日本語語彙評定データの構築：ベイズ線形混合モデルによる分析

要旨

<p>本論文は，『分類語彙表』（WLSP；100,827 語）に基づき，日本語語彙に対する新しい主観規範を提示する。母語話者を対象としたウェブ調査において，各語について concreteness〈具象性〉，abstractness〈抽象性〉，obsoleteness〈古さ〉，innovativeness〈新しさ〉，polysemousness〈多義性〉の5 尺度（0-5）で評定を収集した。単語項目と評定者に対するランダム効果をもつベイズ線形混合モデル（BLMM）により，共通分散と項目・評定者起源の分散を分離し，信頼できる効果推定を得た。結果として，多義性は抽象性と弱い正の関連を示し，古さと新しさは互いに反対の傾向を示すことから，語の意味に対する通時的評価次元の両極として機能することが確認された。</p>

主題