英語の移動表現における経路概念の機能的分析

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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。