| Project/Area Number |
21K13011
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 02060:Linguistics-related
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| Research Institution | Kobe City College of Technology |
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Principal Investigator |
石井 達也 神戸市立工業高等専門学校, その他部局等, 准教授 (90845603)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | ムーブ / 語連鎖 / 医学英語論文 / ESP / Move / 定型表現 / 基礎医学論文 / Medical English / move analysis / keyword analysis / n-gram / コーパス / ムーブ分析 / 医学英語 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の目的は基礎医学英語論文におけるムーブと品詞の関係を明らかにし、実用的な定型表現集の作成することである。加えて、新たに化学論文３００論文のムーブコーパスを作成し、比較検証を行う。基礎医学英語論文をムーブ分析に基づいてコーパスデータを構築・分析した研究は国際的にも少ない。ある特定の分野での頻出語彙についてはCoxhead (2014)や石川 (2017) などで示されているものの、使用語彙とムーブの関連を示すことで、実用的な表現集が作成できる。本研究では、品詞ごとに重要語のムーブでの振舞いや化学論文との比較検証を行うことで、基礎医学論文のムーブごとの定型表現集を作成する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、臨床医学英語論文執筆支援プラットフォーム
（https://home.hiroshima-u.ac.jp/tkawamo/ClinicCorpusV2-1.html) と同様に、基礎医学英語論文執筆のためのプラットフォームを作成した（https://home.hiroshima-u.ac.jp/tkawamo/ExperimentalCorpusTop.html）。分析としては、これまでに作成してきた基礎医学論文300編を12のムーブに分割したムーブコーパスのそれぞれの特徴語（統計的に有意な単語）と、特徴語連鎖（統計的に有意な語連鎖）を抽出し、ステップごとに再分類した。分類した表現をライフサイエンス辞書と紐付け、コンコーダンスラインを観察できるような仕掛けを作成した。また英語コーパス学会では、ChatGptを意味タグ付けに用いる手法を試作的に行った結果を発表した。今後コーパス研究における意味タグの更なる可能性について展望を示した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
勤務校での業務の多忙化、研究者の転出、家事・育児のバランスの関係で思ったよりも論文化する時間を確保できなかった。データに関しては精査することができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
Mac用のコーパス分析ソフトであるCasualConcで自然言語処理の観点から、主語と動詞などが比較的安易に抽出できるようになった。特に名詞を修飾する形容詞や分詞を取り出すことで、今までは、roleなどの学術的な名詞にのみ注目してきたことから、miceなどの医学論文に特化した語の振る舞いを記述しやすくなると考えている。品詞とムーブの関係に注目しながら、最終年度を終えることを目指す。
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