英語の移動表現における経路概念の機能的分析

英语动作表达中路线概念的功能分析

基本信息

批准号：
20K13069
负责人：
森下裕三
金额：
$ 2.08万
依托单位：
Momoyama Gakuin University (2022)International Pacific University (2020-2021)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

研究計画に基づき、英語における移動動詞のなかでも、特に経路概念が語彙化されている動詞 (e.g. enter, leave, come, go) を対象にコーパスを利用した研究を進めてきた。今年度は、British National Corpus (BNC) のデータを利用した分布仮説の基づいた研究によって一定の成果をあげることができた。なお、この成果の一部は既に論文として発表している。認知言語学などの理論的枠組みに依拠した従来の研究では、コーパスを利用した意味の分析において、研究者が各用例にアノテーションを付与する作業が不可欠だと考えられてきた (e.g. Gries 2012)。しかし、今年度の研究では、任意の語の周囲に生起する語の頻度からベクトルを作ることによって、語をベクトル化する手法を採用した。この手法を採用することで、各研究者による判断に依存せずに自動的に各語をベクトル化することができる。しかも、この手法による分析結果は、本研究の仮説を指示するもので、共起頻度に基づくベクトルのみから、経路概念の違いをおおよそ反映した意味の分析に成功した。また、深層学習を取り入れた分析手法を採用するなど、より多角的に意味の分析を進める準備も進めることができた。この成果については、全国学会でのワークショップにおいて発表済である。今後は、Corpus of Contemporary American English (COCA) などの他の大規模コーパスを利用した検証作業、データの可視化、さらに、論文の執筆や投稿などを進めていきたい。

根据研究计划，我一直在对英语运动动词进行语料库研究，特别是那些在词汇上定义路线概念的动词（例如进入、离开、来、走）。今年，我们利用英国国家语料库（BNC）的数据进行基于分布假设的研究，取得了一定水平的成果。其中一些结果已经作为论文发表。在依赖于认知语言学等理论框架的传统研究中，研究人员在使用语料库分析含义时对每个示例进行注释被认为是至关重要的（例如 Gries 2012）。然而，在今年的研究中，我们采用了一种对单词进行向量化的方法，即根据给定单词周围出现的单词频率创建一个向量。通过采用这种方法，可以自动对每个单词进行向量化，而不依赖于每个研究人员的判断。此外，使用该方法获得的分析结果表明了本研究的假设，并且我们成功地分析了与仅基于共现频率的向量大致反映路线概念差异的含义。此外，我们还能够从更多元化的角度进行意义分析的准备，例如采用深度学习的分析方法。研究结果已在全国学术会议的研讨会上公布。未来我想继续利用当代美国英语语料库（COCA）等其他大型语料库进行验证工作，数据可视化以及论文的撰写和提交。