新聞語彙調査の概略と語彙分析法試案

国立国語研究所学術情報リポジトリ

新聞語彙調査の概略と語彙分析法試案

著者 林 四郎

雑誌名 電子計算機による国語研究

巻 1

ページ 1‑46

発行年 1968‑05‑15

シリーズ 国立国語研究所報告 ; 31

URL http://doi.org/10.15084/00000983

新聞語彙調査の概略と語彙分析法試案

林 四 郎

新聞語彙調査の概略

 電子計算機による語彙調査  羅立国語研究所は，開所以来，一つの業務 として書きことば資料による語彙調査を行なってきた。昭和24年度には，

手始めとして1か月の新聞の小規模な調査を行ない，以後，婦人雑誌（昭和 25年差総合雑誌（昭和29年），雑誌90種（昭和31年）と，一一貫して推計学の 方法により雑誌の用語を調i査してきた。そのうち規模の最大なものは，雑誌 90種で，サンプル延べ語数約53万語であった。しかし，現代語の基本語彙 に関し・より有効な情報を得るためには・さらに大規模な語彙調査を比較的 短期間内に仕Eげる必要がある。それには・従来の入力とカードによる方法 は・すでに限界に来たと思われるので・ここで・語彙調査の方法を電子計算 機による機械処i理にきりかえることにした。

 漢字テレタイプによる入出力  電子欝算機で語彙調査の作業を能率化す るといっても，漢字を表記の主力とする日本語の現状においては，ローマ字 だけで表記する欧米語とはちがって・電子予算機へ入力するまでの処理・お よび電子誹算機からの出力の方法に大きな困難がある。かなあるいはロ 一一マ 字を用いて入出力し，漢字を何らかの方法で仙の記号に変換して扱う方法も、

考えられ，現にNHKの放送文化研究断では，漢字を数字に変換して，話し ことばの語彙調査を行なっているが，国語研究所の語彙調査でぽ，漢字の調 査に重点を置く必要があるので・直接漢字を入力する方法をまず考えなけれ ばならなかった。そこで，入出力には・漢字テレタイプを用いることにし

た。

 漢テレ（以後r漢字テレタイプ」を略してこうい5）は印刷電信機（テレプ リンタ）の字母に漢字を入れたもので，現在新聞社カミ活字製版用及び遠隔地 送信用に罵いている機械である。漢テレは，文字を2進コードに変えて紙 テープにせん孔するので，このテープは電子計箕機への入カデータにするこ        一 1 一

とができる。この点に着眼して・語彙調査の入力データ作成には漢テレを用 いることにした。

 電子計算機及び漢テレの設置  昭和40年度から，国語研究所へ電子計 算機の借用と漢テレ購入の費用が認められたので，機種検討の結果，電子計 算機は日立製作所のHITAC 3010を使うことにし，漢テレは沖電気工業K：

Kの機械を用いることにした。機種決定と機械設置までの経過は，圏立国語 研究所年報16，17にしるしてある。

 漢テレは，新聞社で使っているものも，各桂によって仕様がちがっており，

統一・ ＊れた標準スタイルはない。特に電子計算機への入カデータを作るため には，その機種との特別な関係があるので，贋研のものは，HITAC 3010に 合おせて，独自の仕様により設計した。その詳細は本書に松本が報告してい

る。

 調査対象  電子翫算機による大量語彙調査の手始めとして，調査対象に は新聞を選んだ。（新聞を選んだ理由は年報17にしるした。）母集団は昭和41

年1月から12月31日までの，朝島毎島読売3紙の朝夕刊全紙面に含ま

れる文字及び記号である。標本の抽出は抽出比を1／60どし，藁積を基準と するブロックサンプリングの方法で行なった。その詳細は，本書に田中と斎 藤が報告している。

 語彙調査の調査単位  分かち書きの行なわれていない文章を計算機に読 ませて語をカウントするためには，あらかじめ人周が語の切れ目にしるしを 入れておかなければならぬ。語の認め方には，いろいろな単位がありうる。

研究所が今日まで行なってきた雑誌の語彙調査には2種類の単位が用いられ てきた。一つは・α単位と称するもので，文節を基準とし，1文節内の自立 語の部分を1語とするものである。いま一つはβ単位と称するもので，αを さらに細かく分解し，原則として二つの歯面単位の結合をもって1語とする ものである。

 今回の新聞の調査では，まずα単位によってインプット・データを作り，

アウトプットされたα単位語彙表の見出し語を，さらにβ単位に切るとい う・二段構えの作業をすることにした。はじめから単位を細かく切ること は，労が多く・しかも処理に不一致を生じやすいと考えたからである。α単        一 2一

位の規定は『婦人雑誌の用語』19ページ以下にしるされているが，われわれ は，この規定をそのまま用いることはせず，機械処理に適すように新たに規 定を作った。したがって，α単位と完全に一致するわけではないので・以後 われわれの単位を長単位という。

 標本の大きさ  新聞を朝刊16ページ，夕刊8ページ，合計24ページ とすると，1Bの新聞紙面全体に含まれている文節の数は約8万になる。

8万×3紙×360H＝＝ 8，640万の引算で，3紙1年周の全紙画に含まれる文節 数は8，600万余。その1／60の144万文節がわれわれの調査処理の対象とな

る標本である。

 今園の調査では・自立語だけを対象とするのではなく・文節内の付属語も 厄かぞえられるので・今回の調査処理の対象は，144万の長単位自立語に網当

数の長単位付属語及び記号類が加わり・長単位として200万を越すことにな

・ると思われる。

 語の所属縢の分類  新聞記事は話題からいっても・文章の種類からいっ ても・多様である。調査の結果拾われた語が・どういう性格の集黙に属して

㍗るかがわかることが必要なので・各語の属する文章を層に分けた。4つの

；角度から層別をしたが・そのうち三つは記事単位の区別であり・一つは・

ユ記事内の位置上の区別である。

 1）文章の種類による区分（記事単位の分類） G種層別

  Lニュ・・一ス（ニュース価値のある事件を速報するもの）

  2．ニュ 一一スの解説（独立した解説記事のほか・ニュ  一ス記事のあとに

   付属した「解説」や「注」も。）

  3．社説・＝ラム（ニュ  一スの影響下にある論説・評論。寸描的描き方    のものも含む）

  4．ニュースに連なる特集記事（取材角度や編集法に特徴がある）

  一5．特別読みもの（直接には二。。 ・一スと関係がないが・物を見る霞に現    時的問題意識を含んでいる場合が多い。 動物紳士録． 菓京むかしむ

   かし，， 新人国記。等のようなもの）

  ・6．評論・論文（多く学芸欄にのるもの・時評的性格がある）

   7．実用知識読みもの（家庭欄に多い・ハウ・トゥーものなど）

       一3 一

 8・探訪ルポ（見て来たままを報ずる記事。 インタビェーなどによるe．

  スポーツ欄に多い）

 9．長期ニュース展望（週間・月闘・年間などの二L  一スをまとめたも．

  の）

10・記録・通知（株式・ラジt・テレビ番組・催しもののお知らせなど，

 要件だけを簡潔にしるしたもの。天気予報・番組案内の文章も含む＞

11．紹介記事（ 時の人 のような特定人物の紹介。海外雑誌新聞の論講  紹介など）

12・読者の作文（投書式意見文や ひととき 式随想作文など）

13・コミュニケーション（身上相談式な読者と社側との通信。読者の広  場式な読者同士の通信）

14・小説

15・商業広告（商品や事業の広告）

16・案内広告（いわゆる三行広告。大学入学案内・死亡通知などをふくむ＞

17・漫画

2）話題による区分（記事単位の分類）  丁種層別  ：L政治（国内政治）

 2．外交（臼：本の外交）

 3。経済（株式が主体，経済悶題でも，第1面にあるものは概ね政治）・

 4・労働

 5・赴会（社会画にのるもので，内容は雑多）

 6・国際（第2面外電が主体，1面にも多い）

 7・文化（学芸，文化欄）

 ＆地方（地方版）

 9・スポーツ（碁・将棋を含む）

10・婦人・家庭

1：L芸能。娯楽（ラジオ・テレビ番組，その解説）

12・広告（Gの14から17までを合併したもの）

3）署名態度による区分（記事単位の分類）  S種層別  1・無署名記事（一般の記事）

       一 4 一

2・通信祉記事 3・冒頭署名記事

4・末尾署名記事1（外部者）

5・末尾署名記事2（記者）

6・末尾署名記事3（略称による。 Q など）

7・外電冒頭記名記事（「ニェーヨーク十九目＝小野寺正画派員」の如ぎ  もの）

8・無署名だが社を代表する立葉にある筆者による記事（社説，天声人  語など）

9・無署名で外部者たることが明らかなもの（天気予報など）

10・ ［1】121こ同じ

4）紙薗一Eの位置による区分（1記事内の部分単位の分類）

 1・翠嵐し

 2・・標題・同名  3。 リード

 4・本文

 5・情報源・署名

 6・表

 7・写真や図・表などの説明  8。 T12｝こ同じ

機械処理プログラム

P種層別・

       漢テレで作ったデータを電子計算機が処理して語 彙表を作るためのプPtグラムについては，石綿の論文が，流れの概略をしる している。このプPtグラムを作るに先立って， HITAC 3010による，卑語 情報処理の，当言究駈における最初の試みとして，漢テレによる用語総索引「

作成プログラムを作り，一一ZZの文学作品や新聞記事を資料にして，作錨の凧 例つき用語総索引を作った。本書，斎藤の論文は，これの報告である。木村，

田中の論文は，それぞれ，機械処理プログラムの一部分の報告である。

 作業の流れ  電子計算機による新聞語彙調査の作業は，次のような手順．

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1

分析研究

新聞語彙分析法の研究

 語のよく使われる慶合の測りかた  語彙調査の大きな自的の一つは・基 本語彙を求めることである。基本語彙の求め方には，いろいろな考え方があ

るが・大きな方向として・：Basic Englishのように，意味の分析によって基 本的意味を表わす語を求め，それらの組み合わせで表わせる事象の範朋から 基本藷の範囲を定めていく方法と・現実の発話や文章の用語を調べて・よく 使われる語を統計的に求める方法と，二つのいきかたが考えられる。われわ

れが当面用いようとする方法は第二のものである。

 語の使われる度含を統計的に求める方法は第1に使用度数をかぞえ，使用 率を計算することであり，第2に語の所属層を単位にして嵌現の範囲をかぞ

．え・一定の基準によって幅の広さの指数を出すごどである。そのほかにもあ りうるが，まず，この二つをたよりにする。

 今回の新聞の調査では，語の所属層について，前述のように，G．①。

S・Pと4種の層別を行なった。このうち，GとT，特に聖（話題）は，語の 拙現の幅を測るときの尺度として・おもに廟用しようとするものである。

 出現の幅を重視するにともなって，使用度数の方も全体をいっしょにした 総度数のほかに，各層内での使用度数を重視する考え方に傾く。各層内での 使用度の高さを「深さ」と称することにする。

 以下，語の使われる度合を測るための基本的な考え方は，使用度の深さと lIIH現する層の幅の広さとを二つの観察次元としていくことである。すると，

       一 6 一

一ド表のように，

  使用度

o現幅 ^{深  い 浅  い}

広   い 広くて深い 広くて浅い

狭   い 狭くて深い 狭くて浅い

1）広くて深い語

2）広くて浅い語

3） 狭くて深い語 4） 狭くて浅い語

の4群の語彙が得られることになる。広くて深い語は，文句なしに「よく使 われる」と見てよい。反対に，狭くて浅い語は，「あまり使われない」語で：

あろう。その中間にある二つの群が問題である。これらは，それぞれ「よぐ 使われる」といえると思うが，その意味がちがうのである。広くて浅い語が

もしあるなら，それは，その醤語（われわれが課題にしているのは日本語〉

の基本的構造にかかわる語彙であろう。狭くて深い語は，特定層内での「よ く使われる」語である。それがどんな層か，国民の言語生活に大事な意味を もつ層であるか否かによって，標準的に「よく使われる」といえるかどうか がきまる。

 語彙調査の結果，得られた語を，このように，使われかたの性格によって 群分けをしてみよ5。扱うデータは，新聞語彙調査のサンプルに指定されだ

ものの一部門，昭和41年12月に，それまでにできた入力データ長単位2万 余語をインプットし，テスト約にアウトプットしたものである。

 第1次語彙表の制約条件  長単位で切られた入力データを計算機で処理 した結果，見出し語として立つものの中には，ふつうの語彙表の見幽し語には：

眼て来ない語形のものがある。その一つは，活風のある語の活用した形で終 止形以外のものである。例えば「行った」という句から1ま，「行っ」と「た」とが．

拾われ「行っ」は「行く」とは別の見出し語に立てられる。もうひとつ異様な のは，付属語の連続である。「行きましょう」という句からは「行き」と「ま しょう」が拾われ，「ましょう」は「ましょ5」のままで見出し語に立つ。この ような条件のもとで作られるのが，今回の作業において，訂算機と漢テレが 打ち出して来る第1次語彙表である。

 こういう不便が除かれて・計算機の中で語形の整理がなされるようになる のは，計算引用吉語学（Compu七atiOllal Linguistics）がずっと進み，その上に

       一7一

：立って自動処理プログラムが組まれるようになってからで，それは・まだま だ将来のことである。屋下のところでは，pre−edi七のときに見出し語形を 記入しておくか，第1次アウトプットに中開処理の手を加えて再入力するか

のどちらかしか方法がない。おれわれは後者の方法をえらんでいるが・一こ こにしるす語彙分析の試行は，第1次アウトプットに何の手も加えない，いわ

／t： 変態的な語彙表を材料として行なったものであることをことわっておく。

 第一次語彙表のアウトプット  12月テストランで作った語彙表は，次 のような種類のものから成り立つ。

① 出典語彙表（＊簡略五十音順に配列された見出し語のもとに，各語の出典   ナンバーがしるされ，原文にもどれるようにしてあるもの。見出し語だけ  ・は漢テレで印字してある）

 ＊簡略五十音順については，田中の論文を参照されたい。以下これを配

  ダ二丁と1，・う。

②度数順語彙表（総度数と順位とをしるし，度数順に見出し語だけを配列  したもの。見出し語は漢テレで印字する）

③配列順丁層別語彙表（簡略五十音順に配列された見戯し語のもとに，総  度数と，T，〜劉2各層内の度数とをしるしたもの。見出し語の印字は漢テ  レによる）

④ 配列順G層別語彙表（⑧と岡形式でG，〜G，7までの各度数をしるしたも  の）

 以上4種の語彙表のうち，②③④を用いて語彙分析の試行を行なった。

王位にどのような語があるかを一覧するために②の度数順語彙表の一部（度 数5まで364語）を以下（表1）に示す。

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 度数順層別語藁表の作成  広さと深さの関係を求める足がかりはT，G の層別であるので，層劉の度数順語彙表が必要であった。ところが分析法の 考えがあとから追ったために，当初予定したプログラムには，層別語彙表は 配列順だけが考えられており，度数願がなかった。そこで②と③④との照合 によって度数順の慰別語彙表を作った。②の度数順語彙表を志とにし，その 語の配列順におげる位置をさがし求めて，層翔度数を転記した。この配列順 は，漢字については，頭1字の代表音訓で引くものだから・これを求める作 業は，国語辞書を引くように簡単ではなかった。層別語彙表は，配列順より

も度数順の方がまず必要であるととがわかったので・早速，度数順層別語彙 蓑を作るプログラムを追加したが・そのtペレーートは，今厩の報告には間に 合わなかった。よって，層別語彙表の配列順から度数順への作りかえは，す べて人為作業で行なった。サンプルとして丁層溺度数順語彙表の上位52位 まで（総度tw 24まで）を示したのカ㍉表2である。

 表 2

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 各層内での度数分布調べと段階分け  表2を横に見ればel各語が各層に どのように分布しているかがわかる。例えば，最高度数の「、」（読点）は全体 で1036あり，その内訳は，政治記事に116，外交記事に15……そして広告 に146となっている。次にこの表をたてに見ると，各層の中で，何という語 が何回出現したかがわかる。例えば・政治記事の中では・「、」が116，「の」

が122，「。」（句点）が68……という具合である。政治から広告まで各層を上        一12一

；から下へだどってみると，：大体において，下へ行くほど数がへっているけれ ども，細かく見れば・必ずしも順番どおりではない。すなわち，各語は，層 三によって，出現のしかたにちがいがあるわけである。各語が，各層の中で出 現している度数が多い方か少ない方か，どの辺の位置を占めているかをつか みやすくするために，各層内での語の度数分布を調べ，便宜上5段階に区分

した。その結果は，例えば政治記事でいえば表3㊧ようになる。

 度数1が他と比較にならなく多いが，これは長単位の切り方のために，数 字の組み合わせなどがやたらにたくさん出て来るためである。これからの考

察をするのに，そのような無意味な数字列などを相手にしてもしかたがない ので，以下の分析では，総度教1の語を鮒象外とする。表3の政治記事内で の度数1の685語のうち，総度数1の語が駁8あるので，これを除くと残り 4ま167となる。このよ5にして三度i数1の語を除外し・総魔数2以．上の語に ついて，上記の処理をした結果，望とGの層溺において，表4．1，4．2のよ

うな段階区分を得た。      e

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473 この段階区分に従って各層内で度数順に配列した語彙表を示すと・次のようになる。（τについて，段階2までを示す。）  表5話題（T）層別による各層頻度段階風度数順語彙表（段階2まで）

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 広さと深さの調査  また，表2にもどる。表3， 数を，段階点数に置きかえると表6ができる。

4できまった各語の段階を，段階点数と呼ぶことにするQ表2の層別度 表 6

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 表6の右端2欄は新しく加えられたものだが・暦数とは・各語カミ度数の多 少にかかわらず存在している層の数をかぞえたものである。だから・層数 は，Tに関していえぽ1から12までの数となる。例えば・「、」は［Es 8を除 いて勉のすべてにあるから層数は11となる。合計点は・段階点数：を合計し たもの。層数は出現の幅を表わし，合計点は，幅の同じものの申での使用度 の深さの度合を示す。

 層数と合計点とによって，広さと深さを測り・広くて深い語から狭くて浅 N・語にいたるまで，語の群分けをしてみよ5。最初に示したように「広い」

「狭い」と「深い」賎い」を掛け合わせれば四つの群になるが，今は，それぞれ の次元にヂ中位」を入れて・九つの群に分けることにする。層数と合計点との 関係を考えると，層数12の語において，合計点の最大値は12×5で，60で あり，最小値：は12×1で12であるから・その値は60回転12までの整i数で

ある。仏様に層数11の語の合計点は55から11まで・二二10のものは50

から10までというふ弓になる。それぞれの中を，「深い」「中位∫浅い」のii三部 に分ける。分け方は・平均3．5から1．5までを「中位」とし・平均3．5をこえ るものを「深い」・平均1・5来命のものを「浅い」とする。層数1◎でいえば，

50から36までがr深い」，35から15までがr中位」，14から10までが「浅い」

となる。広さの方は，層数12から9までを「広い」，8から4までを「中位」・

3から1までを「狭い」とした。こうしてできる広さと深さの理論的配置は表 7のようになる。

  表 7

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 表6の母右端の合計点により，表7のわくづけに従って出語を分配したも のが表8である。G層瑚について岡様の処置を施したものが表9である。た だしこの表には，総度数6以上の287語だけがのっ：ている。したがって，纏

の狭い語で度数：が6以上ならば，ど5しても浅くぼならないので，狭くて浅 い群には一つも語が登記されていないのである。度数1までの語をこの表に のせれば，度数1は全部狭くて浅い群にはいるのだから，この群の語数がけ たちがいに大きくなるわけである。

  表8

語の使われかたの広さと深さとの閣係

 総慶数6以上の語（287）の層数別，頻度段階点数割一覧表（話題層別）

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 いま・fi 9によって，広くて深い語にどんなものがあるかと冤ると，次の 8語である。

  、の。をにはとて

 句読点とテニヲハがきれいにそろっている。句読点は・国語の文章の表言出 に絶対欠かすことのできないものであり・テニヲハは日本語の構造の根幹を・

なす語であることが，これでよくわかる。

 次に幅が広くて深さ中位のもの33語を藷類によって分けてみると・次の・

ようになる。

 〔助 詞〕

 〔助動詞〕

でがからなど

た ない だ ます

〔指承語〕 この これ その

も では れた

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や より へ

 こ動 詞〕 いう し ある いる い あっ なつ  〔名 詞〕 こと もの ところ

 〔記 号〕 「 」 〔〕・（ナカグロ） 一（横線）

 助動詞では，単純な判断を表わすものがここにあり，動詞では，形式動 詞・名詞では形式名詞が集まっている。すなわち・詞の中で辞に近い性質を

もった形式的な語が・辞とともにごζに位置する。

 広くて浅い語は12語で次のとおりである。

  なるためかばなりする臼本とつみ方へのう

 やはり・形式語が大部分であるが・「日本」とい5語がここには、・っている のは，新聞語彙の特徴を示すものであろう。

 以上の事実から，日本語の基幹をなす語に，重要さの度合で序列をつけセ みると・表9の上部の配置からダ大体のところ次のよ5になろう。

 1テニヲハ のをにはとてがもからよりへ

 2単純な文末判断辞  た だ ない

 3 コ・ソのつく指示語 この これ その

 4形式動詞  する いう ある いる なる

 5 形式名詞  こと もの ところ ため

 表9で，幡の中位の欄を見ると，「深い」には1語もない。かなりの纏を もって出現し，かつ，どこにも深く存在するという語はなかったわけである。

中位の幡で，深さの「中位」と「浅N・」とをいっしょにながめると，回数7 と6のところに，「にも」rには」「まで」「それ」「あり1「いっ」「おり」「と き」「点」など，基幹的形式語のつづきが見られるが，そのほかにも注意す べきことがある。「ても」「でも」「ながら」「たが」「しかし」「また」など，

接続助詞または接続詞の類があること，「まったく」「すぐ」のような副詞 があること。また，「日本」につながる性格の語として「東京」「髄」「後」

「人」「私」「自分」などの語があることなどである。 「日本」や「東京」が この資料の範囲内における新關語彙的なものであることはすぐ感じられるが

「前」「後」「人」「私」「自分」などが新聞語彙的なものか，一般基本語彙的 なものかは，これだけではわからない。しかし・戸数5・4・3の欄を見る

       rm ，n，3 一一

と・「男」「女」「結婚」「東京都」「政府」「問題」「社会」「年齢」「家庭」「米 鋤「社員」など・人事や社会現象を表わすことばが見え・これらが新聞語彙 的なものであるととには疑いがあるまい。

 さらに・非常にはっきりしているのは・幅の狭いところに属する語彙であ る。「深い」と「中位」とを合わせて・一目見てわかることは，ここにある語の 大半が案内広告欄に属するものであることだ。求人関係の語が多いこと・ま た，「3月∫2月」という語があることから見てこの入力データが2・3月の 新聞記事であることもすぐわかる。また「電MO 1」は「①」のような表記を

さしているのだが・これらの特殊マークがどの層に属するかは表5を見れば

わかる。

 層による用語の特徴  広さと深さの調査から基本語彙を求めようとする 試みが・層による用藷の特徴の一端を明らかにするのであるが・また別の方 向から，層と用語との関係をさぐってみよう。

 もし，各語が層とは無関係で所属層の性格に左右されることがないのなら ば・語の各層への散らばりかたは・大まかに言ってどの語も大体同じ割り合 いになるはずである。それが実際はどうであるか・ある語はある層に特に多 いとか特に少ないとかい5現象があるだろうか。それを調べるためにまず各 語を層に頬して中性と考えた場合の層別理論度数を算出してみる。理論度数 は各層の層別総度数の延べの総語数に対する比率を算出し，その比率によっ て，夢語の総度数を比例配分すれば出せる。τ層別についていえば，層別総 度数とその比率は次のようになっている。

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