Exploring the processing of Japanese compound verbs in Japanese native speakers and Chinese-Japanese late bilinguals

探讨日语母语者和中日晚期双语者对日语复合动词的加工

• 批准号: 22K20032
• 负责人: 姚 一佳
• 金额: $ 1.08万
• 依托单位: Sophia University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-08-31 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K20032/
• 关键词: 複合語処理; 閾下プライミング; 閾上プライミング; 母語処理; 第二言語処理

2022年度は、『現代日本語書き言葉均衡コーパス（BCCWJ）』から選択された複合動詞260語について、日本語母語話者を対象として、質問紙調査法を用いてその主観的出現頻度（日常どのぐらい見慣れているか、何歳頃から使い始めたか）と、意味的透明性（複合動詞とその構成要素の意味的関連性の強さ）とを調査し、刺激統制のためのデータベースを作成した。具体的には、下記の二つの課題それぞれに対して次のような成果が得られた。(1) 課題1: 複合動詞の客観的頻度と主観的頻度の関連性の解明　客観的頻度として、BCCWJから目標項目である複合動詞260語のトークンベース頻度（複合動詞とその構成要素の表層形の頻度とレンマの頻度）、タイプベース頻度（複合動詞の形態素ファミリーサイズと形態素ファイミリーの総出現頻度）をマイニングした。主観的頻度として、対象語の親密度と習得時期に対する日本語母語話者の主観的評定値を調査した。分析には、まず、ピアソンの積率相関係数を用いて、二つの主観的評定値の関連を明らかにした。次に、線形回帰を用いて、主観的頻度に対する評定値に対する客観的頻度影響を明らかにした。(2) 課題2: 複合動詞の語彙特性データとword2vecによって学習された単語のベクトル空間表現との関係の解明　まず、複合動詞の語彙特性データとして、意味的透明性に対する日本語母語話者の主観的評定値を調査した。次に、word2vecを用いて、対象語の意味ベクルトを獲得し、対象語と分散表現の類似度が高い語を抽出した。そして、上記の両手法で作成されたワードリストの一致率を比較し、日本語の複合動詞におけるword2vecの有用性を検討した。

在2022年，使用现代日本书面文字平衡语料库（BCCWJ）选择的260个化合物动词被用来调查出现的主观频率（它们在日常生活中，在他们开始使用的年龄开始使用它）和语义透明度（化合物Verbs及其组件之间的语义关系的强度）与日本母语人士之间的刺激性对照，并创建了一个数据库。 Specifically, the following results were obtained for each of the following two challenges: (1) Task 1: Unraveling the relationship between objective frequency and subjective frequency of compound verbs As objective frequencies, we mined the token-based frequencies (frequency of the superficial forms of compound verbs and their components and the frequency of lemma) and type-based frequencies (morphe family size of compound verbs and their components and total occurrence frequency of morpheme来自BCCWJ的Phimiles），这是目标项目。作为主观频率，研究了日本人感兴趣和获取时间的主观评级。该分析首先揭示了使用Pearson的产品矩相关系数的两个主观评分之间的关​​系。然后，使用线性回归来阐明客观频率对等级对主观频率的影响。 （2）任务2：阐明复合动词的词汇特征数据与Word2Vec学到的单词的词汇特征数据之间的关系，我们研究了日本母语人士对语义透明性的主观评分，即作为复合动词的词汇特征数据。接下来，使用Word2Vec来获取目标单词的语义vekult，并且提取了目标单词和分布式表达式之间具有很高相似性的单词。然后，我们比较了使用上述方法创建的单词列表的匹配率，并检查了Word2Vec在日语化合物动词中的有用性。