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基于VAM模型的日语切割类动词范畴化探讨

论文作者:留学生论文论文属性:硕士毕业论文 thesis登出时间:2022-12-28编辑:vicky点击率:71

论文字数:24555论文编号:org202212191515096901语种:日语 Japanese地区:中国价格:$ 66

关键词:日语论文写作格式

摘要:本文是一篇日语论文写作格式,本研究以VAM模型为理论框架,采用多重对应分析,根据13个概念变量水平,分析了日语7个“切/割”类动词的范畴结构、在范畴化中的作用分担,以及范畴重叠的特征。

本文是一篇日语论文写作格式,本研究根据日语成人母语者语料库中7个“切/割”类动词的事例,构建了这些动词的概念空间,分析了范畴化特征,验证了VAM模型,验证了多重对应分析用于语料库研究的有效性。

1  序論

1.1  研究背景

カテゴリー化は人間の認知能力の一つで、我々は経験に基づき、同じ語で命名できるものを同じカテゴリーに認識し、そして認識されたあらゆる外界をカテゴリーに分類し、整理していく。

そして、我々はどうのようにしてカテゴリー化しているだろう。例えば、数学の偶数と奇数の概念は「2で割り切れる整数であるか」「2で割り切れない整数であるか」という基準によってカテゴリー化されている。つまり、「2で割り切れる整数」という条件に満たしているならば、必ず偶数である。我々はこのような必要十分条件に基づき、「偶数」あるいは「奇数」のカテゴリー化している。このような基準でカテゴリー化されている「偶数」と「奇数」の境界線も明確である。

しかし、このようなカテゴリーのメンバーとなるための必要十分条件が現実世界では全てのカテゴリーに存在しているわけではない。例えば、全ての猫が共通の特徴を持っているわけではない。耳が三角形の猫が多いが、耳が丸い形をしている猫もいる。4本足の猫もいれば、事故や病気などで足を失った猫もいる。猫のカテゴリーのような全てのメンバーが同じ特徴を持っているとは限らない場合、我々はどうカテゴリー化をしているだろう。また、貴婦人が飼っている猫はペットのカテゴリーに入るが、農家の人がネズミを捕まえるため飼っている猫は果たしてペットのカテゴリーに入るかと言われたら、おそらく難しいと思われる。さらに魚屋さんにとって猫はまた天敵になるだろう。

1.2  研究目的

本研究は日本語母語話者のコーパスデータに基づき、定量的な方法で日本語の「切る/割る」系動詞の概念的空間を可視化することによって、これらの動詞のカテゴリー構造の特徴について分析し、カテゴリー化はどのように行われているかを考察する目的である。

日语论文写作格式参考

2  先行研

2.1  「切る/割る」系動詞のカテゴリー化に関する先行研究

Shaefer(1980)[3]では、子どもと大人の母語話者はどのように「break」「cut」「open」「peel」などの動詞を使い分けるかという、子どもの言語習得を分析し、分離状態変化に関する事象は分離するため用いた道具、分離した結果状態、分離する動作、分離された物などの変数の組み合わせによってカテゴリー化され実現されていると指摘している。

Bowerman(2005) [4] は子どもの動詞のカテゴリーを習得するには、その動詞に関わるオブジェクトのカテゴリー属性についての知識が必要であると述べている。例えば、「切る/割る」系動詞の習得において、子どもは動詞ごとにオブジェクトのカテゴリー、つまり、どのオブジェクトが「壊れやすい」か、どのオブジェクトが「壊れない」か、どのオブジェクトが「カット」できるか、できないかなどを把握する必要がある。また、「切る/割る」系動詞に関わるオブジェクトは動詞の意味に強く制約されるため、子どもは事象をカテゴリー化する際、オブジェクトがどのように切断/破損されるかに焦点を当てる。

Levin(1993) [5]は生成意味論の観点から、意味の間の関係に基づき、「break」、「cut」と「open」のカテゴリー化する要素について検討している。その結果、「cut」は「接触」と「状態変化」によってカテゴリー化されているのに対し、「break」と「open」は単純に「状態変化」によってカテゴリー化されていると述べている。

2.2  コーパスに基づくカテゴリー化に関する先行研究

本節では、コーパスに基づくカテゴリー化に関する研究についてまとめてみる。 Gries(2003)[14]は、従来の意味分析ついて、いくつかの語彙の意味の使い分けを明らかにする研究方法を提出したが、その違いの程度を定量化できず、客観的な根拠を提供することができないと考えている。そのゆえ、この複雑な言語現象をさらに述べるため、体系的研究方法が必要となり、BPアプローチと略称するコーパスに基づく分析方法(Corpus−Based Behavior Profile Approach)を提案している。この分析方法は主に数多くの語用データに基づき、語用データにコーディングする形で言語的特徴を得られ、その後定量的な統計分析方法を用いて分析し、言語現象の背後の法則を掘り起こすことができると考えられる。

李在鎬(2004)[15]は、複数のコーパスを用い、日本語の助詞「に」の例文を抽出し、その機能的及び文法的意味の多様性に着目し、定量的研究分析を行なった。タグ付けをするため、助詞「に」と共起する語の意味に関する6つの変数を設定し、「に」が生じる統語関係を中心とし、その前後の文脈環境として11変数を設定した。そして、これらの変数を用い、抽出した例文をタグ付けを行い、各例文に変数が示す特徴が存在する場合は「1」を、存在しない場合は「0」を付与し、各例文をコード化し、階層クラスター分析と非階層クラスター分析を行なった。その結果、助詞「に」の意味構造、及び助詞「に」の意味的分布は構文や名詞といった使用文脈の制約に支えられていることを述べている。

3  理論的枠組み ....................... 9

3.1  古典的カテゴリー理論 ............................ 9

3.2  プロトタイプモデルと範例モデル .......................... 9

3.3   VAMモデル ................................... 10

4 研究方法 ................. 12

4.1  分析データ ................................... 12

4.1.1 コーパスから「切る/割る」系動詞の例文の抽出 ......................... 12

4.1.2 「切る/割る」系動詞の例文に対してのタグ付け ......................... 13

5  結果と分析 .......................... 16

5.1 「切る/割る」系動詞のカテゴリーの構造 ........................ 16

5.2 「切る/割る」系動詞のカテゴリー化における役割分担 ........................ 21

6  総合的考察

6.1「切る/割る」系動詞のカテゴリー構造

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