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SPSS社 のAnswerTree3.0Jに 搭載 されたCHAIDで 決定木 を描 く統計手法が,コ ー パスか ら得 られる2つ 以上 の変数か らなる共起頻度 を分析す るのに有効であるか どう か を検討 した・本研究では,3種 類の接続助詞 「か ら」 「ので」 「のに」が,7種 類の 副詞 「何 しろ」 「何せ」「せ っか く」「現 に」 「どうせ」 「実際」「本 当に」 と共起する場 合に,文 中 と文末の表現 でどちらが使 われるかを,新 潮文庫100冊 を使 って解析 した. 決定木(図1を 参照)は,3種 類 の接続助詞 と7種 類の副詞の共起頻度によって,接 続 助詞 の位置が文 中にくるか文末に くるか を予測す るとい う分析結果 を描いた ものであ る.決 定木か ら5つ の特徴 を読 み取る ことがで きる.ま ず第1に,接 続助詞 「ので」 と 「から」が副詞 との共起頻度 において文中 ・文末で顕著な違いを示 した.「ので」 は 文末ではほとんどみ られず(5回 あるいは4.59%),「 から」は頻繁 にみられた(220回 あ るいは31.56%).第2に,副 詞 「何 しろ」 と接続助詞 「か ら」が もっとも典型的な文 末表現 である ことが分かった(こ の種の組み合わせの合計324回 のうち140回 あるい は43.21%).第3に,接 続助詞 「か ら」 と副詞の 「せっか く」の共起は,か な りある ものの,文 末では非常 に少 ないことも分かった(こ の種の組み合わせの合計67回 の う ち6回 あるいは8.96%).第4に,接 続助詞 「か ら」 と副詞 「何せ」「現 に」 「どうせ」 「実際」 「本当に」はいずれも,文 中 ・文末 にほぼ同 じようなパ ターンで共起 している ことも示 された.第5に,接 続助詞 「のに」 は副詞 の文中 ・文末 の共起パ ター ン(文 中が78。82%,文 末が21.18%)が,全 体の共起頻度(文 中が72.73%,文 末が27.27%) と類似 していた.以 上 のように,AnswerTree3.0Jに よる決定木 の手法 は,複 数の変 数か らなる共起頻度データを構造 的に分析することがで き,今 後のコーパス研究 にお いて有効 な手段の一つ となるであろう.

shizen gengo shori

Possibility of 'Decision Tree' Analysis on Collocation Frequencies: In the Case of Conjunctive Particles kara, node and noni Co-occurring with Adverbs at the Middle and End of Sentences