| 研究課題/領域番号 |
20K00667
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分02080:英語学関連
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| 研究機関 | 北九州市立大学 |
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研究代表者 |
木山 直毅 北九州市立大学, 基盤教育センター, 准教授 (20803894)
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| 研究分担者 |
渋谷 良方 金沢大学, 歴史言語文化学系, 准教授 (70450690)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 認知言語学 / テキストマイニング / 社会的転回 / ジャンル研究 / 多義性 / トピックモデル / コーパス / テキストジャンル / 社会的関心 / 社会的要因 / テクストジャンル / Biterm topic model / 世界知識 / 量的調査 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では人の世界に関する知識の変化を動的に可視化し，どのように変化していくのかをニュース新聞記事を用いて言語使用の観点から考察を行う。その際には様々な英語圏の報道データを用い比較をすることから，幅広い国の調査を行い，国家間の世界知識の相違をモデル化していく。また大規模なデータ解析を行う本研究の性質上，従来，あまり理論言語学に取り入れられることのなかったデータマイニングの技術を援用し，大規模な解析を行っていく。これにより言語学内での研究にとどまらず，様々な関連分野との連携も期待できる。
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| 研究成果の概要 |
本研究では，語の意味が，文脈の影響をどのように受けているのかを大規模なデータ（コーパス）を用いて調査を行った。そして，語彙意味論の研究で，トピックモデルの手法が有効であることを論じた。具体的には，（1）語の意味が，話されている内容（トピック）の影響を受けるのかということと，（2）語の意味の使用が社会的関心の影響を受けるのかということを調査した。また，これらの調査から，意味変異（semantic variation）が，社会的側面と強く結びついているという示唆を得ることができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
語の意味理解の研究において，トピックが考察されてこなかった。その要因の一つとして，トピックは非常に曖昧とした概念だからだと考えられる。本研究では，自然言語処理の分野で近年用いられることの多いトピックモデルの手法を援用することで，語の意味とトピックとの間の関係を統計的に規定する方法を提案した。この考えは，長文読解における多義性指導に役立つと考えられる。そのため，英語教育への応用可能性も示唆される。また，認知言語学が，他の分野と相性が良いことが示唆され，今後の学際的な協力関係を築くきっかけにもなるだろう。
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