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\Volume{24}
\Number{5}
\Month{December}
\Year{2017}

\received{2017}{6}{7}
\revised{2017}{8}{30}
\accepted{2017}{10}{4}

\setcounter{page}{687}

\jtitle{大規模コーパスに基づく日本語二重目的語構文の基本語順の分析}

\jauthor{笹野　遼平\affiref{Author_1} \and 奥村　　学\affiref{Author_2}}

\jabstract{
日本語二重目的語構文の基本語順に関しては多くの研究が行われてきた．しかし，それらの研究の多くは，人手による用例の分析や，脳活動や読み時間の計測を必要としているため，分析対象とした用例については信頼度の高い分析を行うことができるものの，多くの仮説の網羅的な検証には不向きであった．一方，各語順の出現傾向は，大量のコーパスから大規模に収集することが可能である．そこで本論文では，二重目的語構文の基本語順はコーパス中の語順の出現割合と強く関係するという仮説に基づき，大規模コーパスを用いた日本語二重目的語構文の基本語順に関する分析を行う．100億文を超える大規模コーパスから収集した用例に基づく分析の結果，動詞により基本語順は異なる，省略されにくい格は動詞の近くに出現する傾向がある，PassタイプとShowタイプといった動詞のタイプは基本語順と関係しない，ニ格名詞が着点を表す場合は有生性を持つ名詞の方が「にを」語順をとりやすい，対象の動詞と高頻度に共起するヲ格名詞およびニ格名詞は動詞の近くに出現しやすい等の結論が示唆された．
}
\jkeywords{二重目的語構文，基本語順}

\etitle{Corpus-Based Analysis of the Canonical Word Order of Japanese Double Object Constructions}

\eauthor{Ryohei Sasano\affiref{Author_1} \and Manabu Okumura\affiref{Author_2}}

\eabstract{
Several studies have investigated the canonical word order of Japanese double object constructions. However, most of these studies use either manual analyses or measurements of human characteristics such as brain activities or reading times for each example. Thus, although these analyses are reliable for the examples they focus on, the findings cannot be generalized to other examples. In contrast, the trend of actual usage can be automatically collected from a large corpus.  Thus, in this study, we assume that there is a relation between the canonical word order and the proportion of each word order in a large corpus and present a corpus-based analysis of the canonical word order of Japanese double object constructions. Our analysis is based on a very large corpus comprising more than 10 billion unique sentences and suggests that the canonical word order of such constructions varies from verb to verb. Moreover, it suggests an argument whose grammatical case is infrequently omitted with a given verb tends to be placed near the verb and that there is few relation between the canonical word order and the verb type: show-type and pass-type. The dative-accusative order is more preferred when the semantic role of dative argument is animate \textsl{Possessor} than when the semantic role is inanimate \textsl{Goal}. Furthermore, an argument that frequently co-occurs with the verb tends to be placed near the verb.
}

\ekeywords{Dobule Object Construction, Canonical Word Order}

\headauthor{笹野，奥村}
\headtitle{大規模コーパスに基づく日本語二重目的語構文の基本語順の分析}

\affilabel{Author_1}{名古屋大学情報学研究科}{Graduate School of Informatics, Nagoya University} 
\affilabel{Author_2}{東京工業大学科学技術創成研究院}{Institute of Innovative Research, Tokyo Institute of Technology}

\begin{document}
\maketitle

\section{はじめに}

日本語は比較的語順が自由な言語であるとされるが，多くの研究において日本語
にも基本語順が存在していることが示唆されている
\cite{Mazuka2002,Tamaoka2005}．しかし，どの語順を基本語順とみなすかにつ
いては意見が分かれる場合があり，二重目的語構文についても，二つの目的語の
基本語順に関し多くの説が提案されている．具体的な争点としては，二重目的語
構文の基本語順は「がにを」である\cite{Hoji1985}か，「がにを」と「がをに」
の両方である\cite{Miyagawa1997}かや，後者の立場の類型として基本語順は動
詞の種類に関係するという説\cite{Matsuoka2003}や，ニ格の意味役割や有生性
が関わっているとする説\cite{Miyagawa2004,Ito2007}などが存在している．ま
た，これらの研究の分析方法に関しても，理論研究
\cite{Hoji1985,Miyagawa2004}に加え，心理実験
\cite{Koizumi2004,Nakamoto2006,Shigenaga2014}や脳科学
\cite{Koso2004,Inubushi2009d}に基づく実証的研究など，多くの側面からの分
析が行われている．

しかし，これらの分析手法はいずれも分析の対象とした各用例について人手によ
る分析や脳波等の計測が必要となるため，分析対象とした用例については信頼度
の高い分析を行うことができるものの，新たな用例に対し分析を行う場合には改
めてデータを収集する必要があり，多くの仮説の網羅的な検証には不向きであ
る．一方，各語順が実際にどのような割合で出現するかの傾向は，コーパスから
大規模に収集することが可能である．コーパス中の個別の事例から，それが基本
語順なのか，かき混ぜ語順なのかを自動的に判定するのは容易でないものの，大
規模に収集した用例において多数を占める語順であるならば，その語順が基本語
順である可能性が高いと考えられる．

たとえば，(\ref{EX::Kanjiru})に示すように
\footnote{(\ref{EX::Kanjiru})，(\ref{EX::Sasou})に示した用例数は本研究で
収集した各語順の用例数を表している．具体的な収集手順は
\ref{SEC::CollectExamples}節で説明する．}，動詞が「感じる」，ニ格要素が
「言葉」，ヲ格要素が「愛情」の場合，「にを」語順が97.5\%を占めていること
から，この動詞と格要素の組み合わせの場合，「にを」語順が基本語順であると
考えられる．一方，(\ref{EX::Sasou})に示すように，動詞が「誘う」，ニ格要
素が「デート」，ヲ格要素が「女性」である場合は，「をに」語順が99.6\%を占
めており，この語順が基本語順であると考えられる．

\ex{{\bf にを}：言葉に 愛情を 感じる。［用例数：118 (97.5\%)］ \label{EX::Kanjiru}\\
&   {\bf をに}：愛情を 言葉に 感じる。［用例数：3 (2.5\%)］}
\vspace{-2ex}
\ex{{\bf にを}：デートに 女性を 誘う。［用例数：4 (0.4\%)］ \label{EX::Sasou}\\
&   {\bf をに}：女性を デートに 誘う。［用例数：923 (99.6\%)］}

そこで本研究では，二重目的語構文の基本語順はコーパス中の語順の出現割合と
強く関係するとの仮定に基づき，100億文を超える大規模コーパスから収集した
用例を用いた日本語二重目的語構文の基本語順に関する各種の仮説の検証を行
う．日本語二重目的語構文の基本語順を解明することができれば，日本語二重目
的語構文の統語構造や言語理解プロセスの解明における重要な手掛りとなること
が期待できる．本研究で行う大規模コーパスに基づく分析は，コーパス中で多数
を占める語順が基本語順と同じであるとは限らないことから，基本語順の解明に
直結するとは言えないものの，心理実験や脳科学等などのよりコストの掛かる検
証を行う前段階の検証として有用であると考えられる．


\section{日本語二重目的語構文と語順}

二重目的語構文とは，(\ref{EX::Shashin})に示す各文における「次郎」と「写
真」のように，典型的にはニ格とヲ格で表される2つの目的語を取る構文である．
これらの格はそれぞれの与格(dative, \texttt{DAT})，対格(accusative,
\texttt{ACC})を表す．また，ガ格（主格）項も含めて3つの項を取ることから三項
動詞文とも呼ばれる．(\ref{EX::Shashin})に示すa〜fの6つの文は語順は異なる
ものの，本質的には同じ事象を表している．

\ex{a: 太郎が 次郎に 写真を 見せた。\label{EX::Shashin}\\
&   b\hspace{0.05em}: 太郎が 写真を 次郎に 見せた。\\
&   c\hspace{0.15em}: 次郎に 太郎が 写真を 見せた。\\
&   d\hspace{0.10em}: 次郎に 写真を 太郎が 見せた。\\
&   e\hspace{0.20em}: 写真を 太郎が 次郎に 見せた。\\
&   f\hspace{0.40em}: 写真を 次郎に 太郎が 見せた。} 

二重目的語構文の基本語順に関しては多くの研究が行われている．これらの研究
の主張は大きく3つに分けることができる\cite{Koizumi2004}．1つ目は，いかな
る場合であっても基本語順は(\ref{EX::Shashin})-aのように「がにを」語順で
あるという説\cite{Hoji1985}，2つ目は「がにを」と「がをに」のいずれもが基
本語順であるという説\cite{Miyagawa1997}，3つ目は動詞のタイプにより「がに
を」語順が基本語順である場合と「がをに」語順が基本語順である場合があると
いう説\cite{Matsuoka2003}である．

これらの3つの説において，基本語順において3つの項のうちガ格項の位置は先頭
であるということは共通していることから，以下本論文では「がにを」語順を単
に「にを」語順，「がをに」語順を単に「をに」語順と表記する．また，基本語
順という用語の意味が研究により異なっていることに注意する必要がある．具体
的には，基本語順は語彙によらず構文ごとにただ1つ存在しているという立場
\cite{Hoji1985}，動詞のタイプや動詞と各項に入る名詞の組み合わせによって
基本語順は異なるという立場\cite{Matsuoka2003,Nakamoto2006}，ある文におけ
る基本語順が複数存在しうるという立場\cite{Miyagawa1997}が存在しており，
各立場により基本語順という用語の意味は異なっている．本論文では，基本語順
は動詞と各項に入る名詞の組み合わせが与えられた場合に定まる，日本語使用者
にとってもっとも自然で理解しやすい語順のことであるとし，動詞と各項に入る
名詞の組み合わせによって基本語順は異なるものの，基本的に1つの組み合わせ
に対する基本語順は1つだけ存在しているという立場で考察を行う．

日本語における動詞の項の並び順に影響を与える要因は多く知られている．代表
的なものとしては，多数の語で構成される長い項は動詞から遠い位置に，少数の
語で構成される短い項は動詞の近くに置かれることが多いといった性質
\cite{Yamashita2001}や，既知の情報は前方に，新情報は後方に置かれやすいと
いう性質\cite{Kuno2006}などが挙げられる．これらの性質は日本語特有のもの
ではなく，たとえば英語の与格交替に関しても類似した性質が確認されており，
これらの性質が与格交替が起こるかどうかの予測に有用であることが報告されて
いる\cite{Bresnan2007}．他にも，日本語における動詞の項の並び順に関する研
究は古くから多く行われており，たとえば佐伯は4編の小説，計67ページに含ま
れる文を手作業で分析し，上記の2つの傾向に加えて「与格のニは対格のヲのま
えにくる」，「慣用表現では特定の補語は動詞の直前にくる」などの傾向を抽出
している\cite{Saeki1975}．

本研究では，基本語順の分析を目的とすることから，項の長さや，新情報である
かどうかなどの文脈に基づく要因を取り除いた分析を行う．具体的には，極めて
大規模なコーパスから得られる統計情報を用いることで，個別の用例における項
の長さ等の要因は無視できると仮定し，分析を行う．


\section{本研究で検証する仮説} \label{SEC::Hypo}

本研究では，日本語二重目的語構文の基本語順に関する代表的な仮説およびその
類型として，以下の5つの日本語二重目的語構文の基本語順に関する仮説を検証
する．

\begin{description}
\item[A.] 動詞によらず基本語順は「にを」である\cite{Hoji1985}
\item[B.] 基本語順は動詞のタイプによって異なる\cite{Matsuoka2003}
\item[C.] 省略されにくい格は基本語順において動詞の近くに位置する
\item[D.] 基本語順はニ格名詞の意味役割や有生性によって異なる
	      \cite{Matsuoka2003,Ito2007}
\item[E.] 対象の動詞と高頻度に共起するヲ格，ニ格名詞は基本語順において
	      動詞の近くに位置する
\end{description}

まず，仮説\textbf{A}，\textbf{B}，\textbf{C}はいずれもニ格名詞やヲ格名詞
の性質を考慮に入れない仮説であり，収集したテキストにおける語順の割合を動
詞ごとに調べることで検証が可能である．このうち仮説
\textbf{B}は，(\ref{EX::Inchoative})-aに示す「見せる」のように使役起動交
替を適用したときにニ格名詞が主語となるものをShowタイ
プ，(\ref{EX::Inchoative})-bに示す「渡す」のようにヲ格名詞が主語となるも
のをPassタイプと分類した上で，Showタイプの動詞は「にを」が，Passタイプの
動詞は「をに」が基本語順であるとする仮説である\cite{Matsuoka2003}．ま
た，仮説\textbf{C}は「役立てる」のニ格や「もたらす」のヲ格などのように，
省略されることが少ない格は，動詞の直前に出現することが多いとする仮説であ
る．

\ex{a. 彼に 本を 見せる。（cf. 彼が 見る。） \label{EX::Inchoative}\\
&   b. 本を 彼に 渡す。（cf. 本が 渡る。）}

一方，仮説\textbf{D}，\textbf{E}はニ格やヲ格の性質も考慮に入れた仮説であ
る．仮説\textbf{D}は基本語順はニ格名詞の意味役割によって異なるという仮説
で，特に(\ref{EX::Role})-aにおける「先生」のようにニ格名詞が有生性を持つ
所有者（着点）を表す場合，(\ref{EX::Role})-bにおける「学校」のように有生性
を持たない場所（着点）を表す場合よりも「にを」語順をとりやすいとする仮説で
ある\cite{Matsuoka2003,Ito2007}．

\ex{a. 先生に 本を 返却した。\label{EX::Role}\\
&   b. 本を 学校に 返却した。}

仮説\textbf{E}は「思ったことを口に出す」や「人のことに口を出す」などのよ
うな慣用表現を含む文に関するMiyagawaらの分析\cite{Miyagawa2004}を拡張し
たものであり，「変化をもたらす」などのように，慣用表現として特別な意味を
持っていない場合であっても，高い頻度で動詞と共起するヲ格名詞やニ格名詞は
動詞の近くに出現しやすいとする仮説である．中本ら\cite{Nakamoto2006}は，
日本語の語順選好は動詞に還元できない文レベルの意味と相関する，すなわち，
基本語順は単純な動詞のタイプやニ格の意味役割から決めることはできず，文を
構成する主要な要素間の相互作用の結果としての文レベルの意味が語順選好に関
係していると主張しているが，基本語順は動詞の種類だけでなく，動詞とヲ格名
詞，ニ格名詞との組み合わせによって決まるという意味で仮説\textbf{E}は中本
らの説に近い説であると言える．


\section{分析に使用する用例の収集}
\label{SEC::CollectExamples}

大規模コーパスに基づく日本語二重目的語構文の基本語順の分析は，理論研究
や，心理実験や脳科学などに基づく実証的手法と比べ，圧倒的に多くの用例を使
用できるという利点がある一方で，自動的に用例を収集する必要があるため，誤っ
た用例が収集されてしまうことが問題となる．たとえば，単純に動詞の前に出現
した格助詞を収集すると，(\ref{EX::Kagi})のような文から「鍵を彼に教わった」
という用例が収集されてしまう．このような問題は，係り受け解析を行い，名詞
句「鍵を」の係り先が「教わった」ではなく「置いた」であることを考慮するこ
とで防ぐことができるが，現状の構文解析システムの精度はたかだか92\%程度で
あり\cite{Yoshinaga2014}，係り受け解析を利用するだけでは，依然として多く
の適切でない用例を収集してしまう可能性が残る．

\ex{鍵を彼に教わった場所に置いた。\label{EX::Kagi}}

そこで本研究では，非常に規模の大きいコーパスから，ニ格やヲ格が明示的に出
現しており，かつ，構文的な曖昧性の少ない用例だけを抽出，利用することによ
りこの問題に対処する．具体的には，河原らの手法\cite{Kawahara2002d}を基に
した下記の手順を，Webから収集したテキスト集合に適用することにより，大規
模かつ高精度な用例の収集を実現する\footnote{用例収集には京都大学黒橋・河原研から提供された述語項構造データを使用した．}．

\begin{enumerate}
\item 収集したテキスト集合を句点等を手がかりに文に分割．この際，コピー
	ページなどから1つの用例を重複して収集するのを防ぐため，完全に同一
	の文は1つに統合する．
\item 構文解析システム
	KNP\footnote{http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/index.php?KNP}を用い
	て構文解析を行い\footnote{解析オプションとしてルールベースの解析
	を行う``-dpnd''，係り先の候補を出力する``-check''を指定した．}，
	構文的曖昧性がないと解析された係り受け関係から動詞とガ格名詞，ニ
	格名詞，ヲ格名詞を収集\footnote{河原らの報告\cite{Kawahara2005}に
	よると述語項構造全体の20.7\%が収集され，その精度は98.3\%である．
	また，動詞が「する」である用例は一般の動詞と性質が異なると考えた
	ため収集対象から除いた．}．この際，格要素が複合名詞となっている場
	合は，主辞が1文字の場合はその直前の形態素とセットで，それ以外の場
	合は主辞のみを収集する．また，動詞は「れる」や「たい」などの接尾
	辞を伴わず出現したもののみを収集対象とする．
\item 収集した用例を動詞ごとにまとめ，以下の条件すべてを満たす動詞を分
	析の対象とする．
	\begin{enumerate}
	 \item 形態素解析システム
	       JUMAN\footnote{http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/index.php?JUMAN}の
	       基本的語彙に含まれる動詞である．
	 \item ヲ格名詞，ニ格名詞をともに持つ用例の割合が動詞の出現数の
	       5\%以上である．
	 \item ヲ格名詞，ニ格名詞をともに持ち，かつ，いずれもJUMANの基本
	       的語彙に含まれる用例の異なり数が500以上である．
	\end{enumerate}
\end{enumerate}

上記2において，たとえば，(\ref{EX::Kagi})に示す文が与えられた場合，「鍵
を」と「彼に」の2つの文節は後方に2つ動詞が存在するため係り先に曖昧性があ
ることから「鍵を」と「彼に」を含む用例は収集されず，係り先に曖昧性のない
「場所に」とその係り先である「置いた」で構成される「場所に置いた」という
用例だけが収集される\footnote{この例のように，三項動詞であってもヲ格かニ格の一方しか収集されなかった用例は，各語順の出現率の算出には使用しないが，次節で説明するように格の省略されやすさ等の分析に使用する．}．また，3の
(b)の条件は三項動詞のみを収集対象とするための条件である．目的語が2つ出現
する用例が5\%以上というのは緩い条件のように思えるが，該当の項が省略され
ている，被連体修飾要素として出現している，係り受けに曖昧性がある等の理由
で，三項動詞であっても目的語が2つ明示的に出現しないことが多いことから，
実際にこの条件を満たした動詞の多くは三項動詞であった．

100億文を超える文集合から用例を抽出した結果，上記の3の(a)〜(c)の条件をす
べて満たす動詞は648種類収集された．1動詞あたりの出現数の平均は約35万，中
央値は約8.3万，収集されたヲ格名詞，ニ格名詞をともに持つ用例数の平均は約
3.8万，中央値は約0.9万であった．


\section{大規模コーパスに基づく基本語順の分析} 

\subsection{動詞ごとの基本語順の分析}

仮説\textbf{A}，\textbf{C}の検証を行うため，前節で収集した648動詞それぞ
れに対し，ヲ格とニ格の一方のみが出現した用例に占めるニ格のみが出現した
用例の割合$R_{\text{\texttt{DAT}-only}}$と， ヲ格とニ
格の両方が出現した用例に占める「をに」語順の割合$R_{\text{\texttt{ACC}-\texttt{DAT}}}$を算出し，これらの相関を調査した．このうち，以下の式
で算出される$R_{\text{\texttt{DAT}-only}}$は，ニ格がヲ
格と比べてどのくらい省略されにくいかを表す値であり基本的に語順に関する
情報を含まない値である．
\[
R_{\text{\texttt{DAT}-only}}=\frac{N_{\text{\texttt{DAT}-only}}}{N_{\text{\texttt{DAT}-only}}+N_{\text{\texttt{ACC}-only}}}
\]
ここで，$N_{\text{\texttt{DAT}-only}}$，$N_{\text{\texttt{ACC}-only}}$は，それぞれニ格のみが出現した用例数，ヲ格のみが出現した
用例数を表す．たとえば，(\ref{EX::Gakui})に示す文は，ヲ格は出現するもの
の，ニ格は出現しないため，後者の用例として計数される．

\ex{学長が 学位を 授与した。\label{EX::Gakui}}

しかし，\ref{SEC::CollectExamples}節で収集した用例のうち，ヲ格とニ格の
一方のみが収集された用例すべてを使用すると，$R_{\text{\texttt{ACC}-\texttt{DAT}}}$の値が大きい動詞ほど，$R_{\text{\texttt{DAT}-only}}$の値も大きくなりやすいというバイアスが生じてしまう．こ
れは，動詞の近くに出現しやすい項の方が，実際の係り先との間に他の述語が
出現する可能性が少ないため，係り先となる述語の曖昧性が相対的に少ないた
めである．このバイアスを軽減するため，本研究では$R_{\text{\texttt{DAT}-only}}$の値を算出する際に，(\ref{EX::Gakui})に示
す文のようにガ格も収集された用例のみを使用した．これは，ガ格項，ヲ格
項，ニ格項の中で，多くの場合，先頭に出現するガ格項が収集されているなら
ば，収集されなかった項は出現していない可能性が高いと考えられるためであ
る．

表\ref{TAB::VERB}に動詞ごとの$R_{\text{\texttt{DAT}-only}}$と$R_{\text{\texttt{ACC}-\texttt{DAT}}}$の値の例を，図
\ref{FIG::VERB}に分析対象とした648動詞それぞれの2つの値を2次元にプロッ
トした結果を示す．図中の各点は648個の動詞をそれぞれ表しており，破線は線
形回帰直線を表している．相関係数は0.391であった．また，右の棒グラフは
$R_{\text{\texttt{ACC}-\texttt{DAT}}}$の値が該当する区間に含まれる動詞の
数を表している．図\ref{FIG::VERB}に示す結果から，ヲ格とニ格の一方のみが
出現した用例に占めるニ格の割合と，ヲ格とニ格の両方が出現した用例に占め
る「をに」語順の割合の間には弱いながらも正の相関があることが確認でき
る．この結果は仮説\textbf{C}が主張するように，省略されにくい格は動詞の
近くに位置する傾向があることを示唆している．一方，38.2\%の動詞
\footnote{図\ref{FIG::VERB}の棒グラフにおいて0.5から1.0の範囲に含まれる
248動詞．}は「をに」語順の方が優勢であり，仮説\textbf{A}が主張するよう
にすべての動詞の基本語順が「にを」であるとは考えにくい．ただし，648動詞
全体では「にを」語順の割合は67.2\%，「にを」語順が優勢な動詞は648個中
400個であり，全体としては「にを」語順の方が優勢であった．

\begin{table}[t]
\caption{動詞ごとのニ格のみ出現した用例の割合$R_{\text{\texttt{DAT}-only}}$と「をに」語順の割合$R_{\text{\texttt{ACC}-\texttt{DAT}}}$の例}
\label{TAB::VERB}
\input{04table01.txt}
\end{table}

\begin{figure}[t]
\begin{center}
\includegraphics{24-5ia4f1.eps}
\end{center}
\hangcaption{動詞ごとの，ニ格のみ出現した用例の割合$R_{\text{\texttt{DAT}-only}}$（横軸）と，「をに」語順の割合$R_{\text{\texttt{ACC}-\texttt{DAT}}}$(縦軸)．$\bullet$ は各動詞，破線は線型回帰直線を表し，右の棒グラフは各区間に含まれる動詞の数を表す．}
\label{FIG::VERB}
\end{figure}

また，仮説\textbf{B}に関しては，動詞によって各語順が占める割合は異なっ
ているものの，61.3\%の動詞\footnote{図\ref{FIG::VERB}の棒グラフにおいて
0.2から0.8の範囲に含まれる397動詞．}については優勢な語順であってもその
占める割合は80\%以下であり，動詞によって基本語順が決定されるとは考えに
くい結果であった．表\ref{TAB::VERB}に示した例のうち「近付ける」，「適用
する」，「詰める」，「挙げる」の4動詞は2つの語順がほぼ拮抗していた動詞
の例となっている．


\subsection{動詞のタイプと基本語順}

仮説\textbf{B}をさらに詳細に検証するため，Showタイプに分類される動詞と，
Passタイプに分類される動詞をそれぞれ抜き出し，コーパス中での語順の分布
を調査した．各タイプの動詞として，基本的にKoizumiら\cite{Koizumi2004}が
心理実験で使用した動詞を使用した．ただし，Showタイプの動詞に関しては
Koizumiらが使用した10動詞のうち「はかせる」はJUMANにおいて2形態素に分割
されることから除外し，代わりに「知らせる」と「言付ける」の2動詞を追加
し，全体でShowタイプ11動詞，Passタイプ22動詞を調査対象とした．

各動詞のヲ格，ニ格を両方とる用例数と「をに」語順の割合を表
\ref{TAB::SHOW-PASS}に示す．Showタイプに属する動詞の「をに」語順の割合
の分布と，Passタイプに属する動詞の「をに」語順の割合の分布の差を
Wilcoxonの順位和検定により検定した結果，p値は0.359となり，両者に有意な
差は確認できなかった．この結果は，容認性判断課題においてこれらの動詞タ
イプの間で反応時間の差が見られなかったとするKoizumiらの報告
\cite{Koizumi2004}と一致しており，仮説\textbf{B}は正しくないことを示唆
している．

\begin{table}[b]
\caption{ShowタイプとPassタイプの動詞ごとのヲ格とニ格を両方とる用例数と「をに」語順の割合}
\label{TAB::SHOW-PASS}
\input{04table02.txt}
\end{table}


\subsection{ニ格名詞の性質と基本語順}

ニ格名詞の性質と基本語順の関係に関する仮説\textbf{D}を検証するため，ニ
格名詞のカテゴリと語順の関係を調査した．ここで，ニ格名詞のカテゴリに
は，JUMAN辞書に付与されているカテゴリ情報\footnote{JUMAN辞書ではすべて
の普通名詞やサ変名詞に『人』や『抽象物』などの22種類のカテゴリが付与さ
れている．}をもとに決定し，そのカテゴリに属するニ格名詞の用例数が100万
を超える8つのカテゴリを対象に「をに」語順の割合を調査した．結果を表
\ref{TAB::CAT}に示す．ニ格名詞のカテゴリによって「をに」語順の割合に違
いがあることが確認できるが，ニ格名詞が有生名詞の典型である『人』カテゴ
リを持つ場合に着目すると，全体では35.3\%である「をに」語順の割合が
38.7\%と僅かに大きな値となっている．これはニ格が有生名詞の場合「にを」
語順をとりやすいという仮説と合致しない結果である．

\begin{table}[b]
\caption{ニ格名詞のカテゴリごとの「をに」語順の割合}
\label{TAB::CAT}
\input{04table03.txt}
\end{table}

しかしながら，この結果は，二重目的語構文をとるものの，ヲ格，ニ格の意味
役割がまったく異なる動詞間で比較を行ったため生じた可能性が考えられる．
そこで本研究ではさらに，滝本ら\cite{Takimoto2015d}が使用した実験文を参
考に， (\ref{EX::Henkyaku})に示すようなニ格が着点を表す典型的な文を対象
に，ニ格の有生性の有無による語順選好の違いを調査した．

\ex{a. 本を 学校に 返却した．\label{EX::Henkyaku}\\
& b. 先生に 本を 返却した．}

具体的には，ヲ格名詞のカテゴリが『人工物-その他』である用例に限定した上
で，所有者（着点）を表す有生名詞の典型として『人』カテゴリに属する名詞，
場所（着点）を表す無生名詞の典型として『場所-施設』カテゴリに属する名詞を
考え，ニ格名詞のカテゴリが『人』である用例数と，『場所-施設』である場合
の用例数がいずれも100以上である動詞を対象に，ニ格名詞のカテゴリごとの
「をに」語順の割合を調査した．

調査の結果，用例数がいずれも100以上であった126動詞のうち，有意水準0.05
で比率の差の検定を行った結果，ニ格名詞のカテゴリが『人』である場合と
『場所-施設』である場合で，語順の出現割合に有意な差があると判定された動
詞は94個存在し，そのうち64動詞はニ格名詞のカテゴリが『人』である場合の
方が「にを」語順となる割合が大きいという結果が得られた．すなわち，ニ格
名詞が有生性を持つ場合の方が「にを」語順をとりやすい動詞が64個存在する
のに対し，「をに」語順をとりやすい動詞は30個であり，この差を二項検定を
用いて検定を行うとp値は0.00059と算出され，有意な差であるとの結果が得ら
れた．この結果は，ニ格名詞が所有者（着点）である場合の方が場所（着点）であ
る場合と比べて「にを」語順をとりやすいという仮説\textbf{D}を支持してい
る．

表\ref{TAB::ANIM}に，用例数がいずれも100以上であった126動詞のうちの6動
詞について，ニ格が『人』であった場合と『場所-施設』であった場合，それぞ
れの場合の「をに」語順となる割合と出現頻度の高い用例の例を示す．表中で
太字記載された「をに」率はもう一方と比べて有意に割合が大きいことを表し
ている．ニ格が『人』である場合の方が「をに」語順となる割合が大きかった
動詞の1つに動詞「据える」があったが，その用例にはニ格が『人』である場合
であっても「主役に据える」などのようにニ格が所有者（着点）を表していない
ものが多く含まれていた．また，動詞「展示する」の場合，副詞的に使用され
ている「一同」にカテゴリ『人』が付与されているため，ニ格が『人』である
場合の方が「をに」語順となる割合が大きくなったと考えられる．このよう
に，分析においてノイズとなるような不適切な用例は，ニ格が『人』である場
合の方が「をに」語順となる割合が大きい動詞に多く出現していた．

\begin{table}[t]
\caption{ニ格の性質と語順の関係の調査に使用した動詞の例とその語順の割合および用例}
\label{TAB::ANIM}
\input{04table04.txt}
\end{table}


\subsection{動詞と名詞の共起度合と語順の関係}

続いて，仮説\textbf{E}の検証を行うため，ヲ格名詞，ニ格名詞，動詞の3つ組
が与えられた場合の，ヲ格名詞と動詞，ニ格名詞と動詞，それぞれの共起のしや
すさと，「をに」語順の関係を調査した．本研究では，ある格$c$を埋める名詞
$n$と動詞$v$の共起度合いの尺度として，以下の式により定義される正規化自己
相互情報量(NPMI)を使用した．
\[
\mbox{NPMI}_c(n,v) = \frac{\mbox{PMI}_c(n,v)}{-\mbox{log}(p_c(n,v))},
\ \ ただし，\ \ \mbox{PMI}_c(n,v)=\mbox{log}\frac{p_c(n,v)}{p_c(n)p(v)}.
\]

ここで，$p_c(n)$は対象の格$c$を埋める名詞が$n$である確率，$p(v)$は動詞
が$v$である確率，$p_c(n,v)$は対象の格$c$を埋める名詞と動詞の組み合わせ
が$(n,v)$となる確率をそれぞれ表す．NPMIは自己相互情報量(PMI)を$[-1,1]$
の範囲に正規化した尺度となっており，$n$と$v$が常に共起する場合に1，独立
に出現する場合に0，一度も共起しない場合に$-1$の値をとる．本研究では，仮説
\textbf{E}を検証するため，ニ格名詞と動詞のNPMI$_{\mathtt{DAT}}$の値と，ヲ格名詞と動詞のNPMI$_{\mathtt{ACC}}$の値の差を算出し，「をに」語順の割合との関係を調査した．
仮説\textbf{E}が正しい場合，ニ格名詞の方が動詞と高頻度に共起する場合，
すなわち，ニ格名詞と動詞のNPMIの方が大きな値となる場合，ニ格名詞は動詞
の近くに出現しやすいことになるので，「をに」語順の割合が大きくなる．

まず，検証に使用する用例の収集を行った．具体的には，500回以上出現したヲ
格名詞，ニ格名詞，動詞の組み合わせを収集した．収集の結果，2,417個の組み
合わせが収集された．ただし，仮説\textbf{E}を検証するにあたり，慣用表現
の影響を考慮する必要がある．たとえば，(\ref{EX::Idiom})に示す「足を運
ぶ」，「棚に上げる」は慣用表現であるが，このような慣用表現は多くの場
合，間に別の項を挟まないことが知られている．たとえば
(\ref{EX::Idiom})-bと同じ意味で「棚に自分を上げる。」などと言うことはで
きない．

\ex{a. 美術館に 足を 運ぶ。（ヲ型慣用表現）\label{EX::Idiom}\\ 
& b. 自分を 棚に 上げる。（ニ型慣用表現）}

そこで，慣用表現による影響を確認するため，収集された2,417個の組み合わせ
を人手で確認し，慣用表現として使用されることが大半であると考えられる組
み合わせであるかどうかの判定を行った．(\ref{EX::Idiom})-aのようにヲ格名
詞と動詞が慣用表現を構成しているものをヲ型慣用表現，(\ref{EX::Idiom})-bの
ようにニ格名詞と動詞が慣用表現を構成しているものをニ型慣用表現と呼ぶこ
とにすると，2,417個の組み合わせのうち，404個がヲ型慣用表現，84個がニ型慣
用表現と判定された．また，この過程で検証に使用するのに適していないと考
えられる事例，具体的には，(\ref{EX::Except})-aのようにニ格が副詞的に使
用されている「最大限」や「最小限」であるものが
58個，(\ref{EX::Except})-bの「友達に知らせる」のようにSNS等で定型句とし
て自動生成されていると考えられるものが57個見つかったため，検証に使用す
る用例からこれらを除いた．この結果，最終的に検証に使用する組み合わせは
2,302個，そのうち，404個がヲ型慣用表現，84個がニ型慣用表現であった．1組
み合わせあたりの用例数の平均は1,534であった．

\ex{a. 魅力を 最大限に 生かす。\label{EX::Except}\\
& b. 美容室を 友達に 知らせる。}

続いて，2302個の組み合わせに対して，$\mbox{NPMI}_{\mathtt{DAT}}(n,v)-\mbox{NPMI}_{\mathtt{ACC}}(n,v)$と，「をに」語順の割合$R_{\text{\texttt{ACC}-\texttt{DAT}}}$を算出した．表\ref{TAB::VERB-NOUN}に算出された値の例
を示す．表中で斜体となっている値は，仮説\textbf{E}と合致しない用例であ
ることを示している．また，図\ref{FIG::NOUN-VERB}に2,302個の組み合わせそ
れぞれの値を2次元にプロットした結果を示す．図中の＋はヲ型慣用表現，×はニ型
慣用表現，$\bullet$ はそれ以外の組み合わせを表しており，
破線は線形回帰直線，右の棒グラフは$R_{\text{\texttt{ACC}-\texttt{DAT}}}$
の値が該当する区間に含まれる組み合わせの数を表している．

\begin{table}[b]
\caption{名詞と動詞の共起度合と「をに」語順の割合$R_{\text{\texttt{ACC}-\texttt{DAT}}}$の例} 
\label{TAB::VERB-NOUN}
\input{04table05.txt}
\end{table}

\begin{figure}[b]
\begin{center}
\includegraphics{24-5ia4f2.eps}
\hangcaption{ヲ格名詞，ニ格名詞，動詞の組み合わせごとの名詞と動詞の共起度合$\mathrm{NPMI}_{\mathtt{DAT}}(n,v)-\mathrm{NPMI}_{\mathtt{ACC}}(n,v)$と「をに」語順の割合$R_{\text{\texttt{ACC}-\texttt{DAT}}}$の関係．＋がヲ型慣用表現，×がニ型慣用表現，$\bullet$がそれ以外の組み合わせ，破線は線型回帰直線を表し，右の棒グラフは各区間に含まれる組み合わせの数を表す．}
\label{FIG::NOUN-VERB}
\end{center}
\end{figure}

ニ格名詞と動詞，ヲ格名詞と動詞のNPMIの値の差と，「をに」語順の割合の相
関係数は全体では0.567，慣用表現を除いた場合は0.513であった．ほぼすべて
のヲ型慣用表現は「にを」語順を，ニ型慣用表現は「をに」語順をとってお
り，これらの影響で相関係数がより大きくなっていると言えるが，これらの影
響を除いた場合であっても正の相関があった．この結果は全体的な傾向として
仮説\textbf{E}が正しいことを示唆している．

さらに，図\ref{FIG::NOUN-VERB}の棒グラフに示すように，ヲ格名詞，ニ格名
詞と動詞の組み合わせごとの語順の割合の分布を見ると，80.1\%の組み合わせ
\footnote{図\ref{FIG::NOUN-VERB}の棒グラフにおいて0.0から0.1，また
は，0.9から1.0の範囲に含まれる1,844の組み合わせ．}では，優勢となる語順が
90\%以上を占めていることが分かる．この結果は，優勢な語順であってもその
占める割合は限定的であった動詞ごとの分析と対照的な結果であり，ヲ格名
詞，ニ格名詞と動詞の3つ組が与えられた場合は，「をに」または「にを」のい
ずれかに優勢な語順が定まる可能性が高いと考えられる．ヲ格名詞，ニ格名詞
と動詞の3つ組が与えられた場合，文レベルの意味も定まると考えられることか
ら，この結果は，日本語の語順選好は動詞に還元できない文レベルの意味と相
関するという中本ら\cite{Nakamoto2006}の説を支持する結果であると考えられ
る．


\section{おわりに}

本研究では，100億文を超える大規模コーパスから収集された用例を用い，日本
語二重目的語構文の基本語順，具体的には2つの目的語の基本語順が「をに」で
あるか「にを」であるかに関する各種の仮説の検証を行った．大規模コーパスに
基づく分析結果が示唆する結論は以下のように要約される\footnote{括弧内の節
番号はそれぞれの結論が得られた根拠となる節を示している．また，4節で挙げ
た仮説と対応する結論については対応する仮説とそれを支持する結果か否定する
結果かも記している．}．

\begin{itemize}
\item 省略されにくい格は動詞の近くに出現する傾向がある
	{\footnotesize[5.1節，仮説\textbf{C}を支持]}
\item 約6割の動詞は「にを」語順，4割の動詞は「をに」語順が優勢である
	{\footnotesize[5.1節，仮説\textbf{A}を否定]}
\item 優勢な語順であってもその割合が80\%以下である動詞が6割を占める{\footnotesize[5.1節]}
\item PassタイプとShowタイプなどの動詞タイプは基本語順と関係しない
	{\footnotesize[5.2節，仮説\textbf{B}を否定]}
\item ニ格名詞が着点を表す場合，有生性を持つ場合の方が「にを」語順をと
	りやすい\\[-5pt]{\footnotesize[5.3節，仮説\textbf{D}を支持]}
\item 対象の動詞と高頻度に共起するヲ格名詞，ニ格名詞は動詞の近くに出現
	しやすい\\[-5pt]{\footnotesize[5.4節，仮説\textbf{E}を支持]}
\item ヲ格名詞，ニ格名詞，動詞の3つ組が与えられた場合，「をに」語順と
	「にを」語順のいずれか一方の語順が90\%以上となる場合が8割を占め
	る{\footnotesize[5.4節]}
\end{itemize}

本研究で行った日本語二重目的語構文の基本語順の分析の限界として，基本的に
ニ格とヲ格の両方が明示的に出現した構文的曖昧性のない用例のみを分析に使用
しているため，ヲ格が副助詞「は」や「も」を用いて表現されやすい動詞や，連
体節などを含む長い項を取りやすく項と動詞の間の係り受け関係に曖昧性が存在
することが多い動詞等については正しく分析できていない可能性が考えられる．
また，大規模コーパスに基づく基本語順の分析は，多くの仮説の網羅的な検証に
向いていると言えるが，これらの分析は二重目的語構文の基本語順はコーパス中
の語順の出現割合と強く関係するとの仮定に基づいており，実際に人がどのよう
に二重目的語構文を処理し，どのような語順を基本語順として捉えているかの信
頼度の高い結論を得るためには，脳科学などのより直接的な検証も行うことが望
ましいと考えられる．


\acknowledgment

本研究で用例収集に使用した述語項構造データを提供していた
だいた京都大学の河原大輔准教授および黒橋禎夫教授に感謝いたします．本論文
の一部はThe 54th Annual Meeting of the Association for Computational
Linguisticsで発表したものです\cite{sasano2016}．また，本研究の一部は
JSPS科研費25730131，16K16110の助成を受けたものです．


\bibliographystyle{jnlpbbl_1.5}
\begin{thebibliography}{}

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\end{thebibliography}


\begin{biography}
\bioauthor{笹野　遼平}{2009年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修
了．京都大学特定研究員，東京工業大学助教を経て，2017年より名古屋大学准
教授．博士（情報理工学）．自然言語処理，特に照応解析，述語項構造解析に関
する研究に従事．言語処理学会，情報処理学会，人工知能学会，ACL各会員．}

\bioauthor{奥村　　学}{1989年東京工業大学大学院理工学研究科博士課程修了．同
年，東京工業大学助手．1992年北陸先端科学技術大学院大学助教授，2000年東
京工業大学助教授，2009年同教授，現在に至る．工学博士．自然言語処理，知
的情報提示技術，語学学習支援，テキスト評価分析，テキストマイニングに関
する研究に従事．情報処理学会，電子情報通信学会，人工知能学会，AAAI，言
語処理学会，ACL, 認知科学会，計量国語学会各会員．}
\end{biography}


\biodate


\end{document}
