| 研究課題/領域番号 |
23K21935
|
|---|
| 補助金の研究課題番号 |
22H00663 (2022-2023)
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分02060:言語学関連
|
|---|
| 研究機関 | 大学共同利用機関法人人間文化研究機構国立国語研究所 |
|---|
研究代表者 |
浅原 正幸 大学共同利用機関法人人間文化研究機構国立国語研究所, 研究系, 教授 (80379528)
|
|---|
| 研究分担者 |
加藤 祥 目白大学, 外国語学部, 専任講師 (40623004)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
|
| 配分額 *注記 |
17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)
2024年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2023年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2022年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
|
|---|
| キーワード | 単語心象性 / クラウドソーシング / コーパス / 印象評定情報 / リーダビリティ / 比喩 / 印象評定 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、『現代日本語書き言葉均衡コーパス』に出現する語彙に対して、大規模クラウドソーシングにより、ヒトがどのような印象を受けるか（単語心象性）を調査し、データベース化する。具体的には、提示した単語用例の「自然さ」「わかりやすさ」「古さ」「新しさ」「比喩性」について、用例ごとに数十人規模で心象性の評定値を収集する。対象となるテキストは、係り受け・述語項構造・語義・比喩・読み時間が付与されているコアデータの一部とする。構築した単語心象性データベースに基づき、日本語話者の統語・語義・比喩のとらえ方についての各種理論の検証を行う。さらに単語心象性が読み時間に与える影響についても検証する。
|
| 研究実績の概要 |
準備段階で計算機用日本語基本辞書IPALに含まれる用言（形容詞・形容動詞・最重要動詞、計530語）の全文型の例文 5125例を刺激として印象評定情報（自然さ・わかりやすさ・古さ・新しさ・比喩性）のデータを収集した。印象評定は 0（まったく違う）-5（そう思う） の6段階評定で、Yahoo! クラウドソーシングにより大規模に収集した。同内容は、計量国語学会論文誌「計量国語学」に論文発表を行った。
さらに『現代日本語書き言葉均衡コーパス』の書籍・新聞・雑誌・教科書を刺激として印象評定情報のデータを短単位動詞（38,004表現)・長単位(122,173表現)・文節単位(135,342表現)で収集した。同内容を言語処理学会年次大会にて発表した。2022年度は同内容の論文執筆を進めた。
日本経済新聞社と交渉した結果、日本経済新聞社より2013年1-2月の96記事からなる『日本経済新聞社オープンコーパス』が2023年3月に公開された。公開に際しては、形態論情報・文節係り受け情報・Universal Dependencies に基づく単語係り受け情報の整備について協力した。同データに対する印象評定情報収集（文節10,627表現・長単位自立語11,074表現・各表現20人・異なり3499人・延べ434,160人）を収集した。さらに自己ペース読文法による文節読み時間収集を2023年3月に実施した（異なり 585人・延べ 6828人）。印象評定情報と読み時間の対照分析により、自然さ・わかりやすさ・比喩性の高い表現において読み時間が短くなることを確認し、同内容の国内会議発表準備を進めた。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
科研費採択前の準備段階においてIPAL辞書例文・『現代日本語書き言葉均衡コーパス』の収集が進められたため。さらに科研費採択後、追加で『日本経済新聞記事オープンコーパス』を刺激としたデータについても収集できたため。
|
| 今後の研究の推進方策 |
収集されたデータの統計分析を進め、国際会議や論文誌における発表を進める。
|
