1. 2012年2月25日
京都言語学コロキアム@ 京大
構文文法に
構文の存在仮定は必要か?
事例基盤構文理論に向けての試論
吉川 正人
慶應義塾大学大学院/日本学術振興会
machayoshikawa@dream.com
h t t p : / / w w w. y o s h i k aw a c a d e m i a . c o m /

2. KLC (Feb. 2012)
0. 始める前に
2

3. KLC (Feb. 2012)
吉川 正人 (よしかわ まさと) と申します。
 所属など
 慶應義塾大学大学院 文学研究科 英米文学専攻 (D3)
 日本学術振興会特別研究員 (DC2)
 指導教授: 井上 逸兵 (相互行為の社会言語学)
 研究テーマ
3
 学部 (卒論): 翻訳論
 定訳表現と共起表現に基づく翻訳モデルを提案
 修士 (修論): 「徹底した」用法基盤主義による統語論
 現在 (博論): 事例基盤構文文法 (詳しくはこれから)
 他: コーパス言語学・コーパスベースの習得研究など
はじめまして。

4. KLC (Feb. 2012)
1. はじめに
4

5. KLC (Feb. 2012)
語だけでなく「文の型」にも意味がある
 「構成的」統語論から「宣言的」統語論に
 Cf. Head-driven Phrase Structure Grammar (HPSG)
 e.g., 英語の二重目的語構文
 Subj V Obj Obj2 / X causes Y to receie Z
 一般性と例外性/不規則性をうまく捉えられる
5
 e.g. , (1, 2) (Goldberg 1995: 9, 12 [with slight modifications])
(1) He sneezed the napkin off the table.
(2) a. She slid {Susan, *the door} the present.
b. She slid the present to {Susan, the door}.
しかし: そこに悪しき抽象主義を見てとれる
構文文法 Construction Grammar

6. KLC (Feb. 2012)
十分性の誤謬 (Sufficiency Fallacy)
 「構文」の存在は十分だが必要ではない
 効果の説明に存在仮定は不要 (Cf. Kuroda 1997)
 e. g., ―She topamased him something.‖
「語か構文か」の誤謬
(Word/Construction Fallacy, WCF)
6
 存在仮定の論証における飛躍 (Cf. Croft 2003)
 「構成する語に還元不能」 「構文が必要」
 「語でも構文でもない何か」の存在可能性はどこへ?
構文文法における二つの誤謬

7. KLC (Feb. 2012)
構文の存在仮定無しでその効果を説明する
 これが可能なのであればその方が望ましい
その為に取る態度 = 反抽象主義の態度:
 可能な限り抽象度の低い実体を仮定する
 注: 抽象性を完全に排除するわけではない!
7
反抽象主義の態度の実現 ≈ 実装手段:
 事例基盤理論の構築
 具体的な事例の組織化によって抽象的な特徴を説明
 必要なのは事例とその「まとめ上げ = 類推」のみ
反抽象主義の態度

8. KLC (Feb. 2012)
2節: 理論的背景
 事例 (基盤) 理論の紹介
3節: 事例基盤構文理論の提示
 理論の骨格と射程・方法論を紹介
4節: ケーススタディ
8
 コーパスベースの調査を紹介
5節: 結語
 まとめと展望・課題
本発表の構成

9. KLC (Feb. 2012)
2. 理論的背景
9

10. KLC (Feb. 2012)
事例 (基盤) 理論 (Exemplar(-based) theory, EBT)
 認知心理学の一つの流れ
 主にカテゴリー判断のモデルとして発展
 個別事例 Exemplar を記憶 (表示の) 単位と考える
 ただし: カテゴリー表示の存在は否定しない
10
 事例 = 多次元空間上の 1点 (or 特徴ベクトル)
 事例は固有ではあるが重なりは許される
 多重痕跡モデル (Multiple-Trace Memory Model)
 EBT における一般化:
 特徴ベースの類似性計算による
事例 (基盤) 理論とは?

11. KLC (Feb. 2012)
認知心理学 (シミュレーションモデル)
 Nosofsky (1986)
 MINERVA II (Hintzman 1986)
 ALCOVE (Kruschke 1992)
言語学
11
 音声学・音韻論
 Goldinger (1996), Johnson (1997), Pierrehumbert (2001)
 統語論 (?)
 Unsupervised Data-oriented Parsing (U-DOP: Bod 2009)
事例理論の系譜

12. KLC (Feb. 2012)
MINERVA2 事例響鳴モデル
PROBE -1 +1 -1 •••• -1 +1
Categories
saw so sue see shoe
A (1) ⇔ +1 0 -1 •••• -1 -1
Exemplars
A (2) ⇔ 0 +1 +1 •••• -1 0
12
• •
• •
• • ―saw‖
• •
A (m) ⇔ +1 +1 -1 •••• 0 -1
(Johnson 2006)
ECHO
INTENSITY ECHO CONTENT
モデルのイメージ

13. KLC (Feb. 2012)
依然「音」に関する議論がほとんど
 計算的に処理しやすい / 対象がはっきりしている
 カテゴリー判断の枠組みで処理可能
例外:
 Bybee (2010)
13
 音韻・形態・統語にまたがる議論
 Bod (2009, etc.)
 統語の学習と表示のモデル
 二股木を想定するなど限定的な部分が大きい
統語論に関しても同様の議論はできないか?
事例理論と言語理論

14. KLC (Feb. 2012)
―What is X doing Y‖ 構文の例 (Bybee 2010)
 ―What's a nice girl like you doing in a place like this?‖
 The Wild One (1953)
(3) a. what's a nice girl like you doing in a place like this?
b. Alice in Wonderland, or What's a Nice Kid Like You
Doing in a Place Like This?
14
c. What's a nice girl like her doing in a place like that?
d. what's a nice thing like you doing in show biz.
e. What's a Nice Girl Like You Doing in a Business Like
This?
f. What's a nice girl like Annie Hall doing in a film like
Mr. Goodbar?
EBTと構文[1]: Bybee (2010)

15. KLC (Feb. 2012)
事例ベースの構文学習のイメージ
 Elis & Ferrira-Junior (2009: 194 [Figure 4])
1. Put it on the table Put it on the table
2. Put it on the table Put it on the table
3. Put it on the table Put it on the table
4. Put it on the desk Put it on the table
desk
15
5. Put it in the bag Put it on
in the table
desk
bag Put it L
6. Put it on the bed Put it in
on the table
desk
bag
bed
7. Put it in the trash Put it on
in the table
desk
bag
bed
trash
8. Put it in the fridge Put it on
in the table
desk
bag
bed
trash
fridge
V it L
9. Set it on the table Put
Set it in
on the desk
bag
bed
trash
fridge
table
10. Run it at the road Put
Set
Run it in
on
at the desk
bag
bed
trash
fridge
table
road
V O L
11. Get me on the way Put
Set
Run
Get it
me in
at
on the desk
bag
bed
trash
fridge
table
road
way
12. Let me at the ball Put
Set
Run
Get
Let it
me in
on
at the desk
bag
bed
trash
fridge
table
road
ball
way
[2] Elis & Ferreira-Junior (2009)

16. KLC (Feb. 2012)
EBT の肝
 類似性の定義と類似性計算の方法
 素性ベースなら素性の認定法も
 シミュレーション研究がほぼ不可欠
 膨大なデータの効率的な貯蔵法と計算アルゴリズム
16
「事例」とは
 最も個別的で最も非抽象的な記憶の実体
(The most specific and the least abstract entity of memory)
 個別性と具体性を混同してはならない (Cf. Bybee 2010)
 トークン・タイプの問題と関連 (Cf. Nosofsky 1986)
おまけ: EBTに関する覚書

17. KLC (Feb. 2012)
17
3. 事例基盤構文理論

18. KLC (Feb. 2012)
構文文法 Construction Grammar, CxG
 「形態素や語だけでなく文の型にも意味がある」
 E.g., Subj V Obj Obj2 / X causes Y to receie Z (Goldberg 1995)
構文とは?
 部分から予測不可能な形式-意味の対 (Goldberg 1995)
18
 記憶されている形式-意味の対 (Goldberg 2006)
 E.g., I see, Don’t worry, etc. (Cf. Langacker 1999)
 部分からの予測可能性は二の次
構文と構文文法

19. KLC (Feb. 2012)
(悪しき) 抽象主義 in CxG
 「構文の多義」の問題  十分性の誤謬
 [Subj Verb Obj1 Obj2] では抽象度が高すぎる
 表示のレベルの問題 (Cf. Croft 2003; Iwata 2008)  WCF
 [Subj give Obj1 Obj2]? [Subj give me Obj2]?
19
 そもそも: 一般化は多層的に成立 (Cf. Langacker 1999)
一般化は得られた事例によって変化する
 動的用法基盤モデル (Langacker 2000) の基本想定
 この達成には事例情報の保持が不可欠では!?
CxGの問題と事例理論への誘い

20. KLC (Feb. 2012)
事例基盤構文理論 (EBCG)へ
 具体事例群の連想 = 類推に基づく構文理論へ
 「構文ありき」の議論では意味がない
 Bybee (2010): Exemplar というより Instance
 Elis & Ferrira-Junior (2009): 惜しいがやはり構文ありき
20
 反抽象主義の態度 (Anti-abstractionist view)
 可能な限り具体的な情報に訴える
 一般化は有用な場合に限る
 形式の共通性優先 (Form-oriented approach)
 形式は所与/意味は与えられない (推測するのみ)
事例基盤構文理論に向けて

21. KLC (Feb. 2012)
記憶の有無は問題ではない (Bybee 2010: 24)
 すべての事例が記憶されていると考えるため
では「構文」とは?
 「構文」という「実体」ではなく「構文効果」
 構文効果 = 補完効果 (Completion Effects)
21
 She topamased him something.
転用
 She gave him something.
補完
 動詞の新奇性が顕著に感じられる理由:
 バリエーションの豊富さの差異と語順の問題?
EBCGにおける「構文」

22. KLC (Feb. 2012)
EBCG の強み
 構文の表示と処理の問題を同時に扱える
 従来の CxG は処理の問題を扱えていない
 構文の「認識」もしくは「知覚」の問題 (Cf. 吉川2009)
 そもそも: 処理と表示は相互依存の関係 (Cf. Elman 1990)
22
 抽象度の高い表示は処理が困難
 処理のための「手がかり」が多いほど処理は容易
 「構造化された表示」(structured representation) の必要性
 複雑・高度な処理を想定すると生得説に近づく?
 実際ミニマリストプログラムでは表示の想定は極小
処理/計算と表示の相互依存関係

23. KLC (Feb. 2012)
EBCGは以下の 2 点を前提とする:
 [1] 語彙の認識を所与とする
 e1 = She gave him something, e2 = She gave him something
 e1 == e2 は 真とみなす
 [2] 単位の問題を先送りする
23
 話し言葉の区切り, 文の一部 (fragment) か全体か, etc.
 E.g., ―When she gave him something interesting…‖
 対処法の案
 韻律単位 (Intonation Unit) の利用や n-gramへの分解?
EBCGにおける2つの理想化

24. KLC (Feb. 2012)
EBCG の方法: 「TopDown-BottomUp 法」
 構文 C の事例群から典型パターン p を見つける
 E.g., 二重目的語構文: [ will __ you a __], etc.
 先行研究の記述やサンプル調査による
 p を (大規模) コーパスから検索し結果を精査
24
 本当に C の事例になっているか?
 ―will give you a chance‖:YES / ―will miss you a lot‖: NO
 NO の場合: エラー分析
 p と競合する別パターン q の探求 E.g., [ __ miss you __ ]
 非典型例の扱い:
 事例の頻度分布の特異性に訴える? (検討課題)
EBCG の方法論

25. KLC (Feb. 2012)
EBCGとは
 形式の共通性に基づき
 事例群の想起による補完効果によって
 構文効果を説明する理論
 (大規模) コーパスを用いた (頻度) 分布情報を活用
25
構文の認可 (sanctioning) の問題
 認可の問題 ≈ 容認性の問題
 現時点での作業仮説 (or 妄想):
 容認性 = 「話者シミュレーション」の結果
 要するに: 容認不可 = 「他に言い方がある」
EBCG のまとめ + α

26. KLC (Feb. 2012)
26
4. 事例研究

27. KLC (Feb. 2012)
英語二重目的語構文 (DTC) の典型例
 [(Pro) Verb Pro Art Noun] (Cf. Du Bois 2003, Gries 2003)
 E.g., She gave me a gift.
 従って:
 ―me/you/us/… a/an/the/…‖ という (半) 固定単語列
27
 動詞とObj2 の主要部名詞のバリエーション
によって DTC の特徴付けが可能…??
後者について調査を行った (吉川 2010)
 コーパスから DTC の <Verb, Noun> ペアを収集
英語二重目的語構文の場合

28. KLC (Feb. 2012)
本当に Obj1 は代名詞が多いのか?
 多いと言っても、どれくらいなのか?
 統語解析済みのコーパスで調査
長谷部 (2010) で用いられたデータ
 ICE-GB 内の DTCの内
28
 主語・目的語1・目的語2 の揃っているもの (Type 1)
 解析ミスデータを除く 588 例
 結果:
 479/588 ≈ 0.815 が代名詞 (Fig. 1, 2 [Appendix] 参照)
おまけ: Obj1 in ICE-GBの分布

29. KLC (Feb. 2012)
吉川 (2010) での 英語 DTC の調査
 Corpus of Contemporary American English (COCA) 使用
 調査当時で約 405,000,000 語 (Davies 2008-)
 [ Verb Pro Art Noun ] を品詞タグを利用し収集
 注: このような品詞タグの利用は本来はご法度
29
 36212 例の事例を収集  頻度で 2 段階の足切り
 <Verb, Noun> の共起強度を MI スコア (I) で計測
 I ≥ 3 のペアについて考察
 結果: かなり偏った分布が得られた (Table. 1参照)
 ask-question, tell-story, owe-favor, send-letter, etc.
吉川 (2010)

30. KLC (Feb. 2012)
POUR, DRINK TELL, TRUTH
WRITE, CHEC WRITE, LETTE
POUR, GLASS K R TELL, STORY
WRITE
POUR, CUP TEACH
STUDY
OWE, FAVOR SHOOT
SCARE
SEND
POUR
FAX, COPY OFFER
30
LEAVE
HAND
GIVE
FAX
BLOW, KISS EARN
DO
BUY
BUY, DRINK ASK
AFFORD
ASK, QUESTIO
N
<Verb, Noun> ペアの共起強度

31. KLC (Feb. 2012)
31
V-Obj2 ペアのFCA

32. KLC (Feb. 2012)
明らかに DTC ではないペアも含まれる
 E.g., <excuse, minute>, <study, moment>
 時間を表す副詞句を構成する名詞は除外?
 [ __ Pro Art minute/moment/while/etc. ]
 ただし: give me a minute などは DTC と言える
32
 動詞との組み合わせも考慮する必要アリ
非常に微妙なものもあり
 特に Noun = lot の場合: <teach, lot> 等
 E.g., ―taught me a lot of things‖ vs. ―taught me a lot about life‖
事後的な誤検出分析

33. KLC (Feb. 2012)
吉川 (2010) の問題点
 品詞タグに依拠した調査
 語数の異なる Obj2 への非対応
 [ Verb Pro Art Adj Noun], [ Verb Pro Noun], etc.
 動詞・名詞ともにレンマ検索
33
 語彙 (の共起) ベースの分析
 「事例」ベースにできていない
より包括的な問題点
 エラー分析が未達成
現状のDTC 分析の問題点

34. KLC (Feb. 2012)
結果構文 Resultative Construction
 結果句 RP のバリエーションの少なさ (Boas 2003)
 Boas のデータから: 目的語の名詞の偏り
使役移動構文 Caused-Motion Construction
 前置詞毎の分析の必要性 (Cf. 黒宮 2010)
34
 前置詞句 (e.g., off the table) の「移動の意味」喚起力
Way 構文
 [one’s way to/through/into/onto/…] の喚起力
鋭意調査中。
他の項構造構文

35. KLC (Feb. 2012)
35
5. 結語

36. KLC (Feb. 2012)
本発表では
 従来の構文文法の 2つの誤謬を指摘し
 対案として事例理論を応用した EBCG を提案した
EBCG の課題
 産出のモデルが欠落
36
 現時点では「理解モデル」止まり
 自己プライミングや対話要素を盛り込む?
 実証性に乏しい
 コーパス調査を拡充していく必要がある
まとめと展望・課題

37. KLC (Feb. 2012)
37
謝辞と参考文献

38. KLC (Feb. 2012)
以下の方々にこの場をかりて謝意を表します
 井上 逸平教授 (慶應義塾大学)
 黒田 航氏 (京都大学/京都工芸繊維大学非常勤)
 中村 文紀氏 (慶應義塾大学)
 土屋 智行氏 (杏林大学非常勤)
38
謝辞

39. KLC (Feb. 2012)
 Boas, H. 2003. A constructional (COCA): 400+ million words, 1990-
approach to resultatives. Stanford: CSLI present. Available online at
publications. http://www.americancorpus.org.
 Bod, R. 2009. From exemplar to  Elman, J. 1990. Finding structure in
grammar: A probabilistic analogy- time. Cognitive science, 14, 179-211.
based model of language learning.  Ellis, N. C. & Ferreira-Junior, F. 2009.
Cognitive Science, 33(5), 752-793. Constructions and their acquisition:
 Bybee, J. 2010. language, usage and Islands and the distinctiveness of their
cognition. Cambridge: Cambridge occupancy. Annual Review of Cognitive
39
University Press. Linguistics, 7, 188-221.
 Croft, W. 2003. Lexical rules vs.  Goldberg, A. E. 1995. Constructions: A
Constructions: A false dichotomy. In construction grammar approach to
Cuykens, H., Berg, T., Dirven, R. & argument structure. Chicago; London:
Panther, K.-U. (Eds.), Motivation in University of Chicago Press.
Language (pp. 49-68). Amsterdam: John  ——. 2006. Constructions at work: The
Benjamins. nature of generalization in language.
 Davies, M. 2008-. The Corpus of Oxford: Oxford University Press.
Contemporary American English
参考文献 [1]

40. KLC (Feb. 2012)
 Goldinger, S. D. 1996. Words and Amsterdam & Philadelphia: John
voices: Episodic traces in spoken Benjamins.
word identification and recognition  Johnson, K. 1997. Speech perception
memory. Journal of Experimental without speaker normalization: An
Psychology: Learning, Memory, and exemplar model. In Johnson, K &
Cognition 22, 1166-1183. Mullenix, J (eds.)Talker Variability in
 長谷部陽一郎. 2010. 構文のネット Speech Processing (pp. 145-166). San
ワークモデルについて: 二重目的語 Diego: Academic Press.
構文を中心に. 山梨正明 他 ——. 2006. Resonance in an
40

(編), 『認知言語学論考 No. 9』 (pp. exemplar-based lexicon: The
81–137). 東京: ひつじ書房. emergence of social identity and
 Hintzman, D. L. 1986. ―Schema phonology. Journal of
abstraction‖ in a multiple-trace Phonetics, 34, 485-499.
memory model. Psychological Review  Kruschke, J. K. 1992. ALCOVE: An
93, 411-428. exemplar-based connectionist model
 Iwata, S. 2008. Locative alternation: A of category learning. Psychological
lexical-constructional approach. Review 99, 22-44.
参考文献 [2]

41. KLC (Feb. 2012)
 Kuroda, K. 1997. Where do identification-categorization
constructional meanings come from. relationship. Journal of Experimental
Papers in linguistic science, 3, 17-44. Psychology: General 115, 39-57.
 黒宮公彦. 2010. <移動>の意味はど  Pierrehumbert, J. 2001. Exemplar
こから来るのか: off NPをめぐって dynamics: Word frequency, lenition
『日本認知言語学会論文 and contrast. In Bybee, J., & Hopper, P.
集』, 10, 405-415. (eds.) Frequency and the emergence of
 Langacker, R. 1999. Grammar and linguistic structure (pp. 137-157).
Conceptualization. Berlin: Mouton de Amsterdam: John Benjamins.
41
Gruyter.  吉川正人. 2009. 構文はなぜ知覚可
 ——, R. 2000. A dynamic usage-based 能か?: 構文知覚のメカニズムを共
model. Usage-based models of 起強度に求める試み.『日本認知言
language. In Barlow, M. & Kemmer, S. 語学会論文集』, 9, 451-457.
(Eds.) Usage-based models of language  ——. 2010. 「構文の多義」再考: 事
(pp. 1-63). Stanford: CSLI Publications. 例基盤構文理論に向けて. 『日本認
 Nosofsky, R. 1986. 知言語学会論文集』, 10, 449-459.
Attention, similarity, and the
参考文献 [3]

42. KLC (Feb. 2012)
42
ご清聴有難うございました。

43. KLC (Feb. 2012)
43
Appendix

44. KLC (Feb. 2012)
200
Freq. dist. of Obj1 in DTC from ICE-GB
180
160
140
120
npfreq
44
100
profreq
80
60
40
20
0
Fig. 1

45. KLC (Feb. 2012)
450
Freq. dist. of Obj1 in DTC from ICE-GB (freq > 1)
400
350
300
250
200
45
150 R² = 0.908
100
50
0
Fig. 2: Zipfian Distribution

46. KLC (Feb. 2012)
id Verbs Nouns MI id  Verbs Nouns MI id  Verbs Nouns MI
1 BLOW kiss 10.09 26 GIVE break 5.90 51 TELL story 4.40
2 GIM break 9.45 27 WRITE check 5.88 52 TAKE while 4.40
3 HAND copy 9.44 28 GIVE ride 5.83 53 OFFER opportunity 4.18
4 HAND glass 9.35 29 ASK question 5.82 54 DENY right 4.13
5 HAND note 8.72 30 OFFER drink 5.75 55 SHOW picture 4.09
6 POUR drink 8.55 31 SHOOT look 5.70 56 LEAVE note 3.97
7 OWE favor 8.55 32 GIVE shot 5.56 57 DENY opportunity 3.95
8 HAND cup 8.40 33 SEND card 5.40 58 GIVE minute 3.91
9 HAND drink 8.38 34 SEND check 5.30 59 LEAVE message 3.78
10 POUR glass 8.11 35 GIM hand 5.30 60 GIVE key 3.75
11 HAND card 7.95 36 SEND message 5.29 61 GIVE check 3.67
12 FAX copy 7.95 37 OFFER ride 5.26 62 GIVE couple 3.66
46
13 HAND key 7.82 38 DO favor 5.19 63 STUDY moment 3.61
14 GIVE kiss 7.25 39 HAND money 5.00 64 ALLOW opportunity 3.56
15 POUR cup 7.20 40 GIVE look 4.96 65 EXCUSE moment 3.46
16 BUY drink 7.19 41 LEND money 4.93 66 SEND picture 3.45
17 HAND piece 7.14 42 SEND note 4.89 67 GIVE right 3.41
18 GIM minute 7.11 43 GIVE copy 4.80 68 TEACH lot 3.31
19 GIVE chance 7.00 44 EXCUSE minute 4.79 69 REMIND lot 3.29
20 HAND letter 7.00 45 AFFORD opportunity 4.71 70 DRAW picture 3.20
21 SEND copy 6.97 46 WRITE note 4.62 71 GIVE lot 3.17
22 TELL truth 6.80 47 POUR shot 4.59 72 SCARE lot 3.16
23 WRITE letter 6.44 48 OFFER job 4.58 73 EARN place 3.12
24 GIVE opportunity 6.33 49 ASK favor 4.55 74 ASK couple 3.01
25 SEND letter 6.13 50 OFFER chance 4.47 75 OFFER cup 3.00
Table. 1: MI-scores of <V, N>