[[言語教育学演習]] **JEFLL Corpus で語彙的コロケーションの分析を行う [#xc4e4782] ***本日のポイント [#h84dc0a2] --単語と単語の結び付きをどのように調査するか、を知る --コロケーションという概念とその抽出方法を知る --JEFLL をもとに、学年ごとの語彙的コロケーションの発達に関して考察する ***タスク1:be 動詞のクラスター情報を取り出す [#k94ac717] -be 動詞の使用の様子を観察してみよう: --be 動詞の用例を抽出する(活用形に注意すること) --be を含む連鎖情報を抽出する方法(語彙集計) ---どのような表現や構造が観察できるか話し合ってみる -練習:分担を決めて、学年ごとの be 動詞の特徴分析を行ってみよう --学年ごとに連鎖情報を抽出 --上位20個をリストアップし、相互比較する ---be 動詞の使用状況は学年を追うごとにどんな変化があるだろうか? ***タスク2:同様の分析を共起テーブルで行う [#l03ebe15] -make を中心語で共起表を作成してみよう -品詞で絞り込む --構造のパターンを推定できるか? -コロケーション統計の大まかな意味 --頻度:単純な頻度 --T-score :偶然かどうかを検定 --Log-log:結び付きの強度と頻度のバランス --MI-score:低頻度語を特に強調 -SCN の共起表の欠点は? -ネイティブ・スピーカーのコロケーション・パタンと比べてみる --[[Phrases in English (BNC):http://pie.usna.edu/]] ---make + N で n-gram を抽出 ---make/made/makes/making で傾向を見る ***タスク3:チームに分かれて動詞を決めて JEFLL vs. BNC を調べて観察してみる [#rc0770d7] -来週は休講なので、チームで調べた結果をもとに簡単な報告を wiki に書き込む -それぞれの動詞のコロケーションを -それぞれの動詞のコロケーションを取り出す仕方を話し合う --名詞・形容詞などのコロケーションの品詞も決める made public 173 VVN NN1 made love 159 VVD NN1 -take: Aydana, Miyamoto -give: Soya, Hashimoto -get: Doi, Yashiro, Kitami -have:Ibuki, Ogasawara