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自然言語処理 : 言語資源・意味解析（レクチャーシリーズ「人工知能の今」第6回）
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In: https://www.ai-gakkai.or.jp/vol35_no1/ (2020)
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日本語における名詞句の情報構造と語順の相関についての統計的検討
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Abstract:
東京外国語大学 ; 国立国語研究所 ; Tokyo University of Foreign Studies ; National Institute for Japanese Language and Linguistics ; 本稿では，情報構造に関係する文法情報がどのように語順に影響を及ぼすのかについて調査するため，『現代日本語書き言葉均衡コーパス』の名詞句に対して情報構造に関わる文法情報のタグを付与した BCCWJ-InfoStr を利用して，名詞句の係り先からの距離（文節数）をベイジアン線形混合モデルによりモデル化した結果を報告する．その結果，日本語の名詞句の語順は，(I) 情報状態が旧情報であるものが新情報であるものに先行する，(II) 共有性が共有であるものが非共有であるものに先行する，(III) 定名詞句が不定名詞句に先行する，(IV) 有生名詞句が無生名詞句に先行するという傾向が確認された．これは，機能主義言語学の分野で言及されている「伝達のダイナミズム」・「旧から新への情報の流れ」・「名詞句階層」を支持するものである． ; The aim of this paper is to investigate how grammatical information regarding information structure effects word orders. We report results of modeling distances between NPs and predicates on which they depend by the Bayesian linear mixed model, using "BCCWJ-InfoStr," where tags regarding information structure are annotated to NPs in the text of "Balanced Corpus of Contemporary Written Japanese." As a result, estimated word orders of noun phrases in a sentence are as follows: (I)discourse-old NPs precede discourse-new NPs, (II)hearer-old NPs precede hearer-new NPs, (III)definite NPs precede indefinite NPs, and (IV)animate NPs precede inanimate NPs. These results support "Communicative Dynamism," "From-Old-To-New Principle," and "Nominal Hierarchy," referred to in the field of functional linguistics.
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Keyword:
Bayesian Linear Mixed Model; Information Structure; Japanese Language; Word Order; ベイジアン線形混合モデル; 情報構造; 日本語; 正規語順
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URL: http://id.nii.ac.jp/1328/00003071/
https://repository.ninjal.ac.jp/?action=repository_uri&item_id=3087
https://repository.ninjal.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=3087&item_no=1&attribute_id=22&file_no=1
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編集後記
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In: https://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/lrw2020.html (2020)
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