基本度関数について

国立国語研究所学術情報リポジトリ

基本度関数について

著者 木村 睦子, 山田 雅一

雑誌名 研究報告集

巻 15

ページ 1‑34

発行年 1994‑03

シリーズ 国立国語研究所報告 ; 107

URL http://doi.org/10.15084/00001143

国立ltj語研究所報告107研究翌日類集15（1994）

基本度関数について

木 村 睦 子

山 田

雅 一

KIMURA Mutuko and YAMADA Masakazu ： Some Functions to

  Calculate the lndispensibility of Vocabulary ltems−an Ex−

  perimental Report

1一

要旨：辞書に収録される各見出し語が，その書語体系の中でどの程度の汎用牲・

重要性を持つかを5〜7段階ぐらいの段階区分で示したい。用途によっては見腐

し語数が少ない方がよい場合もあるので，大きな辞書から部分集合を機械的に取 りだすための手掛かりを与えるのが冒的である。変数として用いるのは，語の使 用頻度と使用範囲の二つだけであるが，それでも関数の形によって見出し語の重 要度の順位に違いが生ずる。計箕結果を人間のRで見，分析して，関数に評価を 与えようとするものである。ここで取り上げる関数は三つで，そのうち二つは主 題分野別（層別）頻度を用いるもの，他の一つは文献ごとの頻度を用いるもので ある。データとしては，国立国語研究所の語彙調査や索引作成で得た数値を用い

た。

キーワード：見諒し語選定，基本度関数，研創頻度，散らばり度，情報検索，不 要語

Abstract：lt is desired to give each head word in a lexicon a feature which indicates its indispensibility， 1．e． the generality and importance of the word in the language system，to make it possible for someone to pick out automat−

ically a subset of the lexicon according to his purpose． Three functions were prepared and tested to compute the indispensibilities of words．Two of them have as their variables total freqency and an index of dispersion based on whether the word occurs in many subject fields evenly or concentrates in one field． The third offers a way of calculation for statisti￠al data which have no

subject categories， using instead frequencies of words in each document．

Rank lists were made on the basis of the function values， and the results

were evaluated by human judgement．

Keywords：Selection of entry words， indispensibility functions， occurrence frequency， dispersion among subject fields，iRformation retrieval

一2一

1． 目的

 辞書を利用する立場で感ずることは，ある見出し語がどの程度の汎用性，

重要性をもつかの情報がほしいということである。特に機械処理の場合，見 出しの多少は，記憶領域や処理時間だけでなく，結果の精度に著しく影響す る。多ければ多いほどよいというものではなくて，余分な見事し（特に短い もの）があると，ノイズの原区1になりやすいので，見出しの選定には十分注 意する必要がある。外国語の学翌辞典などには，基礎的な語に＊印が付いて いたりするが，それと似たようなものでもう少し詳しいものが愚国語辞典に 付いていれば，その辞典の部分集合を使いたい場合に便利である。あまり細 かい区分でなくて，五段階から七段階評価ぐらいが好ましいと考える。

 ある語がその語の属する語彙の中でどの程度重要な位置を占めるかを測る 測度として基本導関数というものが二三提案されている。その中で用いられ る変数は使用頻度と使用範囲の二つだけであり，根本的な差異はないが，た だ使用範囲の扱い方における違いがいくらか大きな違いと言えるだろう。

2．二三の基本度関数

2。1． 基本度関数の種類

 使用範囲を表す尺度の基礎データとして層別使用頻度を用いるものと記事 単位の使用頻度を用いるものとに大別される。溺珊とは，調査対象が種々雑 多なものからなる場合に，データを記述内容によって数個ないし数十個の層

（使用分野）に分け，それぞれの属における各語の使用頻度を調べるもので，

多くの語彙統計に見られるものである。また別の観点から，純粋に客観的操 作によるものと，主観的判断をまじえるものとに二分することができる。具

体的には以下のものがあげられる。

（1）層別使用頻度を用いる場合   a．客観的尺度によるもの    ①Ernest Hornの方式

   ②American｝｝leritage社の方式

3

  b．主観的判断を数量化するもの

   ③圏立国語研究所方式（水谷静夫の方法）

（2）記事単位の使用頻度によるもの   a．客観的尺度によるもの

   ④ABF−IBMの方法

上記の4方式について以下に述べる。

2．2． Emes酬ornの方式

 使用頻度に鐵現した層の数の平方根をかけたものを基本度とする。基本語

彙選定のために用いられた。

2．3．Arnerican Heritage社の方式

 調査対象を記述内容によって数個ないし数十個の層（使用分野）に分け，

それぞれの願における各語の使用頻度を調べ，それに基づいて散らばり度D

を計算する。

      D一：＝ ［log （￡pi） 一 （￡pilogpi） ／Xpi］ ／logn  ただし   n ・一 rgの数

       i＝層番号（1， 2， 3， … ， n）

       p汗第i層における層内使用率   とする。

 また    p、罵0の時，PilogpFOとする。

 すべての使用例が一つの分野に集中しているときにはD＝0，すべての分 野にわたって各延べ語数に比例して出現しているときにD＝1，それ以外の ときにはその中間の値を取る。散らばり度を用いて使用率を補正し，その補 正値Uの順に見鐵し語を配列したのがAmerican叢eritage社の英語語彙ラ

ンク・リストである。ここで

     U：一： （1，0eO， OOe／N） ［FD一 （1−D） f．，i，］

ただし

N＝コーパス全体の延べ語数

F一コーパス全4本における語の使用度数

DP・散らばり度

f rn i ，t ＝： ￡fiWi

4

       f，＝ti i麟における語の使用度数

       W冴第i暦の延べ語数／N

2。4． 国立国語研究所方式（水谷静夫の方法）

 圏立国語研究所の雑誌九十種のA3語用字調査においては，上のD値とは異 なる散らばり度SCと線形判鋼関数Zを」，Bいて1220語（標本使用度数50以上 の語）の基本度を算出している。これは初めに関数の形を定め，125語の刺 激語を選んで人賜に判定させ，その結果となるべくよく一致するように定数 を定めたものであり，人賜の覆観による判定をもっとも妥当とみなしたとこ ろに特色がある。最初に人閥による判定を必要とするが，一旦定数がきまれ ば後は機械的に処理できる。したがって，ここでの勅激語の選び方や判定結

＝果に不満がなければ，下記の式をそのまま用いればよい。また，客観的に値 を定めたところで，それを面懸する基準が入間の直観しか考えられないとす れば，結局は醐じようなことになるのかもしれない。線形と言っても二つの 変数X，Yがそれぞれ対数関数だから，実質はそれほど単純なものではない。

すなわち

    Z ＝＝ 一〇． 6356＋1． 5825X−e． 4181Y

  ただし，Xエ10gP＋5， Y篇1◎gSC十3

      SC一 ［Wo／ （1−Wo） ］ ［￡ （fi2／Wi） ／F2−1］

      （F，W，は，上と綱じ， WoはW，のうち最：小のもの）とする。

註 X，Yに含まれる定数は計箕の便のためということであり（当   聴誌面研では対数褒と手回し津南機を用いていた。），現在で   は不要であると思われる。代入して風生すると，

   Z ＝＝： 6． 0226 ＋ 1． 582510g P rm O． 418110gSC

  となる。

 上記SCは，願問分散を最大魍聞分散で割ったものであり，0と1の間の 値をとる。ただし2．3のD値とは逆に各属に平均して娼現するとき0に近く，

5

一つの層に集中するとき1に近い値をとる。SCが0と1の間であるから，

logSCは常にマイナスであり， S Cが小さいほど，すなわち層別出現率が均 等であるほど，10gSCの絶対値は大きくなる。また言うまでもなくlogPは マイナスであり，全体出現率Pが大きいほど，logPの絶対値は小さい。

2・5． ABF−IBMの方法

 アメリカ法曹財団（American Bar Foundation）とIBM社との共岡プ ロジェクトである絹例検索システム開発事業において用いられている語彙分

別法である。特許や判例のように，扱うデータが比較的均質で小さくまとまっ

ている場合に適した方法だと思われる。ここでの巨的は他とはいくらか異 なっていて，教育のためではなく，コンピュータによる情報検索のために用 いる。情報検索用キーワード自動付加の一般的な手法として，対象文献一つ 一つの用語調査を行ったのち不要語リスト（デリート・リスト）と突き合せ てリストにある語を消去し，残りをその文献のキーワードとするというやり 方があるが，その不要語リストを作るための道翼として使われたと見られる。

ここでは基本語というのは重要語ではなく非情報語であり，個々の文献の内 容を指示する力に乏しく，キーワードにはなりにくいという前提がある。し かし転語の重要度に対する評価が逆であっても，分別の基準は共通すると

いってよかろう。

 作業手順は次の通りである。

  ア．語彙調査

  イ．各見出し語につき，使用頻度の文献数による分布を調べる。

 語αについて，それを全く含まない文献がいくつ，1回忌け含む文献がい くつ，2懸だけ含む文献がいくつ……というように使用度数の分布を調べる。

使用度数をX軸，文献数をY軸にとってグラフにすると，図1のような正規 分布に似たものから，ec 2のようなし字型もの，あるいはもっと飛び石のよ

うな形までいろいろなものができるであろう。正規分布に似た形をとるのは，

いわゆる機能語が主であり，他はごく少数の意味語ということになるであろ う。大多数の語は度数0の値だけが際立って大きいL字型の分布をする。た

6

だ扱う分野が限られると，さほどありふれた語

       圃1 でなくても，汎用語とみなされることもある。

なお，このプロジェクトでは度数fを用いてい るが，使用率pによるのとどちらがよいか，論

議を呼びそうなところである。

  ウ．歪度の計算

 山型のものもし字型のものも全部一応正規分

布と見立てた上で，そこからの歪み具合すなわ   ee 2

ち歪度を計算し，それをソート・キーとして昇

      文 順または降順に並べ替える。歪度とは3次の中       数 心積率M3を標準偏差の3乗で割ったもので，

分布の非対称姓を示す尺度として用いられる。

即ち

       o

     歪度＝M3／S ．3

     M，＝X （x，一 x） 3／N

     s． ＝＝ V￡ （xi一 x） 2／N

硬用串

 歪度の小さい方が基本的な語と考えられるので，昇順に並べる方が順当で

あろう。

3． 実験

 上に述べた①〜④の手法のうち，①は②の単純型と見て省略し，②〜④を 実験の対象とする。③については国研報告21所載の縫があるが，確認のため

改めて計算した。

3．肇． ABF−IBM方式についての実験

（1）資料

 この方式で用いるデータとしては，まず実験者が詳細な情報を入手しうる 立場にあることが必要である。また内容については，判例や特許明細書のよ うに比較的均質で小さく，かつ独立した多数の文献からなる集合が望ましい

7

と思う。その意味で理想的とまでは言えないが，国語の教科書というのも各 課が独立した内容を持ち，それぞれ小さい文献とみなしうるという点で，ま

ず適当な資料と言えるだろう。今圓の実験には第4期国定読本（サクラ読本）

に関する統計データを用いた。課の数は12巻（第1〜6学年）全体で277で ある。巻1には部立てがない上に量が少ないため，全体で一文献とした。

 この資料の特異な点は，文語と口語がまじっていること，それも一一一一つの課

に両方が含まれる場合は少なくて，大概いずれか一方で統一されていること である。結果を評醸するにあたって注意を要する点である。

（2）作業手順

 絶対度数か比率かという点については，二通りの値を算出した。頻度の大 きい語については各文献中での使用率を用いる方が合理的だと憩、うが，金体 で数罎程度しか使われない語については，現われた文献の大きさによって値 がゆれるのは好ましくなく，度数の方が意味がありそうに思える。我々の作 業の範囲では，もともとあまり大きいコーパスを想定できないので，低頻度 語について多くの情報がほしいというのが本実験の意図である。同じ度数2 であっても，一つの文献に2度現われるのと二つの文献に1圏ずつ現われる のとは，わずかながら重みが違う。そういう小さな差を検出したいという意 麟の下に本実験を企画した。したがって，筆者の気持ちは度数の方に傾いて いる。またこの方式の生みの親である判例検索システムにおいては，汎用性 の高い語は非情難語であるから，ここで度数を用いたというのも構様の意識 の表われかもしれない。とはいうものの，最初から比率を無視するのもどう

かと思うので，両：方の値を算出した。作業手順は以下の通りである。

 ア．難平撮し語の課における分布

  全体での出現度数が2以上の見謁し語6420語の各々について，どの課（文 献）において何等用いられたかを調べる。またそれを各課の延べ語数で割っ て，使用率を算串した。機械可読の熔例ファイルがあるので，この作業は，

出典番号に基づいてコンピュータで行った。

 イ．最大値の把握

8

  一つの語が一つの文献中で使用された度数または比率のうち，最大のも のを求める。これは以下の操作におけるスケールをきめるためである。ちな みに本データでは最大度数122，最大比率0。2115であった。見出し語はいず れも格助詞「の」であるが，文献は同一ではない。

 度数の方は生の値をそのまま用いたが，比率の方は最小値0．000497と最大 値0．2115との間を99段階に区分し，0を含めて100段階とした。即ち0．002未 満（0を除く。）を1，0．！96超を99とし，その間を0．002ずつに区切るので

ある。

 ウ．文献数の分布

  各見出し語について，度数または段階0の文献がいくつ，iのものがい くっ，…というように，予め定めたスケールにしたがって使用頻度の文献数 による分布を調べる。第4期国定読本は延べ語数が約123，000，異なり語数 が13，563であるが，ここでは度数1の語を除き，6420語について調査を行っ

た。

 工．歪度（skewnesS）の計算

  上述の6420語について素腹を計算した。これについては市販のプログラ ム・パッケージもあるが，それを使わず，独自のプログラムを作成した。ス ケールの取り方で絶対値は変るが，見出し語間の相対的な序列はほとんど変

らない。

（3）結果および結果に関する二三の考察

 上記作業の結果として4期国定読本について次の諸表が作成された。

    ①五十音順語彙表     ②頻度順講鍵表

    ③穿話娼し語について文献数に基づく使用度数分布     ④各見固し語について文献数に基づく使用率分布

    ⑥度数による丁度（五十音順）

    ⑥度数による歪面（歪度順）

    ⑦比率による歪度（五十音順）

      一一一 9 一

    ⑧比率による歪度（歪度順）

 まず上の⑥度数による歪度と⑧比率による歪度とで大きな違いがあるかど うかを見てみる。⑧の上位100語を取り出して，それらが⑥の中で何位を占 めるか，また使用度数がいくらであるかを調べたものが表1である。⑧で上 位100語に入るもののうち，⑥の上位100語の中に入らないのは7語だけであ り，順位にあまり大きな差異は見られない。比較的順位差の大きい語につい て盧観的にどちらが妥当か見てみると，⑧の方が妥当のように思えるという

程度である。

  次に同じ表1で歪度順と使用度数との関係を見る。周辺の数語と比べて 特に目立って度数の大きいものまたは小さいものがないかと見てみると，大

きいものでは助動詞fだ」「た」「です」「ます」などがまず目に付く。こ れらの語は度数順でいくと，それぞれ8位，3位，18位，9位に位概する語で あるのに，歪度順では1！位，29位，65位，87位となっている。fですS「ま す」などは敬語だから当然だとしても，「だ」や「た」がなぜ頻度の割に低 い順位に位置するのか不思議である。試みに類似の語いくつかについて調べ

てみたところ，次のようになった。

      才度順位   使用度数順位     助動詞 なり    344      42      〃  たり（完了）494      69

     〃き  569  ¹⁰⁶

 つまり単純な頻度による場合に比べ，いずれも歪度による順位がひどく低

いのである。

 一つの理由として次のようなことが考えられる。「だ」と「なり」，「た」

とrたり」rき」はそれぞれ互に似通った意味を持ちながら守備範囲を異に し，同一文献中に現れることはまれである。相補的な関係にある複数の語が 別々に扱われるとき，このような現象が起るのではないか。因みに「だ」の 用例と「なり」の用例を合併して糖度を計算すると，度数順位は8位で変ら ないのに，歪度による順位は5位に上昇する。動詞rある」とrあり」，

一le一

「いるtiと「おる」 （居）の間にも 悪様の関係が認められる。ただし，

これだけで十分な説明になるわけで はない。サ変動詞fする」と「す」

のように，口語形と文語形とで釧の

形を持ちながら，i…する」単独でし

かるべき地位を保っているものもあ る。それともこれは「する」がとり わけ高い基本性を持つ証拠ででもあ るのだろうか。個々の語について詮 索するのが本研究の丁半ではない が，いささか興味をそそられるとこ

ろである。参考までに「する」と「あ

る」の使用率分布を表2に示す。

 どちらも基本度の高い語である が，使用度数がそれぞれ800に1268 と「ある」の方が大きいにもかかわ らず，度数0の文献数は，「ある」

の方が大きい。それが難度の上にも

表れて， 「する」6．1750（10位），

「ある」7．8639（31位）というよう に， 「する」の方が高位にある。

 次に下の方の語を見てみよう。ま

ず一つの文献にしか現れない語は，

衰2 使用率分布（文献数）

出し する ある

使用率

◎ 98 116

1 9 5

2

²⁸ 19

3

36 19

4

37 28

5 26 23

6

^2◎ 16

7 10 9

8 ^§

10

9 ^垂 6

1◎

^{1 6}

11

¹

⁶

12

¹

²

13

¹

⁴

14 ²

15 ⁴

17 ¹

21

^ヱ

      使用度数または使用率のいかんにかかわ らず最大の歪度値を取る。言い換えれば最下位に位遣する。固有名詞は特に 著名なものを除き，概ねこの部類に入る。二つ以上の文献に現れる語につい て度数による歪度を個珊に見ていくと，度数2の「荷車」よりも度数10の「望 遠鏡」の方が歪度が大きくなっている。分布を兇ると，「荷車」が2文献に

一il一

1回ずつ出てくるのに対し，「望遠鏡」は3文献にそれぞれ1圓，2瞳，7 回脂現する。ここではわずかな差ではあるが，「望遠鏡」の方が主題語，「荷 車」の方が汎用語という判定がなされている。昭和初期の語感としては自然

な判定だと思う。

3．2 Arnerican Heritage方式についての実験

 層別使用頻度を用いる方式のうち国語概の雑誌九千種の用語の一部につい て，前述のように国語研方式による実験が行なわれているので，罰じデータ

でAmerican 1 leritage社のDイ直およびU値を計算：した。また，周じく国語

研の高校教科書語奨調査および中学校教科書語彙調査（いずれも理科・社会）

の結果の…一部を対象にD値およびU値を計算した。上記の三つの資料は，そ れぞれ独立に扱う。門別が異なるので，合併することはできない。

（1）資料

 ア．雑誌九十種

  国研報告21「現代雑誌九十種の用語用字」第一分冊の第一張le五十音順 語彙表（助詞・助動詞以外）』所載の見嵩し語のうち，基本度の算出されて いるもの，即ち全体使用率が．！14パーミル以上のもの1220語を選んで全体お よび屡別の使用率を入力した。屡の数は5個で，①評論・芸文 ②庶民 ③ 実用・通俗科学 ④生活・婦人 ⑤娯楽・趣味 となっている。9G種の雑誌 をまるごとどれかの罵に振り分けたもので，記事単位に仕分けるなどという

ことはしていない。

 イ。高校教科書

  国硬報告76「高校教科書の語彙調査」の中のM単位の度数表がフロッピー に収録されており，その中から度数20以上のもの2288語を抽串してデータと

した。層の数は9個で，理科が4類（物理・化学・生物・地学），社会が5 類（倫理社会・政治経済・日本史・世界史・地理）に分かれる。

 ウ．申学校教科書

  上と岡様，国研報告87「中学校教科書の語彙調査」の中のM単位の度数

       一12…

表がフロッピーに収録されており，その中から度数10以上のもの1988語を抽 出してデータとした。属の数は7鯛で，理科が4類（1類上下・2類上下），

社会が3類（公民・地理・歴史）に分かれる。

（2）作業手順  ア．準備作業

  雑誌九十種については使用率しか与えられていないが，U値を算畠する には度数が必要なので，やむをえず比率から逆算した。入カミスのチェック をかねて層刷の会計と全体の値とを照合したところ，一徽しない場合が多数 あった。特に差の大きいものは圏研報告21の誤植とみて原資料（手書き調査 カード）にあたったが，原資料が一部散逸していて十分には確認できていな い。高頻度語のカードだけ抜き出して分析した後行方不明になったもののよ うである。ただし確認できたものについては，予想通り誤植であったので，

原資料にしたがって修回した。

  教科書については度数が与えられているので，それをそのまま用いたが，

比較資料として度数順位を使おうとしたところ，データそのものは自立語と 付属語が混在しているにもかかわらず，順位は自立語と付属語とでそれぞれ 別欄に与えられているので，度数順にソートして順位を付け直した。度数の 等しいものは五十音順に並べて順紘を与えた。

 イ．D値およびU値の計算

  前掲の式にしたがい3種の資料についてD値およびU値を計算した。

（3）結果および結果に関する二三の考察 上記作業の結果として次の諸表が作成された。

 ①雑誌九十種用語のAmerican Herieage式基本度（五十音順）

 ②岡上U三三（付 園語旧式基本度による順位）

 ③高校教科書用語のAmerican Herkage式基本度（U二三，付度数順位）

 ④中学校教科書用語のAmerican Heritage式基本度

       （u値順，付度数順位）

一一一 @13 一

 上の②〜④の諸表に国語研武基本度による順位や度数による順位を添えた

のは，いうまでもなく，比較のためである。

まず教科書のデータ（③および④）を用いて単純な度数による順位とU値に よる順位とを比較する。上位数十語のあたりを見るとほとんど差がないよう に見えるが，すこし下の方へ行くと違いが出てくる。資料③の2288語の中か ら1000語を選ぶとしたらどうなるか。U値順では上位1000位までに入るが度 数順では入らないもの（表3−1），逆に度数順では上位1000位に入るがU 値順では入らないもの（表3一一2）がそれぞれ120語ある。表3−iの方は 和語動詞，形容詞，形容動詞が多く，それ以外のものも一見して基本性が高 そうに見える。一方，表3−2の方は漢語が多く，やや階子的である。した がって，この結果だけ見れば，Americ猟Heritage式基本度1ま，人闘の感

覚にマッチしているように感じられる。はたしてそうなのかどうか，②によっ

て国語研式（水谷式）基本度との比較をしてみよう。表4の見出しもUの順 に配列してあるが，その国語研式基本度順位（Z順位）の欄を見ると，初め からかなり入れ替わりがはげしい。これは一応人間の感覚をなぞったことに なっているから，その違いの原因が何なのか，追及する必要があろう。まず

気付いた点をあげると，

 （1）Zにおいては総体に数詞の地位が低い。表5にはU順位500位以内 の数詞38語と助数詞17語が掲げてあるが，数詞についてはU順位よりZ順位 の方が低いものが大部分を占め，例外は4語だけである。人聞の感覚では数 詞というのは一つの集合として捕えられ，一つ一つの語があまり独立性を持 たないから，自然にこういう結果になるものと思われる。それに比べて助数 詞の方は11：1：5と数詞ほど顕著な傾向を示さない。それだけ普通名詞に

近いということであろう。

 （2）見下し「ナル」は頻度順位6位で，散らばり度はSCがもっとも0 に近く，Dがもっとも1に近い。つまりいずれの値を用いても，一番均等な 使用状況にあるといえるが，総合評価は国研方式とAmerican Heritage方

一14一

式とで違っている。すなわち一方では頻度順位6位とSC順位1位を総合し てZ順位2位となっているのに，他方ではD順位1位であってもU順位は6 位にとどまり，D値の影田力があまり大きくないことを示している。同様の

例として「ミル」 （272613）， 「ド」 （11810555）， 「サセル」 （144 12867）， 「アマリ」 （16715195）， 「トモ」 （18116162）， 「ジカン」

（197 171102）などを挙げることができる。 〔O内は頻度順位・U順位・

Z順位〕

 上の例とは逆にU順位やZ順位が頻度順位より下になる語も当然あるわけ であり， （1）で述べた数詞などは概ねこの部類に入る。ばらつきが大きい ために基本度温位が下がるわけであるが，ここでもZよりUの方が頻度順位

に近い傾向を持つ。 「ケッコン」 （239247302）， 「ケンギュウ」 （24825 8364），「カ（化）」 （252283405）， 「カントク」 （263302380）， 「編

目ビ」 （348424592）などがその例である。しかし，ぱらつきの持つ影響 力が常にAH式の方が小さいかというと必ずしもそうではない。 DとSC自 体がもともと異なる関数であるから，増減の仕方も平行的ではなく，ばらつ きがある程度大きくなったところで逆転現象が生じている。「オク（億）」

（80255216）， 「ミゴロ（身頃）」．（140 712 345）， 「ゾウシ（増資）」

（3431179768）などがその例である。岡じ一・層集中であっても，SCの場 合はどの属に集中するかによって，つまり撫現した層の延べ語数の大小に よって値がかなり違ってくる。理論的には1を取りうるとはいえ，実際には 最大値が51．6％にとどまっているのはそのせいである。Dはそれと異なり，

一二集中の場合には常に0となる。逆転の理由はその辺にあると思われる。

4． 結語

 まず遠別をを用いるか用いないかで大きく分れるわけであるが，新規に調 査を企画する場合は別として，既存のデータを使う場合には，ほとんど選択 の余地がない。上述の二つの方法のいずれにも対応できる資料はめったにな いからである。あらたに調査する場合でも，いずれが適当であるかは調査対

      一一 15 一

象の性質によるところが大きいと思われる。したがってここで問題とすべき は，複数の統計資料から得られる基本度の順位をどう総合するかということ と，同一データにおける関数の違いなどの違いをどう評価し，決定するかと いうことである。前者は当分棚上げすることとし，後者について考える。ま ず国語研方式とAH方式との違いは，前者が人間の判断に基づいて定数を定 めた半捌関数だということであり，その判断のもとになったデータを離れて 別のデータに適用しようとするとき，あらためて検証する必要がありはしな いかという不安を伴うことである。実験するまでもないことではあるが，そ の点ではAH方式の方が普遍性を持つと言える。実験結果から見てどうかと いうことは，人によって判定が分れるかもしれない。上位の語というのはと かく臼に付きやすいが，特殊な場合を除いて境界線はかなり下の方になるで あろうから，やはり下の方を中心に適否を決めるべきで，筆者としてはAH

方式の方がよいのではないかと思う。

 少々余談になるが，筆者らが編集を撞当した咽定読本用語総覧』を資料 として使って一つ感じたことは，見轟しの立て方に一貫性がないことである。

四段活用の9立つjと五段活用の「立つ」は一つの見出しになっているが，

下一一一段活用の「立てる」と下二段活用の「立つ」とは鴉見出しになっている。

終止形を代表形として見出しに立てる以上，語形が違うから当然といえるか もしれないが，索引としてはともかく，数を問題にするには明らかに不都合 である。サ変動詞や形容詞も文語形と口語形とで珊になるなど，名詞などの 他の品詞との闘で不均衡を生じている。この不均衡は単に度数が合算される かされないかというだけのことではない。文語形は文語文にしか，口語形は 口語文にしか現われないから，蹟現する文献の範囲を問題にするとき，一層 大きな影響を及ぼすのである。元の形にかかわりなく，R語形で見出しを与 えるべきではないかと思う。今後は単なる実験であるから，データの整備に あまり手数をかけなかったが，本番においては，十分留意すべきことである。

一16一

参考文献

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3． John B．CarroleEf ：The American Herltage Word Frequency Bool〈，Hough−

 ton Mifflin Company，1971．

一17一

歪随順100位：までの語 表1

贋位1：度数による歪度の順位 頂位2：比率による歪度の順｛立 頃位3：度数1頗位

3位順

1465101172M17824121521272019飽田3128292623鉤2539335133253334654383757523630554247496556

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2位順

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記注 書   居成 見       来事思様   在  行   無時出物  入 所今良

詞品

助助助助助助助助董変動体孟助蕩助助助助体動変流題名動名動 助助助 一動 助主格格係格係格接弱サ助連上四格上半格接壌接壌助力名匹形代助代五助接五副副終形名下名助副名接名名詮

し出見        て      う        し       らろ       うる のるる るら    の るともうれ れるいうく で いきるのるうとがこまいのにをはともがていすだそいなへみかでとのがこうくこおよこたそあなぞいかまかなとでもれもひなといよ 度歪 5615774720946066146967134050429907831887eO8§7？49？63315053532876258259087廷8570933188嘆69712231？70294735§945768026713？50135890899δ0？860893嘆§926892457170圭3ユ71223366799122222236668900王2234555666677L1．乞乞3︒3︐3︐45︒氏6．6︐翫ε6︒6︐臥εε乞乳7︐乳乳乳副乳7．7．7︒乳乳ε翫8︒88ε翫8︐ε翫翫ε絃εε8

玉位頼

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3位順

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数度 5855？塩87097マ9032010913671054475802虚9627755019591？28逢721203461526353287130000998318001880105781896998978621231111211111117圭121111    11 112   1圭玉7   三      2

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詞品

助 聞酒黒田助助動五助助動＝動  名助動 五  動 名助動五助名曲重体 動一差襲名接朝地連接型名副助四地名接助下上助名接名代副助副署四壁名副助密接代黙黙助四副副代代副轡形連五二助下

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1位瀬

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19

高校教科書基本語彙比較

U順位100θ以内で度tw II

33

値U

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位田数度

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位順数度

4？128493784？052464369965230968785？5078？662615302172856675380102§480嘆00028011416嘆5虚273545696537474408§67830813911331219？基？6031301圭123003303323324G3020011211324122021013311221410351431011111圭雀よ田上−正111111111玉11111111111111一五111111111一器11111111111111盈11

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一 23

表4 雑誌九十種語彙の基本慶

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位顯U

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