<a href="https://nichidaibunrigojokai.swiki.jp/index.php?cmd=related&page=%E7%8F%BE%E4%BB%A3%E6%97%A5%E6%9C%AC%E8%AA%9E%E5%AD%A6%E3%81%AE%E6%96%B9%E6%B3%95%28%E6%9E%97%E7%9B%B4%E6%A8%B9%29">現代日本語学の方法(林直樹)</a> のバックアップ(No.17)
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現代日本語学の方法(林直樹) のバックアップ(No.17)
■日本語学の方法 概要
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| 検索（初級〜中級） |
| ピボットテーブルの作成・レジスターの比較 |
| 特定の表現の抽出 |
| 複数のコーパスを用いた検索 |
令和八年度(2026年度) 
前期に開講。
現代日本語学の方法２(方言の研究)は後期に開かれる。
前期
| 授業形態 | 対面授業 |
| 日程/教室 | 金曜日 四限目/3207教室(三号館二階七番教室)・3208教室(三号館二階八番教室) |
3207教室と3208教室で開講される。
第一講目の内容
授業の説明がほとんど。席が足らず、壁際に十数名が座り込むことになった。
今日の課題
- 「国立国語研究所 中納言」を検索し、ユーザー登録画面から登録を行う。
https://chunagon.ninjal.ac.jp/useraccount/register- 「登録コードをショートメッセージで受け取る」を選択
- 利用規約を確認してから、用途に「授業で使用するため」と記入して、すべてのコーパスの利用を申請する。
- （取得していない場合）Gmail のアカウントを取得する。
今後の授業で用いることがあるため、アカウント（メールアドレス）・パスワードはきちんと記録・管理しておくこと- Canvas に掲げられている「第 1 回課題」に情報を入力する。（締切：4/12 23:59まで）
第二講目の内容
| ことばの分析 |
課題
課題提出期限 4月19日 23:59まで ファイル名 学籍番号・名前・課題 2 （LMSのBlackboard「教材」→「課題」→「第2回課題」に提出）
課題のWord・ドキュメントファイルに記載する情報
- 分析グループそれぞれの名前（仮名可）
- 各グループにおける分析メッセージ数（各人のメッセージ数もできれば記載）
- 分析結果
第三講目の内容
| 会話分析 |
課題(データ分析)
自身が選んだ二種の音声の文字起こしデータを作成し、発話数や文字数といった何等かの観点から考察する。
二つの音声の違いを指摘出来る場合はする。数量的に示せると尚良い。
何の音声データかといった情報やURLは書き留めておく。
フィラーにタグ(「あー」→[F あー])を付けると良い。独自のタグを付けられる人は付けてみるように。
提出期限：4/26
ファイル名：学籍番号・名前・課題 3
第四講目の内容
コーパス
ある言語の研究の為に、その言語で実際に用いられた研究を
大量に偏りなく集め、コンピュータで検索・分析できるように整理・構造化した言語データベースのこと。
課題
少納言で自動詞・他動詞のペアで「～ガ」「～ヲ」を入れ替えてそれぞれ検索し、検索数を
Word・ドキュメントファイルにまとめる。できれば結果について考察する。
※思いつく自他動詞のペアがあればそれらを調べてみる。
提出期限：5月12日の23:59
第五講目の内容
ヲの違い
ペンを落ちる(目的格のヲ→言えない)
崖を落ちる(場所格のヲ→言えそう)
| BCCWJのレジスター | |
| 出版サブコーパス（約3,437万語） | 書籍・雑誌・新聞 |
| 図書館サブコーパス（約3,038万語） | 書籍 |
| 特定目的サブコーパス（約4,017万語） | 白書・教科書・広報誌・ベストセラー・Yahoo！知恵袋・Yahoo！ブログ・韻文・法律・国会会議録 |
レジスターとは、発信者の属性や場面のこと。
課題
ある語を調べ、レジスターごとにどのような出現傾向の違いがあるかを分析し、分析結果と考察を
Wordファイルあるいはドキュメントファイルに記載して、LMSへ提出。ファイル名は「学籍番号・名前・課題 5」
➢ 検索機能を活用しても、ピボットテーブルを活用しても可
出現率=個数÷総語数
提出期限：5/17(日)23:59
第六講目の内容
休講
第七講目の内容
コーパスは言語をある単位で区切っていることが多い。
その最小単位は形態素である。
形態素(morpheme)＝言語単位の一つで、意味を有する最小の単位のこと
| ピボットテーブルの使い方 |
Web茶まめ
各時代語に対応した辞書のある形態素解析器
解析率は99.5%(長い文章だと100語に1語は誤解析)
- 解析結果の確認箇所
- 頻出語・稀少語の確認
- 品詞の割合
- 語種(和語・漢語など)の割合
課題
最低2種類の文書の語彙表を出し、何らかの観点で比較・考察する。
期限：5月31日の23:59
第八講目の内容
TTR（Type-Token Ratio：異なり語数と延べ語数の比）
テキスト分析において文章の「語彙の豊かさ」や「多様性」を数値化するための指標。
TTR＝異なり語数(Type)÷延べ語数(Token)
MVR（Modifier-Verb Ratio：修飾語と動詞の比率）
文章における修飾語（ありさま）と動詞（動き）のバランスを数値化し、文体の特徴を評価するための計量言語学的な指標です。
M 形容詞・形容動詞・副詞・連体詞 V 動詞 MVR＝M÷V×100
品詞が関係する文章指標（樺山・寿岳 1963）
- 名詞が多い文章
要約的文章（骨組みを述べる）- 動詞・形容詞が多い文章
描写的文章
- 形容詞が多い ありさま描写
- 動詞が多い 動き描写
課題
『こころ』と『ごんぎつね』(出来るのならば、それ以外の文章も)を形態素解析で分析した上で
各文章の名詞比率・MVRを計算し、それぞれの文章の特性を把握する。
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