定することができる。一方, 2.1 節で述べるように,「誤用共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ の $v$ との出現環境が類似している順に全動詞を並べた場合， $v$ の代替動詞はその上位にある傾向にある」と考えられる．これは，予備調査において,$v$ と $v^{\prime}$ の共通点として, 別の名詞一格助詞とであればどちらも共起できるケー スがあることに気付いたからである。 そこで本稿では，この仮説に基づき，母語話者コーパスを用いて $\langle n, c\rangle$ との共起が自然と判定される代替動詞候補を，学習者が入力した共起表現の動詞との出現環境の類似度の降順に提示する手法を提案する。これは, 学習者が適切な共起表現を産出する際の二つの困難を克服するための情報を提供するものであり，作文支援システムとして有用と考えられる。 なお, 提示される候補動詞は, 共起の自然さはある程度保証されるものの，学習者が意図した意味を持つ動詞とは限らないため, 国語辞典や日本語一母語辞書を調べて，意図した意味を持つ動詞を学習者自身が候補動詞の中から選択する必要がある。日本語学習者の場合でも, 国語辞典や日本語一母語辞書を用いることにより, 候補動詞の主要な意味は把握でき，自身が意図した意味を持つ動詞かどうかの判断はできると考えているが，実際にそのような判断が可能かどうかは学習者の日本語能力にも依存する。このため, 本研究では中級学習者をシステムの利用者として想定している。また, 共起表現の誤用のうち, 初級学習者に多い格助詞の誤りや中級学習者に多い動詞の自他の誤りなどの文法的誤りは, 係り受け解析

器の文法辞書を使って指摘・訂正が可能であるため対象としない.

本稿では, 学習者の作文から得られる誤用共起表現と, それを自然な表現に修正したもの（正用共起表現）の対からなるデータ（誤用・正用共起表現データ）を用いて，前述の仮説を検証する. 同時に，シソーラスを用いた場合との比較から，誤用動詞に対する代替動詞候補を順序付けて提示するための尺度として, 出現環境の類似度の方が意味的な類似度よりも有用であることを示す。また, 同誤用・正用共起表現データを用いて, 提案手法に基づいた共起表現に関する作文支援システムの実用性を検討する。

## 2 提案手法

本稿で提案する手法は, 学習者が入力した名詞 $n$ が格助詞 $c$ を伴って動詞 $v$ に係っている共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ に対し, $n, c$ は正しく, $v$ が誤っていると仮定して, 誤用動詞 $v$ の代替動詞の候補を提示するものであり,「誤用共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ の $v$ との出現環境が類似している順に全動詞を並べた場合， $v$ の代替動詞はその上位にある傾向にある」という仮説に従い候補を提示する.つまり, $\langle n, c, v\rangle$ に対して, 図 1 に示すようにして, 代替動詞候補を提示する。本節では, 2.1 節でこのような仮説を立てた理由について述べ, 2.2 節で具体的な出現環境の類似尺度について, 2.3 節で $\left.\langle n, c, v^{\prime}\right.\rangle$ が共起として自然であるための判定方法について述べる.

## 2.1 誤用動詞と正用動詞の関係

日本語を母語としない日本語学習者が産出した共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ は, 文法的には正しく, 意味も推測できるが不自然である場合がある．不自然な表現であっても必ずしも誤りとは言えないものもあり, 詳細な考察が必要であるが, 本稿では, 自然な表現を「正用」とし, 不自然な表

(1) $v \notin V$ ならば，'unknown1'を出力して終了.

(2) $\langle n, c\rangle$ が母語話者共起デー夕に出現しない $(f(n, c, *)=0)$ ならば, 'unknown2' を出力して終了.

（3）共起表現 $\left.\langle n, c, v^{\prime}\right.\rangle$ が自然であると判定される $v^{\prime}(\in V)$ の集合 Candidates を求める.

(4) 各 $v^{\prime}(\in$ Candidates $)$ に対し, 類似度 $S I M\left(v, v^{\prime}\right)$ を求め, $\left[v^{\prime}, S I M\left(v, v^{\prime}\right)\right]$ を類似度の降順に提示する。

ただし， $V$ は候補動詞の全体集合, $S I M$ は動詞間の出現環境の類似度, $f(n, c, *)$ は母語話者共起デー夕 (4.1 参照) における $\langle n, c\rangle$ の頻度である.

図 1 入力の共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ に対する代替動詞候補の提示手法
現を「誤用」とする。日本語学習者の作文における不自然な共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ を収集し， $v$ の使用が適切でない場合, $\langle n, c, v\rangle$ およびその周辺の文脈から想像される正しい $v^{*}$ を求め, 誤用動詞 $v$ と正用動詞 $v^{*}$ の関係を調べた.

学習者の動詞選択の誤りに起因する不自然な共起表現では, 事前調査において, 誤用動詞 $v$ と正用動詞 $v^{*}$ が典型的な類義関係にある場合から， $v$ と $v^{*}$ の意味的類似性が低い場合まで様々であった，そのため，誤用と正用の関係は，類義であると考えるよりも，出現環境が類似していると考える方が適切であった. 図 2 は，国立国語研究所の『日本語学習者による日本語作文と, その母語訳との対訳データベース ver. 2. CD-ROM版』(2001) から求めた誤用共起表現と, その正用動詞の例である。（）の中に示した番号は国立国語研究所の『分類語彙表増補改訂版データベース』(2004)におけるそれぞれの動詞の分類情報4 である.

例 1 では，正用動詞は誤用動詞の類義動詞である。この場合は，たとえば，分類語彙表を用いて誤用動詞「飲む」の類義動詞を求めることで，正用動詞「吸う」を見つけることができる.例 2 も, 正用動詞は誤用動詞の類義動詞と言える範囲の動詞であるが, 典型的な類義動詞ではなく, 分類語彙表では正用動詞と誤用動詞のカテゴリは近いが異なっている。このため分類語彙表などを用いて正用動詞を見つけるには，誤用動詞に対する広範囲の類義動詞を調べる必要がある。

例 3 では，正用動詞は少なくとも動詞単独では誤用動詞の類義動詞とは言えず，正用動詞と誤用動詞の分類語彙表におけるカテゴリも大きく異なっている。しかし，たとえば，「元手を作る」と「元手を得る」はどちらも自然な共起表現であり，これらにおける「作る」と「得る」の

例 $1:$ 正用動詞が誤用動詞の典型的な類義動詞である場合（項目番号が一致）
（誤） 煙を飲む（2.3331-12-01）
$\Rightarrow$ （正）吸う（2.3331-13-01）
（誤）旗を掛ける（2.1513-14-08）
$\Rightarrow$ （正）掲げる（2.1513-12-01）

例 2 : 正用動詞が誤用動詞の準典型的な類義動詞である場合（項目番号が 4 桁中 3 桁一致)
（誤） 興味を取る（2.3700-01-01）
$\Rightarrow$ (正) 持つ (2.3701-01-01)
（誤）被害が行く（2.1527-13-01）
$\Rightarrow$ (正) 及ぶ（2.1521-15-02)

例 3 : 正用動詞が誤用動詞の類義動詞ではない場合 (項目番号が 1 桁しか一致しない)
（誤） 承諾を作る（2.3801-01-01）
$\Rightarrow$ （正）得る（2.3700-01-01）
（誤） 習慣が止まる（2.1503-11-01） $\Rightarrow$
(正) なくなる（2.1250-01-01）

図 2 非母語話者の作文に見られる不自然な共起表現

意味は細かなニュアンスの違いを無視すればほぼ同じ内容を表している（「元手を作る」が行為に着目しているのに対し, 「元手を得る」は「元手を作る」という行為の結果の状態変化に着目している点でニュアンスが異なる)。また，「元手を作る」と「元手を得る」はほぼ同じ内容を表しているため, デ格やガ格についても,「内職で」,「印税で」,「魔法で」や「人人・組織を表す名詞〉が」などが，「内職で元手を作る」「内職で元手を得る」のように，「作る」と「得る」 に共通に共起する。さらに，
- 出張で端緒を〔作る／得る〕
- 縁組で足掛かりを〔作る/得る〕

のように，上記と同じく「作る」と「得る」がほぼ同じ意味で用いられる他の環境も多数考えられる．2つ目の例の誤用動詞「止まる」とその正用動詞「なくなる」に関しても，

・治療で徘徊が〔止まる/なくなる〕

・薬で徘徊が〔止まる/なくなる〕
- 治療で抜け毛が〔止まる/なくなる〕
- 薬で抜け毛が〔止まる／なくなる〕
- 不況で勢いが〔止まる／なくなる〕

・負けで勢いが〔止まる／なくなる〕

と, ほぼ同じ意味で用いられる共通の環境が多数考えられる。このように，細かなニュアンスを無視すれば，動詞 $v_{1}$ と $v_{2}$ が（それらの意味の一つとして）ほぼ同じ意味を持つならば， $v_{1}$ と $v_{2}$ の出現環境は比較的類似する（つまり， $v_{1}$ との出現環境が類似している順に全動詞を並べた場合， $v_{2}$ がその上位にある）と言える。実際，次節で述べる出現環境の類似度で，「得る」 は 32,822 動詞中 36 番目に「作る」と出現環境が類似しており，「なくなる」は「止まる」に 32 番目に出現環境が類似している。

動詞 $v_{1}$ と $v_{2}$ が類義動詞の場合も， $v_{1}$ と $v_{2}$ の出現環境は比較的類似する. すべての誤用動詞と正用動詞の関係が出現環境の類似性で捉えられるとは限らないが, 正用動詞が, 誤用動詞の類義語である場合だけでなく，動詞だけを単独で見た場合，類義語とは思えない場合でも，正用動詞を候補としてなるべく優先的に提示ができるように，「誤用共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ の $v$ との出現環境が類似している順に全動詞を並べた場合， $v$ の代替動詞はその上位にある傾向にある」 という仮説を設定し, 候補動詞を誤用動詞との出現環境の類似度で順位付けて提示することを考えた。

## 2.2 動詞間の出現環境の類似尺度

本稿では, (Hindle 1990) で提案されている類似度に従った出現環境の類似度を用いた場合の
結果について報告する 5 . (Hindle 1990) では, subject-predicate の関係にある名詞と動詞の共起データおよび predicate-object の関係にある動詞と名詞の共起デー夕に基づき，名詞間の出現環境の類似度を定義している。日本語の場合は格助詞が subject, object に相当するので, (Hindle 1990)に従った日本語の動詞 $v_{1}$ と $v_{2}$ の出現環境の類似度 $S I M_{H}\left(v_{1}, v_{2}\right)$ を以下のように定義する.

$
\begin{gathered}
S I M_{H}\left(v_{1}, v_{2}\right)=\sum_{c \in C s} \sum_{n \in N s} \operatorname{sim}_{c}^{H}\left(n, v_{1}, v_{2}\right) \\
\operatorname{sim}_{c}^{H}\left(n, v_{1}, v_{2}\right)=\left.\{\begin{array}{c}
\min \left(\left|M I\left(n, v_{1} ; c\right)\right|,\left|M I\left(n, v_{2} ; c\right)\right|\right) \\
; \quad M I\left(n, v_{1} ; c\right) \cdot M I\left(n, v_{2} ; c\right)>0, f\left(n, c, v_{1}\right) \cdot f\left(n, c, v_{2}\right)>0 \\
0 \quad \text { otherwise } \\
M I(n, v ; c)=\log \frac{f(n, c, v) \cdot f(*, c, *)}{f(n, c, *) \cdot f(*, c, v)}
\end{array}\right.
\end{gathered}
$

ただし, $f(n, c, v)$ は母語話者コーパスから抽出した共起データにおける共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ の出現頻度, $f(n, c, *)=\sum_{v \in V s} f(n, c, v), f(*, c, v)=\sum_{n \in N s} f(n, c, v), f(*, c, *)=\sum_{n \in N s} \sum_{v \in V s} f(n, c, v)$, $N s$ は全名詞の集合, $V s$ は全動詞の集合, $C s$ は全格助詞の集合である. $M I(n, v ; c)$ は, 以下の pointwise mutual information:

$
\log \frac{P(n, v \mid c)}{P(n \mid c) \cdot P(v \mid c)}=\log \frac{P(n \mid c, v)}{P(n \mid c)}\left(=\log \frac{P(v \mid c, n)}{P(v \mid c)}\right)
$

の推定値である. 式 (2) は, 格助詞 $c$ を伴った名詞と動詞の共起において, 動詞が $v$ であるときそれに係る名詞が $n$ である条件付き確率 $P(n \mid c, v)$ が, 格助詞 $c$ を伴った名詞と動詞の共起において名詞が $n$ である確率 $P(n \mid c)$ より大きいならば正の値，小さいならば負の値になる（同様のことは, $P(v \mid c, n)$ と $P(v \mid c)$ についても成り立つ).つまり, 格助詞 $c$ を伴った名詞と動詞の共起における名詞 $n$ と動詞 $v$ の結びっきの強さを表す. したがって, 式 (1)で定義される $S I M_{H}\left(v_{1}, v_{2}\right)$ は，名詞との結びつきの強さを考慮した出現環境の類似性を表す。なお，本研究では, 機能語「(さ) せる」(使役),「(ら) れる」(受身),「できる」(可能)については, 入力の共起表現と同様, 動詞とこれらの機能語を合わせて一単語として扱う.

## 2.3 共起の自然さの判定

母語話者コーパスに出現する共起表現は自然であると考えることができる．そこで，本研究


では，共起表現 $\left.\langle n, c, v^{\prime}\right.\rangle$ が自然であることの判定法として，まず $f\left(n, c, v^{\prime}\right)>0$ を考える.しかし, この判定では係り受け解析の誤りにより抽出された誤った共起ぺアの影響を直接受けるという欠点がある ${ }^{6}$. そこで，この判定法を一般化し，

$
f\left(n, c, v^{\prime}\right)>f_{0}
$

を考える（ $f_{0}$ は適当な間値である）.

適切な閾値 $f_{0}$ は不明であるため, 後述の評価実験では, 共起が自然であることの判定として, ad hoc に決めた $f_{0}=0, f_{0}=9, f_{0}=19$ を閾値として用いた場合について比較検討する.

なお，式 (3) を満たさないからといって，〈n, $\left.c, v^{\prime}\right.\rangle$ が不自然であるとは限らない. そもそも自然である共起表現が網羅された母語話者コーパスは存在しないため, 共起表現が不自然であることを判定するのは困難である。しかし，本研究が目指す支援システムでは， $\langle n, c\rangle$ との共起が自然である動詞を網羅的に求める必要はなく, $\langle n, c\rangle$ との共起が自然と判定される動詞の中に, システム利用者が意図した意味を持つ動詞が含まれれば良い。したがって，十分大規模な母語話者コーパスを用いれば，式 (3)による共起の自然さの判定でも，支援システムとして有用であると考えている。

## 3 関連研究

学習者のコロケーション習得において, 誤用の傾向や特徴を分析した研究はあるが (曹, 仁科 2006; 滝沢 1999; 小森 2003), 誤用と正用の関係を扱った研究は少ない. (James 1998) は, コロケーションの違反を 3 種に区別しているが, 誤用と正用の関係の解明には至っていない. また,誤用と正用の間に類義関係が成り立つことを指摘している研究はあるが (鈴木 2002), 類義関係とは言えない誤用と正用の関係を形式的に扱った研究はない.

作文支援としてコロケーションを扱った研究では, 誤りの検出という立場と作文に必要な語彙知識を提供するという 2 つ立場から研究が行われている. 前者は, 計算機による誤用検出・訂正システムの構築の観点から行われた誤用分析において, 規則性がある誤用の検出は容易であるが，コロケーションの誤りを含め, 語彙選択の誤りの検出は難しいと考えられている (白井, 孫 1999). 語彙選択の誤りは，数が非常に多い内容語に関わるため, 機能語の誤り以上に捉えがたい. 後者は, Data-Driven-Learning という考え方に基づき, 学習者が自分の判断で適切な語を選択できるように，大規模なコーパスからキーワードに対して共起する語や例文を提示する作文支援システム (Nishina and Yoshihashi 2007) や，結び付きの強い単語，あるいは，類語の共通点や差異を示すツール (Kilgariff et al. 2004) が開発されている. 共起する語の例文を

調べる，あるいは，共起する語の特徴や類似する語の使い方の違いを知るためには, これらのシステムは有用である。しかし, 共起の結び付きが強い語の中に自分が表現したい単語があるとは限らない. 自分が表現したい事柄に適した日本語の表現を思いつかない場合, それを自分で探すのは難しい.

これらの問題の解決策として, 本研究では誤用と正用の関係から代替共起表現を提示する手法を提案する. 本研究は, 単語の出現環境の類似関係として誤用と正用の関係を捉え, これを定量化した点でこれまでの言語教育における誤用分析と異なる。また, 代替候補を提示する点で，誤用検出システムや検索ツールとは異なるものである.

## 4 評価実験および考察

学習者の作文から誤用共起表現を収集し, これに対する正用共起表現を求め,このデータを用いて仮説の妥当性を評価する。同時に，シソーラスを用いた場合との比較から，誤用動詞に対する代替動詞候補を順位付けて提示するための尺度として, 出現環境の類似度が有用であることを示す. 最後に図 1 に示した代替動詞の提示法に基づいた共起表現に関する作文支援システムの実用性について検討する。

## 4.1 使用するデータ

(1) 学習者コーパス

誤用収集には, 国立国語研究所『日本語学習者による日本語作文と, その母語訳との対訳データベース ver. 2. CD-ROM版』(2001) から, 中国, インド, カンボジア, 韓国, マレーシア, モンゴル, シンガポール, タイ, ベトナムの学習者による日本語作文を使用する。平均 500 字程度の作文で， 1,000 人分が収録されている。学習者の日本語レベルは明示されていないが，日本語学習時間に関する情報および実際の作文の質から，我々は本データベース中の作文は中級前後の学習者による作文と考えている.

(2) 母語話者コーパス

出現環境の類似度計算と共起の自然さの判定には，日本語の大規模なコーパスとして一般的な, CD-毎日新聞データ集 1991 年〜2007 年版を使用する。総文数 $16,165,255$ から成る. 本研究では, この新聞コーパスから格助詞を伴った名詞と動詞の共起表現を抽出する（これを「母語話者共起データ」とする）。ただし, 機能語「(さ) せる」(使役),「(ら) れる」(受身),「できる」(可能)については, 入力の共起表現と同様, 動詞とこれらの機能語を合わせて一単語として扱い, 形態素解析器の辞書に載っている複合動詞も一語として扱う。また，名詞が複合語の場合は最後の名詞を抽出する（複数の形態素から成る名詞でも使用した形態素解析器の単語辞書に登録されているものは一単語として扱う).
例えば，「社会問題」の場合は「問題」として抽出する。共起表現の抽出には，形態素解

共起表現の延べ頻度は $37,659,107$, 異なり数は $7,420,195$ である.このうち, 動詞の異なり数は 32,822, 名詞の異なり数は $78,708,\langle n, c\rangle$ の異なり数は 290,016 , である.

(3) シソーラス

意味的な類似度を用いて代替動詞候補を求める場合との比較を行うために，シソーラスとして分類語彙表 (『分類語彙表増補改訂版データベース』国立国語研究所 (2004)), EDR 電子化辞書（概念辞書 CPD-V020.1 および日本語単語辞書 JWD-V020）を使用する.分類語彙表は, 大分類として, 「1. 名詞の仲間 (体の類) 」, 「2. 動詞の仲間 (用の類) 」,「3. 形容詞の仲間 (相の類)」,「4. その他の仲間」に分類され（動詞の仲間である用の類は 16,704 語収録されている)，これらがさらに 5 つの部門に分類されている。各部門がさらに項目に区別され，番号を与えた項目の数は 4 類を通計して 895 項である. 項目番号は, 左の桁が粗い分類の番号を示し, 順に細かい分類になっている. さらに, このグループが「段落番号」と「小段落番号」で細分化されている. 分類情報 (大分類, 項目番号, 段落番号, 小段落番号）は，シソーラス上の位置を表すと見ることもできる。例えば,「飲む」に付与された分類情報は 2.3331-12-01（大分類 2, 項目番号 3331, 段落番号 12, 小段落番号 01）であるが，これは「飲む」が図 3 に示すような木構造を持つシソー ラス上の葉ノードであることを示すと見ることもできる.

EDR 電子化辞書の概念辞書は概念間の上位下位関係を記述したものであり, 日本語単語辞書には形態情報の他に, 見出し語の持つ概念が示されており, 総動詞数は 45,084 個である. 両者を用いて動詞のシソーラスを構成することができる. 作成した動詞シソーラスは， 総概念数 32,959 (ただし，各動詞から上位を辿っていった場合の最上位概念が 3 つあったため, それらの上位にルート概念を追加した), 概念間の上位下位関係の総数 34,567 , 最大の深さ 17 である.

本研究では, 動詞間の意味的な類似度を基本的には (長尾 1996) で紹介されているシソー ラス上の類似度に従って求める。 ただし, 動詞が多義語である場合や, 一つの概念の上位概念が複数ある場合も考慮し, 動詞 $v_{1}$ と $v_{2}$ の意味的な類似度 $S I M_{D i c}\left(v_{1}, v_{2}\right)$ を以下のように定義する.

$
S I M_{D i c}\left(v_{1}, v_{2}\right)=\max _{c \in C M\left(v_{1}, v_{2}\right)} \frac{2 \cdot \operatorname{Depth}(c)}{\operatorname{Dis}\left(v_{1}, c\right)+\operatorname{Depth}(c)+\operatorname{Dis}\left(v_{2}, c\right)+\operatorname{Depth}(c)}
$

ここで, $C M\left(v_{1}, v_{2}\right)$ は動詞 $v_{1}$ と $v_{2}$ の共通の上位概念ノードの集合, Depth $(c)$ は $c$ の深


図 3 分類語彙表の木構造

さ，すなわち，シソーラスのルートノードからノード $c$ の最長パス長, $\operatorname{Dis}(v, c)$ は, ノード $c$ からノード $v$ へ至る最短パス長である.

分類語彙表に基づく意味的な類似度の計算では，分類語彙表に記載されている動詞とその分類情報を図 3 のようなシソーラスと見なして類似度の計算を行う。なお本稿では，分類語彙表を用いた $S I M_{D i c}$ を $S I M_{D i c 1}, E D R$ 電子化辞書を用いた SIM $M_{D i c}$ を $S I M_{D i c 2}$ で表す.

## 4.2 誤用・正用共起表現データ

誤用の共起表現と正用の共起表現を対にしたものを誤用・正用共起表現対と呼び，これを集めたものを誤用・正用共起表現データと呼ぶ，本稿では，動詞のみが誤りである場合を扱うため, 以降の実験で使用する誤用・正用共起表現対は， $\left(\langle n, c, v\rangle,\left.\langle n, c, v^{*}\right.\rangle\right)$ の形式をしている（つまり, $v$ が誤用動詞， $v^{*}$ がその正用動詞である)。本稿では, 評価結果の信頼性を高めるため, 3 名の母語話者がそれぞれ誤用・正用共起表現データの作成を行った。前節 (1)で述べた学習者コーパスから誤用・正用共起表現データを作成する具体的な手順を以下に示す.

(1) 著者以外の日本語母語話者（作業者 $\mathrm{A}$ ，作業者 $\mathrm{B}$ ，作業者 $\mathrm{C})^{9}$ が，学習者の作文を読み,不自然な $\langle n, c, v\rangle$ を誤用共起表現として収集する.

（2）次に，誤用共起表現が自然な表現になるように，3名の作業者が個別に修正を行い，これを正用共起表現とする。修正に際しては，構成要素のうちの一箇所を修正することで自然な日本語に書き換え，誤用・正用共起表現対を求める。自然な表現にするのに 2 箇所以上の修正が必要な場合は対象から除く，また，学習者の日本語のレベルが意図する内容を日本語で表現するのに十分でなく, 作業者が誤用共起表現から正用共起表現を推定
^{9} 3$ 名とも日本語教育経験を持つ. また, 作業者には不自然な共起に対する修正支援システムにつながる手法の評価に用いるデータとすることは伝えたが，手法自体（類似度や共起の自然さの判定法）は伝えていない.
}

するのが困難な場合は修正の対象から除く，動詞を修正する場合は，基本的には誤用共起表現から想像できる動詞のうち文脈を考慮して適切なものを正用動詞として推定する.修正する際に文脈を考慮するが，誤用動詞から推測することを前提とし，作文の内容から正用動詞を推測し，校正するものではない，以下に例を示す（SG041 は学習者デー夕のファイル名を指す)。

新年を祝わなければ、中国人の伝統を落とします。(SG041)

誤用・正用共起表現対：(〈伝統,を,落とす $\rangle,\langle$ 伝統,を,失う $\rangle)$

（3）上記で求めた誤用・正用共起表現対のうち, 誤用共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ に対して, その正用共起表現が $\left.\langle n, c, v^{*}\right.\rangle$ となっていないもの，および，以下の場合に該当するものを削除し，誤用・正用共起表現データを作成する。

(a) 自動詞と他動詞の使用の誤り，

(b) $n$ が形式名詞の場合，

(c) $n$ または $v$ が平仮名表記になっていてかつ同音異義語を持つ場合，

(d) $v$ が「なる」「する」の場合，

(e) $n$ または $v$ が日本語にない場合,

（a）は，出現環境の類似度に基づくのではなく，自動詞形／他動詞形の変換により代替動詞候補を求めるべき誤りである。(b) は, 形式名詞の使用を学習者が誤っている（学習者が意図した先行詞を作業者が推定できない）可能性があり，その場合，作業者が誤用とその修正（正用）の判断を誤る可能性があるためである。(c)は，同音異義語を持つ $n$ または $v$ を含む不自然な共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ の場合, 学習者が意図した語を作業者が特定する際の信頼性が低くなるためである。同音異義語を持つか否かの判定は，国語辞典を使用した。 (d) は, 広範囲の意味を取り得る「する」と「なる」が誤って使用されている場合は，学習者が意図した語を作業者が推定するのが困難なためである。(e) は，学習者が意図した単語と異なる単語を作業者が推定することを避けるためである。母語話者コー パス（新聞コーパス）から抽出した共起データにも, 国語辞典の見出しにも出現しないとき,「日本語にない」と判定した。

評価実験では, 上記の手順で作成した誤用・正用共起表現データのうち, 3 名の作業者が 3 名とも動詞のみを修正した誤用・正用共起表現対 191 を最終的な評価データとして使用する。作業者 A が作成したものを誤用・正用共起表現データ A，作業者 Bが作成したものを誤用・正用共起表現データ B，作業者 C が作成したものを誤用・正用共起表現データ Cとする．作成された誤用・正用共起表現データ $\mathrm{A}$ ，誤用・正用共起表現データ B, 誤用・正用共起表現データ $\mathrm{C}$ の内訳を表 1 に示す. 誤用・正用共起表現データにおいて, 正用動詞まで一致したものは 65 個 $(34.0 \%)$ であった．複数の漢字表記を持つ動詞に対して，表記が異なる修正を行った場合（「作
表 1 誤用・正用共起表現デー夕の内訳

る」と「つくる」など）を含めると，約 $40 \%$ ある，動詞を修正する場合に正用動詞は一意とは限らないことを考慮すると，上記の割合は当然の結果とも言える。

誤用・正用共起表現データを用いて仮説の妥当性等を評価するためには，以下の条件が満たされている必要がある。

（1）誤用動詞に対して，一般には正用動詞は複数あるが，作業者がそれらのあり得る正用のうちの一つを選んでいる,

（2）作業者は, 誤用動詞に対して，一般には複数ある正用動詞のうち, 誤用動詞と出現環境の類似性が比較的高い動詞を選ぶというような偏った傾向にはない.

日本語学習者に対する日本語教育経験を有する日本語母語話者による誤用動詞の修正であるから，(1)は満たされているものと考えている。一方, 修正の方法（正用動詞）は一般に複数あり得るため, 作業者によっては, たまたま, 複数ある正用動詞のうち誤用動詞との出現環境の類似度が高い方の動詞を用いた修正を行う傾向にあるということもあり得る．作業者 $\mathrm{A}, \mathrm{B}, \mathrm{C}$ には作業結果のデータをどのように利用するかなどを知らせることなく行ったため, 3 名全員が $(2)$ を満たさない作業を行う可能性は極めて低い。そこで， 4.3 節および 4.4 節の実験では，誤用・正用共起表現データ A，B，C，それぞれで同じ傾向の結果が得られることを示すことで，(2)が成り立つことを示すとともに，仮説の妥当性および誤用動詞に対する代替動詞候補を順序付けて提示するための尺度として出現環境の類似度が優れていることを示し, 4.5 節でも，誤用・正用共起表現データ A，B，C それぞれを用いて仮説に基づく共起表現に関する作文支援システムの実用性を検討する。

## 4.3 仮説の検証

4.2 節で述べた誤用・正用共起表現データを用いて仮説の妥当性を評価する。誤用動詞と正用動詞の出現環境の類似度の傾向だけを評価するため, 図 1 の提示法の (2) はスキップし, (3) では自然さの判定を行わず Candidates $=V$ とする．候補動詞の全体集合 $V$ は 4.1 節 (2)で述べた新聞コーパスから抽出した母語話者共起データ中の全動詞の集合 $V_{N e w s}$ とし，SIM は 2.2 節で延べた出現環境の類似度 $S I M_{H}$ とする。つまり, 出現環境の類似度だけで, 誤用・正用共起
表現対 $\left(\langle n, c, v\rangle,\left.\langle n, c, v^{*}\right.\rangle\right)$ の誤用動詞 $v$ から, 代替動詞候補を優先順位付きで求める. この出力から, 正用動詞 $v^{*}$ の順位 10 を求める。ただし, 'unknown1'が出力されている場合は, 便宜上順位を特別な記号 'unknown1’とする'11また，正用動詞 $v^{*}$ が提示される候補の中にない場合，つまり $v^{*} \notin V$ の場合も，順位が求められないため，便宜上順位を特別な記号 'unknown*' とする。全誤用・正用共起表現対 191 のうち, 求められた順位が $k$ 位以内である誤用・正用共起表現対の割合 (top $k$ accuracy) で仮説の妥当性を検討する.

誤用・正用共起表現デー夕 A，B，C，それぞれにおける top $k$ accuracy を図 4 に示す。図 4 のグラフでは $k=2000$ のところまでしか top $k$ accuracy が描かれていないが, $k=|V|=$ $\left|V_{\text {News }}\right|=32,822$ のときの top $k$ accuracy は, 誤用・正用共起表現デー夕 A の場合は, $99.5 \%$,誤用・正用共起表現データ B の場合は, $100.0 \%$, 誤用・正用共起表現デー夕 C の場合は, $100.0 \%$ である。誤用・正用共起表現デー夕 A の場合に $100 \%$ になっていないのは, 'unknown*'を出力した誤用・正用共起表現対が 1 個あったためである.

前述したように, top $k$ accuracy が $\alpha \%$ であるとは，全誤用・正用共起表現対の $\alpha \%$ の誤用・正用共起表現対で，誤用動詞との出現環境の類似度が高い上位 $k$ 個の候補の中に正用動詞が含まれていることを意味する。したがって， $|V|$ に比べ十分小さな $k$ におる top $k$ accuracyが

図 4 出現環境の類似度だけで代替動詞候補を優先付けした場合の top $k$ accuracy
\right)=S I M\left(v, v^{\prime}\right)$ なる候補動詞 $v^{\prime}\left(\neq v^{*}\right)$ がある場合は, それらの平均の順位とする。 たとえば, 類似度の降順に並べたとき, $\operatorname{SIM}\left(v, v_{1}\right)>\operatorname{SIM}\left(v, v_{2}\right)>\operatorname{SIM}\left(v, v_{3}\right)=\operatorname{SIM}\left(v, v_{4}\right)=\operatorname{SIM}\left(v, v_{5}\right)>\operatorname{SIM}\left(v, v_{6}\right)$ で， $v_{3}$ が正用動詞 $v^{*}$ である場合, 出力される順位は, 4 である.

11 順位としては, 任意の自然数 $k$ に対し $k<$ unknown1 と解釈する。後述の unknown*, 4.5 節で述べる unknown2, NG についても同様である.
}
$100 \%$ に近いならば,「誤用動詞との出現環境が類似している順に全動詞を並べた場合, 正用動詞（代替動詞）はその上位にある傾向にある」という仮説が成り立つと言える。図 4 より，誤用・正用共起表現データ A では, top 845 accuracy は $80 \%$, 誤用・正用共起表現デー夕 B では, top 575 accuracy は $80 \%$, 誤用・正用共起表現データ C では, top 790 accuracy は $80 \%$ あ゙る. $845,575,790$ は，それぞれ， $|V|=\left|V_{\text {News }}\right|=32,822$ の，2.6\%，1.8\%，2.4\%であるから，いずれのデータに対しても仮説が成り立っていると言える。したがって, 本実験より, 仮説が妥当であることが示せたと考えている。ただし，本仮説は，誤用動詞との出現環境の類似度順位において，正用動詞がどの程度高い順位にあるかまでは言及しておらず，単に傾向を述べているにすぎない.

そこで，次節では，候補動詞の順位付けを，誤用動詞との出現環境の類似度で行った場合の方が，誤用動詞との意味的な類似度で行った場合より，正用動詞の順位が高い傾向にある，つまり, 誤用動詞に対する代替動詞候補を順位付けて提示するための尺度として, 出現環境の類似度の方が意味的な類似度よりも有用であることを示す.

## 4.4 意味的な類似度を用いた場合との比較

意味的な類似度として 4.1 節 (3) で述べた $S I M_{D i c 1}, S I M_{D i c 2}$ を用いて, 前節で行った実験と同様にして top $k$ accuracy を求めた結果を図 5 , 図 6 , 図 7 に示す. 図 5 は誤用・正用共起表現データ A に対する結果, 図 6 は誤用・正用共起表現データ B 対する結果, 図 7 は誤用・正用共起表現データ Cに対する結果である.

図 5 シソーラスに基づく類似度だけで代替動詞候補を優先付けした場合の top $k$ accuracy（誤用・正用共起表現データ A を用いた場合)

図 6 シソーラスに基づく類似度だけで代替動詞候補を優先付けした場合の top $k$ accuracy（誤用・正用共起表現データ Bを用いた場合）

図 7 シソーラスに基づく類似度だけで代替動詞候補を優先付けした場合の top $k$ accuracy（誤用・正用共起表現データ C を用いた場合）

ただし, 類似度として $S I M_{D i c 1}$ を用いる場合は, 図 1 の (3) の $V$ は, 分類語彙表の見出し動詞の集合 $V_{D i c 1},(4)$ の出現環境の類似度 SIM の代わりに分類語彙表に基づく類似度 $S I M_{D i c 1}$ とし，類似度として $S I M_{D i c 2}$ を用いる場合は，図 1 の (3)の $V$ は，EDR 電子化辞書の見出し動詞の集合 $V_{D i c 2}$, (4) の出現環境の類似度 $S I M$ の代わりに EDR 電子化辞書に基づく類似度
$S I M_{D i c 2}$ とした. 図 4 と図 5 , 図 4 と図 6 , 図 4 と図 7 の比較から, 出現環境の類似度 $S I M_{H}$ を用いた場合の方が，分類語彙表に基づく類似度 $S I M_{D i c 1}$ および EDR 電子化辞書に基づく類似度 $S I M_{D i c 2}$ を用いた場合よりも, top $k$ accuracy が高いことがわかる. $V_{D i c 1}$ の要素数は, 分類語彙表の見出し本体の異なりから，接辞を示す「-」や句を形成する「‥」を除いて 17,249 である12.しかも，分類語彙表には，「ブレーキを掛ける」のように動詞一単語の形式になっていない表現が含まれているため, 扱える候補動詞の数は 17,249 よりも少ない. これに対して $V_{\text {News }}$ の要素数は 32,822 である. これが大規模な母語話者コーパスから抽出した共起デー夕に基づいて求めた出現環境の類似度を用いた場合と，分類語彙表に基づく類似度を用いた場合の top $k$ accuracy の違いの原因の一つである可能性もある。扱える候補動詞の全体数が大きいことも大規模な母語話者コーパスを用いた場合の出現環境の類似度が代替動詞候補を順位付けて提示するための尺度として有用である理由の一つとなり得る。しかし， $V_{D i c 2}$ の要素数は 45,084 であり, $V_{\text {News }}$ の要素数よりも多いが, top $k$ accuracy が高くはない. そのため, 候補の全体集合の大きさが top $k$ accuracy の違いの原因であるとは言えない.ここで，採用語彙の範囲を見ると, 分類語彙表は現代の日常社会で普通に用いられる語を中心に採用している。一方，EDR 電子化辞書は，機械翻訳を目的とし，新聞，百科事典, 教科書, 参考書などを中心としてデータが作成されている。シソーラス構築の際に参考にする文書のジャンルの違いに起因する候補動詞の集合の違いも top $k$ accuracy の違いの原因の一つであると考えられる.

以上より, 図 5 , 図 6 , 図 7 に示した結果だけから直ちに, 代替動詞候補を順位付けて提示するための尺度として出現環境の類似度がシソーラスに基づく意味的な類似度よりも有用であるとは言えない.

そこで, $S I M_{H}$ と $S I M_{D i c 1}, S I M_{H}$ と $S I M_{D i c 2}$ とで共通に類似度が定義されている動詞のみに候補を制限した場合を考える。つまり，V= $V$ News $\cap V_{D i c 1}$ として，SIMとして $S I M_{H}$ を用いた場合と $S I M_{D i c 1}$ を用いた場合との top $k$ accuracy の比較, および, $V=V_{N e w s} \cap V_{D i c 2}$ として,$S I M$ として $S I M_{H}$ を用いた場合と $S I M_{D i c 2}$ を用いた場合との top $k$ accuracy の比較を行う。これにより，誤用動詞の代替動詞候補を順位付けて提示するための尺度としての性能の比較を $\left(V_{N e w s} \cap V_{D i c 1}\right) \times\left(V_{N e w s} \cap V_{D i c 1}\right)$ 上, $\left(V_{N e w s} \cap V_{D i c 2}\right) \times\left(V_{N e w s} \cap V_{D i c 2}\right)$ 上に限って行うことになり，ある意味公平な評価と言える。

誤用・正用共起表現データ A, B, C における結果をそれぞれ図 8 , 図 9 , 図 10 に示す. 図 8 ,図 9, 図 10 の凡例の SIM_H[News *Dic1] は, $V=V_{N e w s} \cap V_{D i c 1}$ とし, SIM として $S I M_{H}$ を用いた場合を，SIM_Dic1[News*Dic1] は，V= $V$ News $\cap V_{D i c 1}$ とし，SIMとして $S I M_{D i c 1}$ を用いた場合を，SIM_H[News*Dic2] は，V= $V_{N e w s} \cap V_{D i c 2}$ とし，SIMとして $S I M_{H}$ を用いた場合を，SIM_Dic2[News *Dic2] は， $V=V_{N e w s} \cap V_{D i c 2}$ とし，SIMとして $S I M_{D i c 2}$
}\right|=17,249$ は異表記も一つの見出しとして数えたためである.
}

図 $8 V=V_{\text {News }} \cap V_{D i c}$ とした場合の top $k$ accuracy（誤用・正用共起表現データ Aを用いた場合）

図 $9 V=V_{\text {News }} \cap V_{D i c}$ とした場合の top $k$ accuracy（誤用・正用共起表現データ B を用いた場合）

を用いた場合を示す. なお, 図 8 , 図 9 , 図 10 のグラフでは, $k=2,000$ のところまでしか top $k$ accuracy が描かれていないが, $V=V_{N e w s} \cap V_{D i c 1}$ の場合, $k=|V|=9,693$ のときの top $k$ accuracy は, $S I M_{H}, S I M_{D i c 1}$ ともに, 誤用・正用共起表現デー夕 A の場合は $67.5 \%$, 誤用・正用共起表現データ B の場合は $68.6 \%$, 誤用・正用共起表現デー夕 C の場合は $65.4 \%$ である。また, $V=V_{N e w s} \cap V_{D i c 2}$ の場合, $k=|V|=13,169$ のときの top $k$ accuracy は, SIM $M_{H}, S I M_{D i c 2}$

図 $10 V=V_{\text {News }} \cap V_{D i c}$ とした場合の top $k$ accuracy（誤用・正用共起表現データ $\mathrm{C}$ を用いた場合）

表 2 unknown1, unknown*を出力した誤用・正用共起表現対の個数

 &  &  &  \\

誤用・正用共起表現データ B & 48 & 12 & 26 & 7 \\
誤用・正用共起表現データ C & 48 & 18 & 26 & 19 \\

ともに, 誤用・正用共起表現データ A の場合は $79.1 \%$, 誤用・正用共起表現データ B の場合は $82.7 \%$, 誤用・正用共起表現データ C の場合は $76.4 \%$ である. $100 \%$ になってないのは，表 2 に示す個数の ‘unkonwn1’ および ‘unknown*’を出力した誤用・正用共起表現対があったためである。

図 8, 図 9, 図 10 より, いずれの誤用・正用共起表現データの場合でも，SIM $M_{H}$ を用いた場合が，SIM $M_{D i c 1} ， S I M_{D i c 2}$ を用いた場合よりも top $k$ accuracy が高いことが分かる.

次に， $V=V_{N e w s} \cap V_{D i c 1}$ において正用動詞が候補中にある 129 個（誤用・正用共起表現データ A), 131 個（誤用・正用共起表現データ B）, 125 個（誤用・正用共起表現データ C）, $V=V_{\text {News }} \cap V_{\text {Dic2 } 2}$ において正用動詞が候補中にある 151 個（誤用・正用共起表現データ $\mathrm{A}$ ）, 158 個（誤用・正用共起表現データ B），146個（誤用・正用共起表現データ C）について順位の平均と分散を求めたものを表 3 に示す。表 3 より，出現環境の類似性 $\left(S I M_{H}\right)$ を用いた方がシソーラスに基づく意味的な類似度 $\left(S I M_{D i c 1}, S I M_{D i c 2}\right.$ )を用いた場合より, 正用動詞の順位の平均は高く, 分散も小さいことがわかる.
表 $3 S I M_{H}$ と $S I M_{D i c 1}, S I M_{D i c 2}$ の順位の平均と分散

表 $4 S I M_{H}$ と $S I M_{D i c 1}, S I M_{D i c 2}$ の正用動詞の順位の比較

いくつかの例について, $S I M_{D i c 1}, S I M_{D i c 2}$ と $S I M_{H}$ を用いた場合に出力される正用動詞の順位を表 4 に示す. 例 1 , 例 2 , 例 3 は, 2.1 節で示した例の分類と対応している。例 1 , 例 2 のような「正用動詞が誤用動詞の類義動詞である場合」は，SIM $M_{H}$ を用いた場合の順位は, $S I M_{D i c 1}, S I M_{D i c 2}$ を用いた場合と比較し, ほぼ同じか高い傾向にある。一方, 例 3 のような 「正用動詞が誤用動詞の類義動詞ではない場合」では, $S I M_{D i c 1}, S I M_{D i c 2}$ と $S I M_{H}$ の順位は大きく異なり，SIM $M_{H}$ を用いた方が $S I M_{D i c 1}, S I M_{D i c 2}$ を用いた場合より順位が高い傾向にある.

以上をまとめると，シソーラスに基づく意味的な類似度に比べ，出現環境の類似度は，誤用動詞に対する代替動詞候補を順位付けて提示するための尺度として有用であることが分かる.

## 4.5 提案手法に基づく共起表現に関する作文支援システムの実用性

本節では, 誤用・正用共起表現データ A, B, C を用いて, 図 1 の代替動詞候補の提示手法に基づいた作文支援システムの実用性について検討する。

誤用・正用共起表現対 $\left(\langle n, c, v\rangle,\left.\langle n, c, v^{*}\right.\rangle\right)$ に対し, 図 1 の手法により, $v$ の代替動詞候補を優先順位付きで出力し, その中での正用動詞 $v^{*}$ の順位 ${ }^{13}$ を求め, 誤用・正用共起表現デー夕 $\mathrm{A}$,
\right)=S I M\left(v, v^{\prime}\right)$ なる候補動詞 $v^{\prime}\left(\neq v^{*}\right)$ がある場合は, 4.3 節と同様に平均の順位とする.
}

B, C それぞれに対して top $k$ accuracy を求める。図 1 の (3)における $\left.\langle n, c, v^{\prime}\right.\rangle$ の自然さの判定は，2.3 節式 (3) で行う。ただし，間値 $f_{0}$ の値として， 0, 9, 19 の 3 通りを試した，SIM は $S I M_{H}$ で，候補動詞の全体集合 $V$ は $V_{\text {News }}$ である。図 1 の手法で 'unknown1', 'unknown2’が出力される誤用・正用共起表現対に対しては正用動詞の順位が求まらないが，そのような誤用・正用共起表現対は誤用・正用共起表現デー夕 A，B，C にはなかった。候補動詞の集合（図 1 の Candidates）の中に正用動詞が含まれない場合，つまり，正用共起表現が自然と判定できない場合も順位が求まらない。表 5 にそのような誤用・正用共起表現対の個数を示す。（ ）の中の値は，全誤用・正用共起表現対 191 個に対する割合である。便宜上このような誤用・正用共起表現対に対しては，順位を特別な記号 ' $\mathrm{NG}$ 'とする。

図 11，図 12 ，図 13 に，誤用・正用共起表現デー夕 A，B，C を用いた場合の，提案手法による top $k$ accuracy を示す。図には, 共起の自然さで候補を絞らない場合の結果, つまり, 4.3 節の結果（図の Simple）も比較のために示している。誤用・正用共起表現データ A，B，C，いずれも共起の自然さの判定を, $f_{0}=9$ を閥値として用いた式 (3) で行った場合の top $k$ accuracy

表 5 提示される候補動詞集合中に正用動詞が含まれない誤用・正用共起表現対の個数

図 11 提案手法（図 1）による top $k$ accuracy（誤用・正用共起表現データ A を用いた場合）

図 12 提案手法（図 1）による top $k$ accuracy（誤用・正用共起表現デー夕 Bを用いた場合）

図 13 提案手法（図 1）による top $k$ accuracy（誤用・正用共起表現デー夕 C を用いた場合）

は $f_{0}=0$ の場合に比べ, $k$ が比較的小さなところで顕著に高い. これは, 出現頻度を考慮することにより，係り受け解析の失敗のために母語話者共起デー夕に含まれてしまった誤った共起ペアの影響を軽減できたことが一因と考えられる．しかし， $f_{0}=19$ を閾値とした場合， $f_{0}=9$ の場合に比べ, top $k$ accuracy は低くなり，適切な候補までが除かれてしまうことの影響の方が逆に大きくなっている.
付録に入力の誤用共起表現に対する代替動詞候補の出力例と, それに対する適切さの判断の例を示す。付録の例のように，実際に日本語学習者が提案手法に基づく作文支援システムを利用する場合, 辞書と学習者の日本語の知識だけで, 上位に提示される候補のうち, これは違うと単純に判断できるものもあると考えられる（例えば，付録の「ある」「なる」「できる」）。また，自分では思い付かない，あるいは，母語一日本語辞書では求まらない候補なのであるが，見ればこれだと分かる場合もあると考えられる。このように考え，学習者は上位 30 位までの候補が適切か否かを検討するのは負担と感じないと想定し，現状を評価してみる.

式 (3) の閥値を $f_{0}=9$ とした場合の top 30 accuracy は誤用・正用共起表現データ $\mathrm{A}$ を用いた場合に $52.4 \%$, 誤用・正用共起表現データ B を用いた場合に $57.6 \%$, 誤用・正用共起表現デー 夕 $\mathrm{C}$ を用いた場合に $57.6 \%$ であり，十分に高いとは言えない。その原因は，共起の自然さの判定法と誤用動詞との出現環境の類似度による順位付けそれぞれにある.

まず，共起の自然さの判定法について考察する， 2.3 節で述べたように，十分大規模な母語話者コーパスを用いれば，式 (3)による共起の自然さの判定でも有用であると考えている．しかし, 表 5 から分かるように，全誤用・正用共起表現対における，正用共起表現が自然と判定できない誤用・正用共起表現対の割合は, $f_{0}=0, f_{0}=9, f_{0}=19$ それぞれの場合で, 約 1 割,約 3 割, 約 4 割である。今回使用した新聞 17 年分の母語話者コーパスではまだ十分な規模とは言えず，これが top $k$ accuracy が十分に高くない原因の一つである。 しかし，以下に示すように，新聞コーパスを単に大規模にしただけでは不十分であると考えられる。図 14 に誤用・正用共起表現データ A, B , C に関して, 共起デー夕の規模と, その共起データに含まれない正用

図 14 母語話者新聞共起デー夕に含まれない正用共起表現の数
共起表現の個数の関係を示す. 横軸の数値 year は, 1991 年〜 year 年の新聞コーパスを用いて母語話者共起データを作成したことを示し, 縦軸の値は, 誤用・正用共起表現デー夕中の正用共起表現のうち, その母語話者共起データに含まれないものの個数である. 図 14 から, 母語話者共起データに含まれない正用共起表現の数の減少率が，8 年分を超えたところから下がっている．この結果から，新聞コーパスを大きくすることでこの数を小さくするのは不可能であると考えられるため，新聞と異なるジャンルからコーパスを構築する必要がある。

次に, 誤用動詞との出現環境の類似度による提示する候補動詞の順位付けについて考察する。今回提案した手法では, 「誤用共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ の $v$ との出現環境が類似している順に全動詞を並べた場合, $v$ の代替動詞はその上位にある傾向にある」という仮説に基づき, 誤用共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ に対して, $n, c$ との共起が自然な動詞 $v^{\prime}$ をとの出現環境の類似度の降順で提示する. 4.3 節で述べたようにこの仮説は妥当であり，4.4節で述べたように，類似度としてシソーラスに基づいた意味的な類似度を用いるよりは精度が高い。しかし, 上述の結果が示すように, 一つの誤用動詞との出現環境の類似度だけでは優先付けの情報として不足している。 そこで, 実用に耐える作文支援システムを構築するには，入力情報を増やすことが考えられる。つまり，ほぼ同じことを意味している（とシステム利用者は思っている）複数の共起表現 $\left.\langle n, c, v_{1}\right.\rangle,\left.\langle n, c, v_{2}\right.\rangle, \cdots,\left.\langle n, c, v_{m}\right.\rangle$ を入力する $\left(n, c\right.$ は共通).こうすることで, $n, c$ との共起が自然な動詞 $v^{\prime}$ を

$
S I M\left(v_{1}, v^{\prime}\right)+\operatorname{SIM}\left(v_{2}, v^{\prime}\right)+\cdots+\operatorname{SIM}\left(v_{m}, v^{\prime}\right)
$

の降順で提示することができ，より精度の高い優先付けが期待できる。これは一見，システム利用者に過度の負担をかけるように見える。しかし，もし，最初からほぼ同じ事を意味していると思われる複数の共起表現 $\left.\langle n, c, v_{1}\right.\rangle,\left.\langle n, c, v_{2}\right.\rangle, \cdots,\left.\langle n, c, v_{m}\right.\rangle$ を思い付かない場合は，まず，一つの共起表現を入力し, 提示される比較的上位の候補動詞の中からそのような共起表現を指定することで，利用者に大きな負担をかけることなく実現できる.

誤用・正用共起表現データを用いて行った今回の評価から, 提案手法に基ついて共起表現に関する作文支援システムを構築する際には，上記で考察したように，使用する母語話者共起デー 夕の規模, および, システム利用者（日本語学習者）が入力する情報に関して課題があることがわかった，今回の評価では，誤用・正用共起表現デー夕を作成する際，一つの誤用共起表現に対して一つの正用共起表現を適用した。しかし, 実際の正用共起表現は一つとは限らず，候補中に正用として指定した動詞以外で適切なものが含まれていることが十分考えられる. 実際,付録に示した判断が「○」のものは適切な代替動詞である。したがって，実際に学習者がシステムを使用する場合には, 30 位以内の候補に適切な代替動詞が含まれている割合は, 今回求めた top 30 accuracy よりも高いと期待される.

## 5 おわりに

学習者の作文中の誤用共起表現と正用共起表現を利用し, 本研究の前提となる仮説の検証を行った.「誤用共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ の $v$ との出現環境が類似している順に全動詞を並べた場合， $v$ の代替動詞はその上位にある傾向にある」という仮説を検証することによって，本システムの信頼性が検証できた，さらに，実用化の見通しを立てるため，現在の規模のコーパスでシステムを構築した場合を想定した評価を行った。その結果, 現状のコーパスでシステムを実用化した場合の問題点が明らかになった. しかし，今回の評価は, 実際の正用動詞は誤用動詞に対して一つではないということを考えるとかなり厳しい評価であった。 また, システム利用者が複数の動詞を入力するようにシステムの仕様を変更するならば，候補のより適切な順位付けができると期待される。

提案手法に基づいた共起表現に関する作文支援システムは, 候補を提示するだけで, その選択はシステム利用者に委ねられる。利用者がその選択を適切に行えるように，提示される代替共起表現候補が使われている例文を母語話者コーパスから抽出して提示する等の機能も必要であるが，それらの機能を利用して，利用者が適切な選択を行えるためには, そもそも利用者自身がある程度の日本語能力を持っている必要がある． 4.5 節で述べた課題を解決し, 提案手法に基づいた作文支援システムを試作し，それを用いた日本語学習者を対象とする被験者実験により, どの程度の日本語能力のある学習者であれば，本作文支援システムが提供する機能を利用して，適切な共起表現の選択が行えるのかを調査する予定である.

## 謝 辞

本研究は, 一部, 財団法人博報児童教育振興会の助成を受けたものである.

## 参考文献

曹紅セン, 仁科喜久子 (2006). 中国人学習者の作文誤用例から見る共起表現の学習及び教育への提言一名詞と形容詞及び形容動詞の共起表現について一. 日本語教育, 130, pp. 70-79.

Granger, S. (1998). Prefabricated patterns in advanced EFL writing: collocations and formulae, in Cowie, A. P. (ed.), Phraseology: Theory, Analysis, and Applications. Clarendon Press.姫野昌子 (2004). 日本語表現活用辞典. 研究社.

Hindle, D. (1990). "Noun Classification from Predicate-argument Structures." In Proceedings of the 28th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 268-275.

James, C. (1998). Errors in Language Learning and Use: Exploring Error Anaylsis. Longman.

Kilgariff, A., Rychly, P., Smrz, P., and Tugwell, D. (2004). "The Sketch Engine." In Proceedings of EURALEX, pp. 105-116.

小森早江子 (2003). 英語を母語とする日本語学習者の語彙的コロケーションに関する研究. 『第二言語としての日本語習得研究』, 6, pp. 33-51.

長尾真 (1996). 自然言語処理. 岩波書店.

Nishina, K. and Yoshihashi, K. (2007). "Japanese composition support system displaying example sentences and co-occurence." In LKR2007, pp. 76-83.

白井英俊, 孫晨 (1999). 誤用データベースに基づく誤用検出・訂正システム.『日本語学習者の作文コーパス：電子化による共有資源化』平成 8 年度平成 10 年度科学研究費補助金基盤研究 (A) 研究成果報告書研究代表者: 大曽美恵子 (名古屋大学大学院国際言語文化研究科教授).

杉浦正利 (2001).コーパスを利用した日本語学習者と母語話者のコロケーション知識に関する

調査. 『日本語電子化試料収集・作成一コーパスに基づく日本語研究と日本語教育への応用

を目指して一』平成 12 年度名古屋大学教育研究改革・改善プロジェクト報告書, pp. 64-81.

Summers, D. (1988). The Role of Dictionaries in Language Learning, in Carter, R. $\mathcal{E}$ MacCarthy, M. (eds.), Vocabulary and Language Teaching, pp. 111-125. Longman.

鈴木智美 (2002). 2000 年度中級作文に見られる語彙・意味に関わる誤用：初中級レべルにおけ

る語彙・意味教育の充実を目指して. 東京外国語大学留学生センター論集, 28, pp. 27-42.滝沢直宏 (1999). コロケーションに関わる誤用：日本語学習者の作文コーパスに見られる英語母語話者の誤用例から. 日本語学習者の作文コーパス：電子化による共有資源化』平成 8 年度平成 10 年度科学研究費補助金基盤研究 (A) 研究成果報告書研究代表者: 大曽美恵子 (名古屋大学大学院国際言語文化研究科教授), pp. 77-89.

## 付録

## A 誤用・正用共起表現対と出力例

以下の誤用・正用共起表現対に対する出力例を表 6 に示す.

この現象は世界の各国の人々に一つの合図をして, それは全世界がいっしょに禁煙の行動を開こう。(CN010)

誤用・正用共起表現対：(〈行動,を,開く $\rangle,\langle$ 行動,を,起こす $\rangle)$
表 6 入力「行動を開く」に対する出力例

出力例の類似度は 0 以上 1 以下となるように，以下に示す正規化を行っている。

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S I M_{H}\left(\text { 開く, } v^{\prime}\right) / S I M_{H} \text { (開く, 開く) }
$

## 略歴

中野てい子:1986 年立教大学理学部化学科卒業. 2005 年 Temple University. M. S. Ed. (Master of Science in Education) in TESOL. 2007 年東京工業大学大学院社会理工学研究科人間行動システム専攻修士課程修了. 現在, 九州大学大学院システム情報科学府知能システム学専攻博士後期課程.

冨浦洋一：1984 年九州大学工学部電子工学科卒業, 1989 年同大学院工学研究科電子工学専攻博士課程単位取得退学. 同年九州大学工学部助手, 1995 年同助教授, 現在, 九州大学大学院システム情報科学研究院准教授. 博士 (工学).自然言語処理, 計算言語学に関する研究に従事.

$(2009$ 年 6 月 16 日 $\quad$ 受付 $)$
$(2010$ 年 1 月 8 日 $\quad$ 再受付 $)$
$(2010$ 年 7 月 3 日 $\quad$ 再々受付 $)$
$(2010$ 年 10 月 20 日 $\quad$ 採録)