Microsoft Word - ch doc

Size: px
Start display at page:

Download "Microsoft Word - ch doc"

Transcription

1 5. Host property 表現 Host property value cm のサイズの靴 サイズが 24cm の靴 Host property 表現と OBJECT 指示表現の曖昧性 本書で未解決のまま残している問題の一覧 この章の索引 モデル全体の構成に関わるキーワード 概念 分析などを表すキーワード 構文 解釈などを表すキーワード 日本語の具体的な表現 14 1

2 5. Host property 表現 5.1. Host property 4.1 節で OBJECT 指示表現による A の B 構文について見た (1) のように A と B の関連づけについては それぞれ好みはあるだろうが 様々な可能性が許されることがわかる (1) a. メアリの番組 ( メアリが見ている番組 メアリが出ている番組 メアリが推薦した番組...) b. A 社のビル ( A 社の社屋ビル A 社が購入したビル A 社が施工したビル...) c. ヴェニスの商人 の俳優( ヴェニスの商人 の中に出演していた俳優 ヴェニスの商人 役を演じたことのある俳優 ヴェニスの商人 役にふさわしそうな俳優...) これに対して (2) の場合 圧倒的に 1 つの解釈の可能性が突出している (2) a. メアリの弟 (??? メアリが推薦した彼の弟 ) b. A 社の社長 (???A 社の取引先の社長 ) c. ヴェニスの商人 の演出家(??? ヴェニスの商人 が大好きな この作品の演出家 ) (2) で主要部になっている 弟 社長 演出家 などの表現は OBJECT を指示しているものの その指示にあたって 別の OBJECT が軸となって指示が決定している 明らかに メアリの弟 と ジョンの弟 は 通常 別の OBJECT を指示すると理解されるだろう この意味で 軸になっている別の OBJECT は (3) のように Host という attribute の property の value として指定されると考えてみよう (3) {<x1,{<name, メアリ >}> <x3,{<kind, 弟 >, <Host, x1>}>} 以下 attribute が Host である property を Host property と呼び 意味素性に Host property を持つ表現を Host property 表現と呼ぶことにする 1 つまり 弟 のような表現は Host property 表現であり Lexicon では (4) のように指定されているとする (4) [{N}, <id,{<kind, 弟 >, <Host, >}>, 弟 ] メアリの弟 は (5)-(7) のように構築され その結果 (11) のような意味表示が導かれると考えたい (5) Numeration= {x1, x2, x3} a. <x1, [{N}, <x1,{<name, メアリ >}>, メアリ ]> b. <x2, [{J, +N, no}, φ, の ]> c. <x3, [{N}, <x3,{<kind, 弟 >, <Host, >}>, 弟 ]> (6) Merge base = {(5a),(5b), (5c)} (5a) <x1, [{N}, <x1,{<name, メアリ >}>, メアリ ]> (5b) <x2, [{J, +N, no}, φ, の ]> J-Merge <x1, [{NP, no}, <x1,{<name, メアリ >}>, < <x1, [{N}, φ, メアリ ]>, <x2, [{J}, φ, の ]> (7) Merge base = {(6), (5c)} (6) <x1, [{NP, no}, <x1,{<name, メアリ >}>, <... 略... (5c) <x3, [{N}, <x3,{<kind, 弟 >, <Host, >}>, 弟 ]> 1 Host property 表現は 西山 2003 の非飽和名詞に対応すると考えてよい 西山佑司 (2003) 日本語名詞句の意味論と語用論 - 指示的名詞句と非指示的名詞句 - ひつじ書房 2

3 <x3, [{N}, <x3,{<kind, 弟 >, <Host, x1>}>, < <x1, [{NP}, <x1,{<name, メアリ >}>, <... 略... <x3, [{N}, φ, 弟 ]> (8) LF 表示 (=PF 表示 ) <x3, [{N}, <x3,{<kind, 弟 >, <Host, x1>}>, < <x1, [{NP}, <x1,{<name, メアリ >}>, < <x1, [{N}, φ, メアリ ]>, <x2, [{J}, φ, の ]> <x3, [{N}, φ, 弟 ]> (9) LF 意味素性 <x3,{<kind, 弟 >, <Host, x1>}> <x1,{<name, メアリ >}> Relate x1 to x3. (4) のように 弟 は Lexicon において id-slot に id が指定されているので それ自身は OBJECT 指示表現である しかし Relate 指令については すでに関連づけが行われた状態になっているため それ以上の処置が必要ない そのため (2) のような表現の場合 解釈にゆれが観察されにくいのである 2 また Host property 表現は 次のような意味表示派生規則が適用すると考えたい (10) 意味表示派生規則 <xn,{..., <Kind, α>, <Host, xm>,...}> additional property on the Host <xm,{<α, xn>}> これによって (9) の LF 意味素性は 最終的に (11) のように Host である x1 に < 弟, x3> という property を加えて意味表示を構築する (11) 意味表示 {<x1,{<name, メアリ >, < 弟, x3>}>, <x3,{<kind, 弟 >, <Host, x1>}>} このように 弟 のような Host property 表現は 自分が指示しているわけではない OBJECT に property を追加するという意味で property 記述表現との共通性がある もちろん Host property 表現の Host が常に発音されなければならないわけではないが Host となる OBJECT が同定されない場合には Host property 表現の理解も止まることがある 3 (12) A: このボタンは おそらく犯人が落として行ったものだろう B: え 何か事件でもあったんですか 単体で 弟 と使われている場合には 次のように zero-merge が適用していると考えておけばよい (13) <x3, [{N}, <x3,{<kind, 弟 >, <Host, >}>, 弟 ]> zero-merge <x3, [{N}, <x3,{<kind, 弟 >, <Host, x4>}>, < <x4, [{NP}, <x4,{}>, φ]>, <x3, [{N}, φ, 弟 ]> zero-merge は A の B 構文でも適用しないと決まっているわけではない たとえば 次のような場合には 主要部となっている名詞が Host property 表現であっても 関連づけに様々な可能性が許されており A が B の項として解釈されていないことがうかがえる (14) a. A 社の弟 ( A 社が大好きな弟 A 社に勤めている弟 A 社を担当している弟...) 2 もちろん あえてゼロ代名詞を生じさせるような構築の仕方をすれば 有標の解釈も不可能ではない 3 ただし 総称の用法は可能であるが その場合 どのような表示になっているかは今後の課題とする 3

4 b. ヴェニスの商人 の社長 ( ヴェニスの商人 を彷彿とさせるような社長 ヴェニスの商人 の公演に出資している社長 ヴェニスの商人 のゲームを製作している社長...) c. メアリの演出家 ( メアリがいつも指名する演出家 メアリをいつも指名する演出家...) さらに (15) の サイズ 色 年齢 などは 一見 OBJECT 指示表現ではないと思うかもしれないが 以下では 弟 の場合と並行的に考えたい (15) a. [ この靴のサイズ ] は 私には大きすぎる b. [ あの車の色 ] は 目立ちすぎる c. [ その女性の年齢 ] は 僕にはちょうどいい つまり (15a) の LF 表示から取り出された意味素性は (16) のようになっており それが (17) のような意味表示を生むという分析である 4 (16) (15a) の [ ] 部分の LF 意味素性 <x3,{<kind, サイズ >, <Host, x1>}> <x1,{<kind, 靴 >}> Relate x1 to x3. (17) (16) に基づいた意味表示 {<x1,{<kind, 靴 >, < サイズ, x3>}>, <x3,{<kind, サイズ >, <Host, x1>}>} (15a) で この靴のサイズ という表現によって指示されているのは x1 という OBJECT のサイズという attribute の value である そのような value が指示されていることは (15) が (18) のように言い換えうることからもわかる (18) a. [24cm] は 私には大きすぎる b. [ 赤 ] は 目立ちすぎる c. [34 才 ] は 僕にはちょうどいい 5.2. value value を表す表現は property 記述表現として A の B の A としてあらわれることが可能である (19) a. [24cm の靴 ] は 私には大きすぎる b. [ 赤の車 ] は 目立ちすぎる c. [34 才の女性 ] は 僕にはちょうどいい これに対して Host property 表現は 最終的にはその value を指示していると考えられるにもかかわらず そのままでは A の B の A にすると 非常に解釈しにくい表現になる 5 (20) a. * サイズの靴 ( 24cm の靴 ) b. * 色の車 ( 赤の車 ) c. * 年齢の女性 ( 34 歳の女性 これまでの分析にしたがえば (20a) の派生は次のようになる (21) Numeration = {x1, x2, x3} a. <x1, [{N}, <x1,{<kind, サイズ >, <Host, >}>, サイズ ]> b. <x2, [{J, +N, no}, φ, の ]> c. <x3, [{N}, <x3,{<kind, 靴 >}>, 靴 ]> (22) Merge base = {(21a), (21b), (21c)} (21a) <x1, [{N}, <x1,{<kind, サイズ >, <Host, >}>, サイズ ]> 4 この という指示詞の部分がどのように意味表示に投影されるかについては 保留にしておく 5 Host property 表現が OBJECT 指示表現を主要部として Merge できないわけではない (i) a. サイズの測定 b. 色の追加 c. 年齢のごまかし ただし (i) の意味表示をどのように考えるかは別の問題を提起する 4

5 (21b) <x2, [{J, +N, no}, φ, の ]> J-Merge <x1, [{NP, no}, <x1,{<kind, サイズ >, <Host, x2>}>, < <x1, [{N}, φ, サイズ ]>, <x2, [{J}, φ, の ]> (23) Merge base = {(22), (21c)} (22) <x1, [{NP, no}, <x1,{<kind, サイズ >, <Host, x2>}>, <... 略... (21c)<x3, [{N}, <x3,{<kind, 靴 >}>, 靴 ]> <x3, [{N}, <x3,{<kind, 靴 >}>, < <x1, [{NP}, <x1,{<kind, サイズ >, <Host, x2>}>, <... 略... <x3, [{N}, φ, 靴 ]> (24) LF 表示 (=PF 表示 ) <x3, [{N}, <x3,{<kind, 靴 >}>, < <x1, [{NP}, <x1,{<kind, サイズ >, <Host, x2>}>, < <x1, [{N}, φ, サイズ ]>, <x2, [{J}, φ, の ]> <x3, [{N}, φ, 靴 ]> (25) LF 意味素性 <x3,{<kind, 靴 >}> <x1,{<kind, サイズ >, <Host, x2>}> Relate x1 to x3. この (25) の状態では x1 と x2 は関連づけられているが 肝心の x1 と x3 は関連づけられていない また ゼロ代名詞の場合とは異なり Host property の value となっている x2 は そもそも OBJECT として意味素性が導入されていないものであるから この (25) は解釈不可能ということになる このように 本書で提案している分析では (20) の解釈が難しいことを 新たな仮定を追加することなく説明できる cm のサイズの靴 ただし (20) は解釈不能でも (26) ならば容認可能になる (26) a. 24cm のサイズの靴 b. 赤の色の車 c. 34 歳の年齢の女性 つまり 24cm のサイズの という部分で サイズが 24cm である ということを表す property が作られ それが 靴 の property であるという構造になればよい そこで 次のような特殊 Merge 規則を仮定する (27) Host-Merge:property 記述表現と Host property 表現との特殊 Merge 規則 <xn, [{ 範疇素性 1, 統語素性 1}, <,{property1,...}>, 音韻形式 1]> <xm, [{ 範疇素性 2, 統語素性 2}, <xm,{property2,..., <Host, >}>, 音韻形式 2]> Host-Merge <xm, [{ 範疇素性 2, 統語素性 2}, <xm,{property2,..., <Host, _>}>, < <xn, [{ 範疇素性 1, 統語素性 1}, <xm,{property1,...}>, 音韻形式 1]> <xm, [{ 範疇素性 2}, φ, 音韻形式 2]> (27) は Host property の解釈不可能素性が何にも置換されずに削除されて _ になっている以外は 普通の Merge 規則と同じである これを仮定すると たとえば (26a) は次のようになる (28) Numeration= {x1, x2, x3, x4, x5} 5

6 a. <x1, [{N}, <,{<Value, 24cm>}>, 24cm]> b. <x2, [{J, +N, no}, φ, の ]> c. <x3, [{N}, <x3,{<kind, サイズ >, <Host, >}>, サイズ ]> d. <x4, [{J, +N, no}, φ, の ]> e. <x5, [{N}, <x5,{<kind, 靴 >}>, 靴 ]> (29) Merge base = {(28a), (28b), (28c), (28d), (28e)} (28a) <x1, [{N}, <,{<Value, 24cm>}>, 24cm]> (28b) <x2, [{J, +N, no}, φ, の ]> J-Merge <x1, [{NP, no}, <,{<Value, 24cm>}>, < <x1, [{N}, φ, 24cm]>, <x2, [{J}, φ, の ]> (30) Merge base = {(29), (28c), (28d), (28e)} (29) <x1, [{NP, no}, <,{<Value, 24cm>}>, <... 略... (28c) <x3, [{N}, <x3,{<kind, サイズ >, <Host, >}>, サイズ ]> Host-Merge <x3, [{N}, <x3,{<kind, サイズ >, <Host, _>}>, < <x1, [{NP}, <x3,{<value, 24cm>}>, <... 略... <x3, [{N}, φ, サイズ ]> (31) Merge base = {(30), (28d), (28e)} (30) <x3, [{N}, <x3,{<kind, サイズ >, <Host, _>}>, <... 略... (28d) <x4, [{J, +N, no}, φ, の ]> J-Merge <x3, [{NP, no}, <x3,{<kind, サイズ >, <Host, _>}>, < <x3, [{NP}, φ, <... 略... <x4, [{J}, φ, の ]> (32) Merge base = {(31), (28e)} (31) <x3, [{NP, no}, <x3,{<kind, サイズ >,<Host, _>}>, <... 略... (28e) <x5, [{N}, <x5,{<kind, 靴 >}>, 靴 ]> <x5, [{N}, <x5,{<kind, 靴 >}>, < <x3, [{NP}, <x3,{<kind, サイズ >, <Host, _>}>, <... 略..., <x5, [{N}, φ, 靴 ]> (33) LF 表示 (=PF 表示 ) 6

7 <x5, [{N}, <x5,{<kind, 靴 >}>, < <x3, [{NP}, <x3,{<kind, サイズ >, <Host, _>}>, < <x3, [{NP}, φ, < <x1, [{NP}, <x3,{<value, 24cm>}>, < <x1, [{N}, φ, 24cm]>, <x2, [{J}, φ, の ]> <x3, [{N}, φ, サイズ ]> <x4, [{J}, φ, の ]>, <x5, [{N}, φ, 靴 ]> (34) LF 意味素性 <x5,{<kind, 靴 >}> <x3,{<kind, サイズ >, <Host, _>}> Relate x3 to x5. <x3,{<value, 24cm>}> 6 (35) 意味表示 {<x5,{<kind, 靴 >, < サイズ,x3>}>, <x3,{<kind, サイズ >, <Value, 24cm>,<Host, x5>}>} (20) と (26) の対立は 民部 (2012) の指摘によるものである 7 さらに民部 (2012) の例文を示しておく (26) では たまたま Host property 表現に value を表す property 記述表現が追加されていたが 必ずしも value が提供されずとも 同様のパターンが観察されることがわかる (36) a. * 名前の男の子 b. 珍しい名前の男の子 (37) a. * 成績のメアリ b. ずば抜けた成績のメアリ (38) a. * 味の料理 b. 独特な味の料理 (39) a. * 動機の通り魔事件 b. 理不尽な動機の通り魔事件 (40) a. * 大きさの靴 b. ちょうどいい大きさの靴 (41) a. * 性格の太郎 b. 穏やかな性格の太郎 (42) a. * 作り方のプラモデル b. 複雑な作り方のプラモデル (43) a. * 長所のジョン b. 人懐っこさが長所のジョン (44) a. * 順位の決勝レース b. 過去最高の順位の決勝レース (45) a. * 犯人の連続殺人事件 b. 残忍な犯人の連続殺人事件 (46) a. * 日程の文化祭 6 Host である x5 の < サイズ,x3> という property は 意味表示派生規則によって追加されたものである 7 民部紘一 (2012) 名詞の意味と修飾における役割, 九州大学卒業論文. 7

8 b. 例年通りの日程の文化祭 (47) a. * 点数の合格者 b. 最高の点数の合格者 たとえば (36b) の場合 LF 表示から取り出された意味素性は (48) のようになり その結果 意味表示は (49) のようになる (48) LF 意味素性 <x5,{<kind, 男の子 >}> <x3,{<kind, 名前 >, <Host, _>}> Relate x3 to x5. <x3,{< 珍しい, _>}> (49) 意味表示 {<x5,{<kind, 男の子 >, < 名前,x3>}>, <x3,{<kind, 名前 >, < 珍しい, _>,<Host, x5>}>} (27) の Host-Merge によって Host property の解釈不可能素性 が削除されるのは Merge の相手が property 記述表現である場合に限られるので たとえ意味的には value に相当するものであっても OBJECT 指示表現が追加された場合には同様の解釈は生じない (50) a. * フロリダの産地のオレンジ ( {<x5,{<kind, オレンジ >, < 産地, x3>}>, <x3,{<kind, 産地 >, <Name, フロリダ >,<Host, x5>}>}) b. * ジョンの社長の会社 ( {<x5,{<kind, 会社 >, < 社長, x3>}>, <x3,{<kind, 社長 >, <Name, ジョン >,<Host, x5>}>}) また (27) の Host-Merge は Host property 表現が主要部として Merge する場合にしか適用しないので (51) にも適用しない (51) a. * サイズの 9 号の服 ( {<x5,{<kind, 服 >, < サイズ, x3>}>, <x3,{<kind, サイズ >, <Value, 9 号 >,<Host, x5>}>}) b. * 身長の 170cm の男 ( {<x5,{<kind, 男 >, < 身長, x3>}>, <x3,{<kind, 身長 >, <Value, 170cm>,<Host, x5>}>}) 5.4. サイズが 24cm の靴 5.3 節では 次のような表現の派生について考察した (26) a. 24cm のサイズの靴 b. 赤の色の車 c. 34 歳の年齢の女性 ほぼ同じ意味で (52) のような言い方もありうる 8 (52) a. サイズが 24cm の靴 8 ただし 5.3 節の (51) で (i) に対して (ii) の語順は容認されないということを述べたが (iii) に対して (iv) の語順は 不自然ではあるものの 完璧に容認不可能というほどではない (i) a. 9 号のサイズの服 b. 170cm の身長の男 (ii) a. * サイズの 9 号の服 b. * 身長の 170cm の男 (iii) a. サイズが 9 号の服 b. 身長が 170cm の男 (iv) a.??/?*9 号がサイズの服 b.??/?*170cm が身長の男 この違いは ガ格名詞句の特性に帰するべきではないかと考えているが まだ具体的な分析案があるわけではな い 8

9 b. 色が赤の車 c. 年齢が 34 歳の女性 この場合も 5.3 節と同じ方法で説明するために (53) のように の には範疇素性が T である語彙項目もあると仮定してみる 9 (53) [{T, no}, φ, の ] 5.3 節の場合とは property 記述表現と Host property 表現との特殊 Merge 規則 が適用する際に主要部となる要素が異なっているが この場合も範疇 T が例外を引き起こすと考えておく (54) Numeration = {x1, x2, x3, x4, x5} a. <x1, [{N}, <x1,{<kind, サイズ >, <Host, >}>, サイズ ]> b. <x2, [{J, +N, ga}, φ, が ]> c. <x3, [{N}, <,{<Value, 24cm>}>, 24cm]> d. <x4, [{T, no}, φ, の ]> e. <x5, [{N}, <x5,{<kind, 靴 >}>, 靴 ]> (55) Merge base = {(54a), (54b), (54c), (54d), (54e)} (54a) <x1, [{N}, <x1,{<kind, サイズ >, <Host, >}>, サイズ ]> (54b) <x2, [{J, +N, ga}, φ, が ]> J-Merge <x1, [{NP, ga}, <x1,{<kind, サイズ >, <Host, >}>, < <x1, [{N}, φ, サイズ ]>, <x2, [{J}, φ, が ]> (56) Merge base = {(55), (54c), (54d), (54e)} (54c) <x3, [{N}, <,{<Value, 24cm>}>, 24cm]> (54d) <x4, [{T, no}, φ, の ]> <x4, [{T, no}, <,{<Value, 24cm>}>, < <x3, [{N}, φ, 24cm]>, <x4, [{T}, φ, の ]> (57) Merge base = {(55), (56), (54e)} (55) <x1, [{NP, ga}, <x1,{<kind, サイズ >, <Host, >}>, <... 略... (56) <x4, [{T, no}, <,{<Value, 24cm>}>, <... 略... Host-Merge <x4, [{T, no}, <x1,{<value, 24cm>}>, < <x1, [{NP}, <x1,{<kind, サイズ >, <Host, _>}>, <... 略... <x4, [{T}, φ, <... 略... (58) Merge base = {(57), (54e)} (57) <x4, [{T, no}, <x1,{<value, 24cm>}>, <... 略... (54e) <x5, [{N}, <x5,{<kind, 靴 >}>, 靴 ]> <x5, [{N}, <x5,{<kind, 靴 >}>, < <x4, [{T}, <x1,{<value, 24cm>}>, <... 略... <x5, [{N}, φ, 靴 ]> 9 弁護士の太郎 のように いわゆる同格のノの場合について第 4 章では 範疇素性が J であるノであると仮定して説明したが 範疇素性が T であるノが関わっている可能性もある 9

10 (59) LF 表示 (=PF 表示 ) <x5, [{N}, <x5,{<kind, 靴 >}>, < <x4, [{T}, <x1,{<value, 24cm>}>, < <x1, [{NP}, <x1,{<kind, サイズ >, <Host, _>}>, < <x1, [{N}, φ, サイズ ]>, <x2, [{J}, φ, が ]> <x4, [{T}, φ, < <x3, [{N}, φ, 24cm]>, <x4, [{T}, φ, の ]> <x5, [{N}, φ, 靴 ]> (60) LF 意味素性 <x5,{<kind, 靴 >}> <x1,{<value, 24cm>}> Relate x1 to x5. <x1,{<kind, サイズ >, <Host, _>}> (61) 意味表示 {<x5,{<kind, 靴 >, < サイズ,x1>}>, <x1,{<kind, サイズ >, <Value, 24cm>,<Host, x5>}>} 日本語では ~ は ~ が... という構文がよく用いられるが その中の多くのものは ガ格名詞が Host property 表現になっている (62) a. 太郎は背が高い b. 桜は見た目がきれいだ c. キリスト教は信者が多い d. 彼は様子がおかしい e. この高校は合格者が少ない f. あの国は税率が高い g. 新幹線は料金が高い h. スーパーマンは力が強い i. このリンゴは酸味が強い 5.1 節では (63) のような表現を Host property 表現として紹介したが (64) のような 全体 - 部分 の関係を表す表現も Host property 表現と考えていいだろう (63) a. ジョンは父親が弁護士だ b. あの会社は社長が有名だ c. オセロ は主役が大事だ (64) a. 象は鼻が長い b. ジョンは目が青い c. この車はエンジンが静かだ Host property 表現が述語部分にあらわれる場合も時々ある (65) a. 姉はジョギングが日課だ b. 今年は茶色が流行です (62) のような文は 英語に直訳しにくいことでも知られている これまでは もっぱらハという助詞の機能に関して その特異性が論じられてきたことが多かったが 上記のように分析してくると むしろ特殊性を持っているのは Host property 表現のほうではないかと思われてならない もちろん 英語にも age とか weight のような Host property 表現はあるわけだが property 記述表現と Host property 表現との特殊 Merge 規則 が適用しないために (62) のような構文がないという可能性もある 逆に 英語にあって日本語にはない構文として (66) のようなものがある 10

11 (66) a. John is [three years old]. b. This pool is [two meters deep]. たとえば (66a) の場合 <old, _> と <Value, three years> という property を含む語が Merge した結果 <old, three years> というような property が構築されれば意味が表示されるように思われるが その合成規則がどのようになっているかということに加えて (66a) の文では John is old という含意が失われているという点も説明を要するところである 形容詞が関わる構文については 日本語と英語の間にいろいろな違いがあることが知られているが attribute をどのように表現するかという違いがその根底にあるのではないだろうか 5.5. Host property 表現と OBJECT 指示表現の曖昧性 弟 のような Host property 表現は その指標番号の OBJECT を意味表示に生起させるという点で OBJECT 指示表現でもあるが Host property を持っているという点で たとえば 犬 のような OBJECT 指示表現と異なっている ただし 実は同じ語彙であっても Host property を持つかどうかには曖昧性がある たとえば 長男 という表現は 普通ならば さんの長男 さんの長男 というように 別の OBJECT を軸にして指示が決定する表現であり Host property 表現とみなすべきだろうが たとえば 長男会 なるものがあったとして 今日は 12 人の長男が集まった といった場合には その 長男 は 誰の長男であるかということは問題にされていない 後者の場合は Host property を持たない OBJECT 指示表現とみなすべきだろう 逆に 学生 という表現も 普通は Host property を持たない OBJECT 指示表現として用いられるかもしれないが 文脈によっては 大学の学生 大学の学生 のように Host property 表現としての用いられ方をする場合もある Host property を持つかどうかは 単純に分類してしまえる問題ではないのである また Host property 表現には それとは別の曖昧性もつきまとう たとえば 奥さん という表現は Host property を持たない 既婚婦人 という意味の場合と Host property を持つ さんの配偶者 という意味の場合とがあるが 後者に限った場合でも (67) には 2 つの異なる解釈がある (67) 医者の奥さん 1 つは (68) のような意味表示 もう 1 つは (69) のような意味表示である また 文脈を工夫すれば (70) のような解釈も無理ではない (68) {<x1,{<kind, 医者 >,< 奥さん, x3>}>, <x3,{<kind, 奥さん >, <Host, x1>}>} (69) {<x3,{<kind, 医者 >,<Kind, 奥さん >, <Host, x4>}>, <x4,{}>} (70) {<x1,{<kind, 医者 >}>, Relate x1 to x3. <x3,{<kind, 奥さん >, <Host, x4>}>, <x4,{}>} (68) と (69)/(70) の違いは 医者 を 奥さん の項 (Host) として Merge するか それとも 奥さん の項をゼロ代名詞とするかである 後者では 関連づけ を行なう必要があり そこで 医者 = 奥さん という解釈をすると (69) になる このように A の B 構文には いろいろな要因による曖昧性があり たとえば (71) は実際に新聞で使われていた例であるが 一見 どのように構築すればいいか 迷っても当然だろう (71) ( 大相撲の野球賭博問題で 警視庁組織犯罪対策 3 課は 19 日までに 恐喝容疑などで ) [ 現役力士の実兄の元力士 ]( を立件する方針を固めた ) まず 現役力士 実兄 元力士 はすべて OBJECT 指示表現であるが その中で 実兄 は Host property 表現でもある (72) Numeration {<x1, [{N}, <x1,{<kind, 現役力士 >}>, 現役力士 ]>, <x2, [{J, +N, no}, φ, の ]>, <x3, [{N}, <x3,{<kind, 実兄 >, <Host, >}>, 実兄 ]>, <x4, [{J, +N, no}, φ, の ]>, <x5, [{N}, <x5,{<kind, 元力士 >}>, 元力士 ]>} 11

12 そして これは A の B の C という形をしているので この 3 つの名詞にどの順番で Merge 規則が適用するかで おおまかに言って次の 2 つの構造の可能性がある (73) a. b. (73b) の場合には 実兄 を主要部として Merge していないので その項 (Host) はゼロ代名詞でしかありえないが (73a) の場合には 実兄 の項が 現役力士 である可能性がある (73a) の場合でも 実兄 の項が 現役力士 でない可能性はあるが その場合 言語使用者が独自に文脈から情報を集めて Relate 指令を解決しなければならないため ずっと負荷が高くなる したがって 実兄 に関して解釈の負荷がもっとも少ないのは (73a) の構造で 実兄 の項が 現役力士 となる場合である さらに (73a) の構造でも 実兄 と 元力士 の間の Relate 指令については 言語使用者が自力で解決する必要があるが この場合 実兄 = 元力士 という解釈は不可能ではない この関連付けの方法は最も負荷が低い方策である このようにして (71) で通常 とられる解釈とは 現役力士 に 実兄 がおり その 実兄 が 元力士 である という解釈なのである 2.6 節で 動詞の項にゼロ代名詞が用いられているかどうかをソ系列指示詞を使ってテストしたが Host property 表現の場合も 上記のような曖昧性が出ないように工夫すれば同様の結果が観察される (74) A: もしもし 社員数 調べておいてくれた? 10 B: えっと その会社って どれのことでしたっけ ソ系列指示詞は Numeration において その談話ですでに用いられた指標番号をになう必要があるが (74) では 一見 会社 である OBJECT は出現していないように見える それにもかかわらず その会社 という表現が可能であるのは A の発話の中の 社員数 という Host property 表現がその Host である OBJECT を項にとるため それを先行詞にすることができるからである いわば もしもし あそこの社員数 調べておいてくれた? というのと同様の意味表示が頭の中に生まれていることになる また (74) は 先に Host property 表現が出現し Host であるその項に対してソ系列指示詞を用いている場合であるが 逆に 先に OBJECT 指示表現を出現させ それを Host とする Host property 表現にソノを付けることもできる 11 (75) A: 絶対に秘密がばれないで最先端の手術が受けられます ( ブラックジャック 的な文脈で ) B: その医者は信用できるのかね (76) CD ショップで流れていたピアノの演奏に涙が出るほど感動した そのピアニストは目が見えないそうだ この場合 後続するほうの名詞が Host property 表現であることがキーポイントである 次のように普通の OBJECT 指示表現を用いると ソ系列指示詞が容認不可能になるからである (77) A: 絶対に秘密がばれないで最先端の手術が受けられます ( ブラックジャック 的な文脈で ) B: * そいつは信用できるのかね (78) CD ショップで流れていたピアノの演奏に涙が出るほど感動した * その人は目が見えないそうだ 10 もしもし とつけることによって ここが談話の始まりであるという場面設定が固定されることを意図して いる 11 (75) と (76) の例文は酒井弘氏の指摘 ( ) による 12

13 しばしば言及される 出家とその弟子 という例も まさにこのケースである 5.6. 本書で未解決のまま残している問題の一覧 cf. 5.1 節 注 3: Host property 表現にも たとえば この職業には 身長は関係ない のような 総称的な用法がある その場合の解釈をどのように表現するべきかはまだ十分に考察していない cf. 5.2 節 注 5: Host property を持つ表現が OBJECT 指示表現を主要部として Merge できないわけではない (79) a. サイズの測定 b. 色の追加 c. 年齢のごまかし ただし (79) の意味表示をどのように考えるかは別の問題を提起する cf. 5.4 節 : 5.3 節において 修飾構文の場合 (80) に対して (81) の語順は容認されないということを述べたが 叙述構文の場合には (82) に対して (83) の語順は 不自然ではあるものの 完璧に容認不可能というほどではない (80) a. 9 号のサイズの服 b. 170cm の身長の男 (81) a. * サイズの 9 号の服 b. * 身長の 170cm の男 (82) a. サイズが 9 号の服 b. 身長が 170cm の男 (83) a.??/?*9 号がサイズの服 b.??/?*170cm が身長の男 この違いは ガ格名詞句の特性に帰するべきではないかと考えているが まだ具体的な分析案があるわけではない cf. 5.5 節 : 固有名詞でも Host property 表現になれるか次の (84a) が (84b) と同じ解釈になれるとすると 太郎 というような固有名詞でも このような交替をしうるということになる 12 (84) a. 僕が太郎を当てて見せます b. 僕が誰が太郎か当てて見せます おそらく ここでの分析と同様に扱えるのではないかと考えているが まだ十分に考察しきれていない 12 (84) の文は 慶応大学にて出た質問に基づいている 13

14 5.7. この章の索引 モデル全体の構成に関わるキーワード LF 意味素性, 3, 5, 7, 8, 概念 分析などを表すキーワード Host property 表現, 2 Merge Host-Merge(property 記述表現と Host property 表現との特殊 Merge 規則 ), 5, 6, 9 J-Merge(J の特殊 Merge 規則 ), 2, 5, 6, 9 zero-merge( ゼロ代名詞 用の処理 ), 3 意味表示派生規則, 3 関連づけ, 構文 解釈などを表すキーワード 格助詞の, 2, 4, 6, 9, 日本語の具体的な表現 24cm, 6, 9 弟, 2 靴, 4, 6, 9 現役力士, 11 サイズ, 4, 6, 9 実兄, 11 メアリ, 2 元力士, 11 14

Microsoft Word - SR doc

Microsoft Word - SR doc 3. Merge と SR 3.1. Merge 2 章では 構造構築の部品となる それぞれの語彙範疇の意味について考えた いよいよ 構造構築と意味の関係の考察に入ろう Computational System における構造構築の基本的な操作は Merge( 併合 ) と呼ばれる 14 (43) Merge( 併合 ) i. 2 つの要素 (Numeration の中の語彙項目もしくは Merge

More information

Microsoft Word - SR doc

Microsoft Word - SR doc 3. 修飾関係 3.1. Merge 次に いよいよ 複数の語の組み合わせによって どのように意味が構築されるかということについて考えていこう (3) の Computational System には Numeration を入力とし その中の要素を組み合わせて構造を構築していくための操作 Merge( 併合 ) がある 22 (133) Merge( 併合 ) i. 2 つの要素 (Numeration

More information

2 116

2 116 1 北陸大学 紀要 第27号 2003 pp. 115 122 中国人日本語学習者が間違えやすい表現について 王 国 華 A Study on the Expressions in which Chinese Learners of Japanese Frequently Make Mistakes Wang GuoHua Received October 28, 2003 1 はじめに 中国語を母国語とする日本語学習者の数は年々増え続けている

More information

nlp1-05.key

nlp1-05.key 実用的な構文解析 自然言語処理論 I 今までの例に挙げた文法は非常に単純 実用的な文法 いろいろな文に対応しなければならない それだけ規則の数も増える 5. 文法 3( 素性構造と ) 規則を効率的に管理する必要がある 1 2 一致の例 英語における一致 (agreement) 数 ( 単数形, 複数形 ) 人称 (1 人称,2 人称,3 人称 ) 名詞句の例 a desk the desks a

More information

[ 演習 3-6AA] ウェブページの検索結果の表示順序 ( 重要 ) 10D H 坂田侑亮 10D F 岩附彰人 10D D 財津宏明 1.1 ページランクとは ページランクとは グーグルが開発した検索エンジンのウェブページの重要度を判定する技術である サーチエ

[ 演習 3-6AA] ウェブページの検索結果の表示順序 ( 重要 ) 10D H 坂田侑亮 10D F 岩附彰人 10D D 財津宏明 1.1 ページランクとは ページランクとは グーグルが開発した検索エンジンのウェブページの重要度を判定する技術である サーチエ 1.1 ページランクとは ページランクとは グーグルが開発した検索エンジンのウェブページの重要度を判定する技術である サーチエンジンは質の高いウェブページをどれだけ上位に並べられるかということが重要です 従来の検索エンジンでは検索された単語とそのページの関連性を元に評価をしていましたが ここに どれだけ注目されているか という指標を盛り込んだことが特筆すべきポイントです 具体的には 質の良い ( ページランクの高い

More information

<4D F736F F F696E74202D FA8C6F B938C8FD888EA95948FE38FEA8AE98BC6817A81758A4F8D91906C97AF8A7790B682CC8DCC977082C693FA967B8CEA945C97CD82C98AD682B782E992B28DB881768C8B89CA838C837C815B83678DC58F4994C52E70707

<4D F736F F F696E74202D FA8C6F B938C8FD888EA95948FE38FEA8AE98BC6817A81758A4F8D91906C97AF8A7790B682CC8DCC977082C693FA967B8CEA945C97CD82C98AD682B782E992B28DB881768C8B89CA838C837C815B83678DC58F4994C52E70707 外国人留学生の採用と日本語能力に関する調査 結果レポート 調査趣旨 これまでに官公庁 公的機関や人材会社が実施した調査では 外国人留学生の採用にあたって企業が日本語能力を重視していることが指摘されてきました 例えば 経済産業省の調査 ( ) では 外国人留学生採用の決め手となった理由として 最も多くの企業が 日本語能力 を挙げています 日本で就労する上で 日本語が重要であることは疑う余地がありません

More information

早稲田大学大学院日本語教育研究科 修士論文概要書 論文題目 ネパール人日本語学習者による日本語のリズム生成 大熊伊宗 2018 年 3 月

早稲田大学大学院日本語教育研究科 修士論文概要書 論文題目 ネパール人日本語学習者による日本語のリズム生成 大熊伊宗 2018 年 3 月 早稲田大学大学院日本語教育研究科 修士論文概要書 論文題目 ネパール人日本語学習者による日本語のリズム生成 大熊伊宗 2018 年 3 月 本研究は ネパール人日本語学習者 ( 以下 NPLS) のリズム生成の特徴を明らかにし NPLS に対する発音学習支援 リズム習得研究に示唆を与えるものである 以下 本論文 の流れに沿って 概要を記述する 第一章序論 第一章では 本研究の問題意識 意義 目的 本論文の構成を記した

More information

Microsoft Word - intl_finance_09_lecturenote

Microsoft Word - intl_finance_09_lecturenote ドルの需要ドルの供給国際金融論 29 秋講義メモ 第 2 章為替レートの決定理論 : アセット アプローチ ( 教科書第 4 章 ) イントロダクション円 ドル レート 円で測ったドルの価格 他の製品と価格と同様に, ドルの需要と供給の相互作用で為替レートは決まる. ところで, ドルが需要されたり供給されたりするのはどんな時? 米国製品 サービスの輸入 ( ドルの需要 ), 自国製品 サービスの輸出

More information

44 4 I (1) ( ) (10 15 ) ( 17 ) ( 3 1 ) (2)

44 4 I (1) ( ) (10 15 ) ( 17 ) ( 3 1 ) (2) (1) I 44 II 45 III 47 IV 52 44 4 I (1) ( ) 1945 8 9 (10 15 ) ( 17 ) ( 3 1 ) (2) 45 II 1 (3) 511 ( 451 1 ) ( ) 365 1 2 512 1 2 365 1 2 363 2 ( ) 3 ( ) ( 451 2 ( 314 1 ) ( 339 1 4 ) 337 2 3 ) 363 (4) 46

More information

i ii i iii iv 1 3 3 10 14 17 17 18 22 23 28 29 31 36 37 39 40 43 48 59 70 75 75 77 90 95 102 107 109 110 118 125 128 130 132 134 48 43 43 51 52 61 61 64 62 124 70 58 3 10 17 29 78 82 85 102 95 109 iii

More information

数理言語

数理言語 人工知能特論 II 第 5 回二宮崇 1 今日の講義の予定 CCG (COMBINATORY CATEGORIAL GRAMMAR) 組合せ範疇文法 2 講義内容 前回までの内容 pure CCG Bluebird 今回の内容 Thrush Starling 擬似的曖昧性 CCG のすごいところ 3 前回説明したCCG ``pure categorial grammar 関数適用規則 (functional

More information

Microsoft PowerPoint - 08LR-conflicts.ppt [互換モード]

Microsoft PowerPoint - 08LR-conflicts.ppt [互換モード] 属性文法 コンパイラ理論 8 LR 構文解析補足 : 属性文法と conflicts 櫻井彰人 Racc (Yacc 系のcc) は属性文法的 非終端記号は 値 (semantic value) を持つ パーザーは パーザースタックをreduceするとき ( 使う規則を X ::= s とする ) s に付随する semantic value (Racc では配列 valueにある ) を用いて action

More information

自立語と付属語 文法的な面からもう少し詳しく解説します ひとつの文は複数の文節からなります 文 つなみ津波が文節 き来ます文節 そして 文節は自立語だけ あるいは自立語プラス付属語で構成されています つなみ津波 が 自 + 付 き来ます 自 自 自立語 付 付属語 自立語とはその語だけで意味を持ち

自立語と付属語 文法的な面からもう少し詳しく解説します ひとつの文は複数の文節からなります 文 つなみ津波が文節 き来ます文節 そして 文節は自立語だけ あるいは自立語プラス付属語で構成されています つなみ津波 が 自 + 付 き来ます 自 自 自立語 付 付属語 自立語とはその語だけで意味を持ち やさしい日本語 のための分かち書きルール やさしい日本語 には 文を分かち書きにするというルールがあります ここでは 掲示物等で やさしい日本語 を使用する際の分かち書きの仕方について 詳しく説明します この分かち書きルールは外国人留学生 21 人にアンケートを行い 確実に情報が伝わるかや 誤解を生じることがないかなどについての検証を行いました また この分かち書きルールは社会言語学研究室が提案する

More information

Microsoft Word - ブロックワード&単語テスト フォーマット.doc

Microsoft Word - ブロックワード&単語テスト フォーマット.doc < 英語ブロックオリジナル英単語帳単語テスト (No. 1 ~ 10) > (1) 私は 私が (1) 私は 私が (2) あなた ( たち ) は [ が / を / に ] (2) あなた ( たち ) は [ が / を / に ] (3) 彼は 彼が (3) 彼は 彼が (4) 彼女は 彼女が (4) 彼女は 彼女が (5) ~ と そして (5) ~ と そして (6) 1 つの 1 人の

More information

4 学習の活動 単元 Lesson 1 (2 時間 ) 主語の決定 / 見えない主語の発見 / 主語の it 外国語表現の能力 適切な主語を選択し英文を書くことができる 外国語理解の能力 日本の年中行事に関する内容の英文を読んで理解できる 言語や文化についての知識 理解 適切な主語を選択 練習問題の

4 学習の活動 単元 Lesson 1 (2 時間 ) 主語の決定 / 見えない主語の発見 / 主語の it 外国語表現の能力 適切な主語を選択し英文を書くことができる 外国語理解の能力 日本の年中行事に関する内容の英文を読んで理解できる 言語や文化についての知識 理解 適切な主語を選択 練習問題の 学校番号 310 平成 29 年度英語科 教科科目単位数指導学年教材名 副教材名 英語英語表現 4(2 単位 2) 第 2 学年 Vision Quest English Expression Ⅱ( 啓林館 ) 同 WORKBOOK Hope ( 啓林館 ) 1 担当者からのメッセージ ( 学習方法等 ) 英語表現 4 単位を 2 年生 3 年生で 2 単位ずつ履修する 教科書は 3 つのパートに分かれており

More information

日本語「~ておく」の用法について

日本語「~ておく」の用法について 論文要旨 日本語 ~ ておく の用法について 全体構造及び意味構造を中心に 4D502 徐梓競 第一章はじめに研究背景 目的 方法本論文は 一見単純に見られる ~ておく の用法に関して その複雑な用法とその全体構造 及び意味構造について分析 考察を行ったものである 研究方法としては 各種辞書 文法辞典 参考書 教科書 先行研究として ~ておく の用法についてどのようなもの挙げ どのようにまとめているかをできる得る限り詳細に

More information

238 古川智樹 機能を持っていると思われる そして 3のように単独で発話される場合もあ れば 5の あ なるほどね のように あ の後続に他の形式がつく場合も あり あ は様々な位置 形式で会話の中に現れることがわかる では 話し手の発話を受けて聞き手が発する あ はどのような機能を持つ のであろ

238 古川智樹 機能を持っていると思われる そして 3のように単独で発話される場合もあ れば 5の あ なるほどね のように あ の後続に他の形式がつく場合も あり あ は様々な位置 形式で会話の中に現れることがわかる では 話し手の発話を受けて聞き手が発する あ はどのような機能を持つ のであろ 238 古川智樹 機能を持っていると思われる そして 3のように単独で発話される場合もあ れば 5の あ なるほどね のように あ の後続に他の形式がつく場合も あり あ は様々な位置 形式で会話の中に現れることがわかる では 話し手の発話を受けて聞き手が発する あ はどのような機能を持つ のであろうか この あ に関して あいづち研究の中では 主に 理解して いる信号 堀口1 7 として取り上げられているが

More information

Exploring the Art of Vocabulary Learning Strategies: A Closer Look at Japanese EFL University Students A Dissertation Submitted t

Exploring the Art of Vocabulary Learning Strategies: A Closer Look at Japanese EFL University Students A Dissertation Submitted t Exploring the Art of Vocabulary Learning Strategies: A Closer Look at Japanese EFL University Students MIZUMOTO, Atsushi Graduate School of Foreign Language Education and Research, Kansai University, Osaka,

More information

Microsoft Word - 佐々木和彦_A-050(校了)

Microsoft Word - 佐々木和彦_A-050(校了) 教育総研発 A-050 号 知識が活かされる英語の指導とは ~ 使い途 あっての知識 ~ 代々木ゼミナール英語講師 佐々木和彦 文法や構文など 英語の知識を生徒に与えると そのような知識を与える前よりも生徒の読解スピードが圧倒的に遅くなることがあります 特に 教えられた知識を使おうとする真面目な生徒にそのような傾向があります もちろん 今までいい加減に読んでいた英文を それまでは意識したことがなかったルールや知識を意識しながら読むのですから

More information

京都立石神井高等学校平成 31 年度教科 ( 外国語 ( 英語 ) ) 科目 ( 英語表現 Ⅱ ) 年間授業計 ( 標準 α) 教 科 : 外国語 ( 英語 ) 科目 : 英語表現 Ⅱ 単位数 : 2 単位 対象学年組 : 第 2 学年 A 組 ~G 組 教科担当者 :(A 組 : 岡本 松井 )(

京都立石神井高等学校平成 31 年度教科 ( 外国語 ( 英語 ) ) 科目 ( 英語表現 Ⅱ ) 年間授業計 ( 標準 α) 教 科 : 外国語 ( 英語 ) 科目 : 英語表現 Ⅱ 単位数 : 2 単位 対象学年組 : 第 2 学年 A 組 ~G 組 教科担当者 :(A 組 : 岡本 松井 )( 京都立石神井高等学校平成 3 年度教科 ( 外国語 ( 英語 ) ) 科目 ( 英語表現 Ⅱ ) 年間授業計 ( 標準 α) 教 科 : 外国語 ( 英語 ) 科目 : 英語表現 Ⅱ 単位数 : 単位 対象学年組 : 第 学年 A 組 ~G 組 教科担当者 :(A 組 : 岡本 松井 )(BC 組発展 : 松井 標準 α: 柳田 標準 β: 岡本 )(DE 組発展 : 川原 標準 α: 松井標準 β:

More information

話法 Celce-Murcia と Larsen-Freeman(1983, pp ) 高橋 根岸 (2014, pp ) に基づいて 話法について 通常の視点とは異なる視点から 概略的に述べる 1 話法 英語文法における 話法 という用語はいかなる意味なのかについて

話法 Celce-Murcia と Larsen-Freeman(1983, pp ) 高橋 根岸 (2014, pp ) に基づいて 話法について 通常の視点とは異なる視点から 概略的に述べる 1 話法 英語文法における 話法 という用語はいかなる意味なのかについて 話法 Celce-Murcia と Larsen-Freeman(1983, pp. 459-472) 高橋 根岸 (2014, pp. 290-305) に基づいて 話法について 通常の視点とは異なる視点から 概略的に述べる 1 話法 英語文法における 話法 という用語はいかなる意味なのかについて確認しておく 話法という文法用語は 簡単に言うと 発話の伝達方法 という意味である 1.1 直接伝達方法

More information

Microsoft PowerPoint - 04_01_text_UML_03-Sequence-Com.ppt

Microsoft PowerPoint - 04_01_text_UML_03-Sequence-Com.ppt システム設計 (1) シーケンス図 コミュニケーション図等 1 今日の演習のねらい 2 今日の演習のねらい 情報システムを構成するオブジェクトの考え方を理解す る 業務プロセスでのオブジェクトの相互作用を考える シーケンス図 コミュニケーション図を作成する 前回までの講義システム開発の上流工程として 要求仕様を確定パソコンを注文するまでのユースケースユースケースから画面の検討イベントフロー アクティビティ図

More information

O-27567

O-27567 そこに そこがあるのか? 自明性 (Obviousness) における固有性 (Inherency) と 機能的クレーム (Functional Claiming) 最近の判決において 連邦巡回裁判所は 当事者系レビューにおける電気ケーブルの製造を対象とする特許について その無効を支持した この支持は 特許審判部 (Patent and Trial and Appeal Board (PTAB))

More information

時制の一致 Celce-Murcia と Larsen-Freeman(1983, pp ) 高橋 根岸 (2014, pp ) に基づいて 時制の一致について 通常の視点とは異なる視点から 概略的に述べる 1 時制 時制の一致 という用語における 時制 とはいかなる

時制の一致 Celce-Murcia と Larsen-Freeman(1983, pp ) 高橋 根岸 (2014, pp ) に基づいて 時制の一致について 通常の視点とは異なる視点から 概略的に述べる 1 時制 時制の一致 という用語における 時制 とはいかなる 時制の一致 Celce-Murcia と Larsen-Freeman(1983, pp. 459-472) 高橋 根岸 (2014, pp. 290-305) に基づいて 時制の一致について 通常の視点とは異なる視点から 概略的に述べる 1 時制 時制の一致 という用語における 時制 とはいかなる意味なのかについて確認しておく 時制 とは 時制形のことである 時制形を略して時制と一般的に呼んでいる

More information

Microsoft Word - 博士論文概要.docx

Microsoft Word - 博士論文概要.docx [ 博士論文概要 ] 平成 25 年度 金多賢 筑波大学大学院人間総合科学研究科 感性認知脳科学専攻 1. 背景と目的映像メディアは, 情報伝達における効果的なメディアの一つでありながら, 容易に感情喚起が可能な媒体である. 誰でも簡単に映像を配信できるメディア社会への変化にともない, 見る人の状態が配慮されていない映像が氾濫することで見る人の不快な感情を生起させる問題が生じている. したがって,

More information

Columbus_Writing

Columbus_Writing Practice Unit 5-Part 1 A Summer Festival (1) 相手に指示を出す : ~ しなさい 相手の行為を禁止する : ~ してはいけません HOP 学習日 / / 1 何度も言おう 2 ~を を何度も言おう (1) Let s take 撮りましょう (1) a picture 写真を (2) Please look at ( を ) よく見てください (2) this

More information

Excelによる統計分析検定_知識編_小塚明_5_9章.indd

Excelによる統計分析検定_知識編_小塚明_5_9章.indd 第7章57766 検定と推定 サンプリングによって得られた標本から, 母集団の統計的性質に対して推測を行うことを統計的推測といいます 本章では, 推測統計の根幹をなす仮説検定と推定の基本的な考え方について説明します 前章までの知識を用いて, 具体的な分析を行います 本章以降の知識は操作編での操作に直接関連していますので, 少し聞きなれない言葉ですが, 帰無仮説 有意水準 棄却域 などの意味を理解して,

More information

Sinopsis

Sinopsis 日本語の口語における スクランブリングの分析 ( 統語論の立場からの一考察 ) ジャヤンティ ガヤテリナ 0242059 マラナタキリスト教大学文学部日本文学科バンドン 2007 DAFTAR ISI KATA PENGANTAR... i DAFTAR ISI.iii BAB I PENDAHULUAN.. 1 1.1 Latar Belakang 1 1.2 Rumusan Masalah...

More information

次は三段論法の例である.1 6 は妥当な推論であり,7, 8 は不妥当な推論である. [1] すべての犬は哺乳動物である. すべてのチワワは犬である. すべてのチワワは哺乳動物である. [3] いかなる喫煙者も声楽家ではない. ある喫煙者は女性である. ある女性は声楽家ではない. [5] ある学生は

次は三段論法の例である.1 6 は妥当な推論であり,7, 8 は不妥当な推論である. [1] すべての犬は哺乳動物である. すべてのチワワは犬である. すべてのチワワは哺乳動物である. [3] いかなる喫煙者も声楽家ではない. ある喫煙者は女性である. ある女性は声楽家ではない. [5] ある学生は 三段論法とヴェン図 1. 名辞と A, E, I, O 三段論法 (syllogism) は推論の一種であり, そこに含まれる言明の形式は次の四つに分類される. A すべての F は G である ( 全称肯定 universal affirmative) E いかなる F も G ではない ( 全称否定 universal negative) I ある F は G である ( 特称肯定 particular

More information

<4D F736F F D A A838B B96E291E82E646F63>

<4D F736F F D A A838B B96E291E82E646F63> ゼロから編 1 章 :be 動詞 1.is 肯定文 (8) < 基本例文 > これは私の ~ です This is my book. これは私の本です This is my pencil. これは私の鉛筆です ポイント this は これ (= 近くにあるもの ) を表す my は 私の を表し 必ず後ろに名詞をおく my を冠詞と並べることはできない a my pen/my a pen 語句 this

More information

Japanese Society of French Linguistics 時制体系をめぐる対照言語学的視点 日時 :2010 年 11 月 13 日 ( 土 )14 時 ~ 17 時場所 : 京都大学吉田南キャンパス総合人間学部棟 1B05 ( 地下 1 階 ) 発表者 : 井元秀剛 和田尚明

Japanese Society of French Linguistics 時制体系をめぐる対照言語学的視点 日時 :2010 年 11 月 13 日 ( 土 )14 時 ~ 17 時場所 : 京都大学吉田南キャンパス総合人間学部棟 1B05 ( 地下 1 階 ) 発表者 : 井元秀剛 和田尚明 時制体系をめぐる対照言語学的視点 日時 :2010 年 11 月 13 日 ( 土 )14 時 ~ 17 時場所 : 京都大学吉田南キャンパス総合人間学部棟 1B05 ( 地下 1 階 ) 発表者 : 井元秀剛 和田尚明 金水敏司会 : 春木仁孝 はじめに 春木仁孝 時制研究は冠詞などの限定詞の研究とともに言語研究の中でも大きな位置を占めるが, 多くの研究と同様, 大きく三つの研究態度があると言える.

More information

3-4 switch 文 switch 文は 単一の式の値によって実行する内容を決める ( 変える ) 時に用いる 例えば if 文を使って次のようなプログラムを作ったとする /* 3 で割った余りを求める */ #include <stdio.h> main() { int a, b; } pri

3-4 switch 文 switch 文は 単一の式の値によって実行する内容を決める ( 変える ) 時に用いる 例えば if 文を使って次のようなプログラムを作ったとする /* 3 で割った余りを求める */ #include <stdio.h> main() { int a, b; } pri 3-4 switch 文 switch 文は 単一の式の値によって実行する内容を決める ( 変える ) 時に用いる 例えば if 文を使って次のようなプログラムを作ったとする /* 3 で割った余りを求める */ int a, b; b = a % 3; if (b== 0) printf( %d は 3 で割り切れます n, a); if (b == 1) printf( %d を 3 で割った余りは

More information

格変化 名詞や形容詞に 主格 属格 対格の区別があります 男子学生 ( 非限定 ) 男子学生 ( 限定 ) 女子学生 ( 非限定 ) 女子学生 ( 限定 ) 主格 u ا لط ال ب ة ط ال ب ة ا لط ال ب ط ال ب 属格 i ا لط ال ب ة ط ال ب ة ا

格変化 名詞や形容詞に 主格 属格 対格の区別があります 男子学生 ( 非限定 ) 男子学生 ( 限定 ) 女子学生 ( 非限定 ) 女子学生 ( 限定 ) 主格 u ا لط ال ب ة ط ال ب ة ا لط ال ب ط ال ب 属格 i ا لط ال ب ة ط ال ب ة ا 格変化 名詞や形容詞に の区別があります 男子学生 ( 非限定 ) 男子学生 女子学生 ( 非限定 ) 女子学生 u ا لط ال ب ة ط ال ب ة ا لط ال ب ط ال ب i ا لط ال ب ة ط ال ب ة ا لط ال ب ط ال ب a ا لط ال ب ة ط ال ب ة ا لط ال ب ط ال ب ا 非限定のに注意 発音されないアリフを付け足します

More information

平成23年度全国学力・学習状況調査問題を活用した結果の分析   資料

平成23年度全国学力・学習状況調査問題を活用した結果の分析   資料 平成 23 年度全国学力 学習状況調査問題を活用した結果の分析 1 調査結果の概要 (1) 全体的な傾向 伊達市教育委員会 市内の小 中学校においては 全体として以下のような特徴がみられた 平成 23 年度全国学力 学習状況調査問題を活用した北海道における学力等調査は 札 幌市を除く178 市町村 及び特別支援学校小学部 特別支援学校中学部 中等教育学校 が実施をした 実施した学校数と児童生徒数については

More information

博士論文概要 タイトル : 物語談話における文法と談話構造 氏名 : 奥川育子 本論文の目的は自然な日本語の物語談話 (Narrative) とはどのようなものなのかを明らかにすること また 日本語学習者の誤用 中間言語分析を通じて 日本語上級者であっても習得が難しい 一つの構造体としてのまとまりを

博士論文概要 タイトル : 物語談話における文法と談話構造 氏名 : 奥川育子 本論文の目的は自然な日本語の物語談話 (Narrative) とはどのようなものなのかを明らかにすること また 日本語学習者の誤用 中間言語分析を通じて 日本語上級者であっても習得が難しい 一つの構造体としてのまとまりを 博士論文概要 タイトル : 物語談話における文法と談話構造 氏名 : 奥川育子 本論文の目的は自然な日本語の物語談話 (Narrative) とはどのようなものなのかを明らかにすること また 日本語学習者の誤用 中間言語分析を通じて 日本語上級者であっても習得が難しい 一つの構造体としてのまとまりを構成する 談話展開技術がどのようなものか明らかにすることである そのため 日本語母語話者と学習者に言葉のないアニメーションのストーリーを書いてもらった物語談話を認知機能言語学の観点から分析し

More information

Microsoft Word - 9章3 v3.2.docx

Microsoft Word - 9章3 v3.2.docx 3. 内歯歯車 K--V 機構の効率 3. 退行駆動前項では外歯の K--V 機構の効率について考察した ここでは内歯歯車の K--V 機構を対象とする その考え方は外歯の場合と同じであるが 一部外歯の場合とは違った現象が起こるのでその部分に焦点を当てて述べる 先に固定したラックとピニオンの例を取り上げた そこではピニオン軸心を押す場合と ピニオンにモーメントを加える方法とではラックの役割が違うことを示した

More information

Microsoft Word - ベーシックの英文法.docx

Microsoft Word - ベーシックの英文法.docx ベーシックの英文法 ベーシックの英文法は英作文を書くために簡易化されたものです 以下 簡単に概要を説明します 授業ではこの文法を 時間をかけて覚えてゆきます ひと夏でマスターできるので 安心してください 時間のない方は赤い文字だけお読みください 1 英語と日本語の大きな違い 英語と日本語の大きな違いの 1 つは 英語は文の中で言葉の置かれる位 置が決まっている という点です 日本語では 太郎はリンゴが好きだ

More information

<43534A2F925A925088CA814592B CA B835E B D836A B202D B B69>

<43534A2F925A925088CA814592B CA B835E B D836A B202D B B69> 短単位 長単位データマニュアル ver.1.0 (2004-03-24) 山口昌也, 小椋秀樹, 西川賢哉, 石塚京子, 木村睦子 ( 国立国語研究所 ) 内元清貴 ( 情報通信研究機構 ) 目次 1. はじめに 2. 収録内容 3. データ形式 3.1 ファイル形式とファイル名 3.2 短単位 長単位混合形式概要実例各フィールドの説明 3.3 長単位形式概要実例各フィールドの説明 4. 転記テキストとの関係

More information

< 評価表案 > 1. 日本人 ( ロールプレイ当事者 ) 向け問 1. 学習者の言っていることは分かりましたか? 全然分からなかった もう一息 なんとか分かった 問 2 へ問 2. 学習者は, あなたの言っていることを理解し, 適切に反応していましたか? 適切とは言えない もう一息 おおむね適切

< 評価表案 > 1. 日本人 ( ロールプレイ当事者 ) 向け問 1. 学習者の言っていることは分かりましたか? 全然分からなかった もう一息 なんとか分かった 問 2 へ問 2. 学習者は, あなたの言っていることを理解し, 適切に反応していましたか? 適切とは言えない もう一息 おおむね適切 日本語小委 (42)H23.12.13 資料 6 ロールプレイタスク例 (1)0403 防犯に対処する 0403020 警察 (110 番 ) に電話する ( 目標達成に段階性が想定される例 ) 学習者向けあなたがうちに帰ったら, 玄関の鍵が壊され, 部屋の中が荒らされていました そして財布や, 銀行の通帳などがなくなっていました 留守中に泥棒が入ったようです 警察 (110 番 ) に電話をかけて,

More information

HからのつながりH J Hでは 欧米 という言葉が二回も出てきた Jではヨーロッパのことが書いてあったので Hにつながる 内開き 外開き 内開きのドアというのが 前の問題になっているから Hで欧米は内に開くと説明しているのに Jで内開きのドアのよさを説明 Hに続いて内開きのドアのよさを説明している

HからのつながりH J Hでは 欧米 という言葉が二回も出てきた Jではヨーロッパのことが書いてあったので Hにつながる 内開き 外開き 内開きのドアというのが 前の問題になっているから Hで欧米は内に開くと説明しているのに Jで内開きのドアのよさを説明 Hに続いて内開きのドアのよさを説明している 段落の最初の接続のことば1 だから それで そこで すると したがって ゆえに 順接 これがあったら 前を受けて順当な結果が次に来る だから 前を受けて順当な結果かどうかを確かめればよい 段落の最初の指示語資料 8 これ それ あれ などの指示語があったら 前で指している内容を 指示語のところに当てはめてみよう ( 代入法 ) あてはまるようならば (= 後ろに自然な形で続いていれば ) そのつながりでよい

More information

i

i 14 i ii iii iv v vi 14 13 86 13 12 28 14 16 14 15 31 (1) 13 12 28 20 (2) (3) 2 (4) (5) 14 14 50 48 3 11 11 22 14 15 10 14 20 21 20 (1) 14 (2) 14 4 (3) (4) (5) 12 12 (6) 14 15 5 6 7 8 9 10 7

More information

13章 回帰分析

13章 回帰分析 単回帰分析 つ以上の変数についての関係を見る つの 目的 被説明 変数を その他の 説明 変数を使って 予測しようというものである 因果関係とは限らない ここで勉強すること 最小 乗法と回帰直線 決定係数とは何か? 最小 乗法と回帰直線 これまで 変数の間の関係の深さについて考えてきた 相関係数 ここでは 変数に役割を与え 一方の 説明 変数を用いて他方の 目的 被説明 変数を説明することを考える

More information

修士論文 ( 要旨 ) 2015 年 1 月 付帯状況を表す X ヲ Y ニ に関する考察 指導新屋映子教授 言語教育研究科日本語教育専攻 213J3025 周阳

修士論文 ( 要旨 ) 2015 年 1 月 付帯状況を表す X ヲ Y ニ に関する考察 指導新屋映子教授 言語教育研究科日本語教育専攻 213J3025 周阳 修士論文 ( 要旨 ) 2015 年 1 月 付帯状況を表す X ヲ Y ニ に関する考察 指導新屋映子教授 言語教育研究科日本語教育専攻 213J3025 周阳 Master s Thesis(Abstract) January 2015 The Japanese Adverbial Phrase "X Wo Y Ni" for Indicating Attendant Circumstances:

More information

博士論文 考え続ける義務感と反復思考の役割に注目した 診断横断的なメタ認知モデルの構築 ( 要約 ) 平成 30 年 3 月 広島大学大学院総合科学研究科 向井秀文

博士論文 考え続ける義務感と反復思考の役割に注目した 診断横断的なメタ認知モデルの構築 ( 要約 ) 平成 30 年 3 月 広島大学大学院総合科学研究科 向井秀文 博士論文 考え続ける義務感と反復思考の役割に注目した 診断横断的なメタ認知モデルの構築 ( 要約 ) 平成 30 年 3 月 広島大学大学院総合科学研究科 向井秀文 目次 はじめに第一章診断横断的なメタ認知モデルに関する研究動向 1. 診断横断的な観点から心理的症状のメカニズムを検討する重要性 2 2. 反復思考 (RNT) 研究の歴史的経緯 4 3. RNT の高まりを予測することが期待されるメタ認知モデル

More information

WBS_Ch0.indd

WBS_Ch0.indd ガントチャート 利用ガイド ver.7.0.0 RSRicksoft リックソフト株式会社 www.ricksoft.jp 目次 Chapter 1 はじめに... 2 1. 1 用語と概念...2 1. 1. 1 チケット...2 1. 1. 2 工程 チケット...2 1. 1. 3 チケットの親子関係...3 1. 1. 4 現在の計画とベースライン ( 基準計画 )...3 1. 2 推奨環境...4

More information

NINJAL_salon_ _final.pptx

NINJAL_salon_ _final.pptx 統語 意味解析コーパスの開発と言語研究 : アノテーション方式 検索 抽出方法を中心に NINJAL サロン 2016 年 11 月 29 日 ( 火 ) 窪田愛 アラステア J バトラー プラシャント パルデシ 1 今回の発表に関してより詳しくは 日本言語学会第 153 回大会予稿集 pp. 428-433 h5p://www.ls-japan.org/modules/documents/ index.php?cat_id=30

More information

第1部 一般的コメント

第1部 一般的コメント (( 2000 11 24 2003 12 31 3122 94 2332 508 26 a () () i ii iii iv (i) (ii) (i) (ii) (iii) (iv) (a) (b)(c)(d) a) / (i) (ii) (iii) (iv) 1996 7 1996 12

More information

表1票4.qx4

表1票4.qx4 iii iv v 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 22 23 10 11 24 25 26 27 10 56 28 11 29 30 12 13 14 15 16 17 18 19 2010 2111 22 23 2412 2513 14 31 17 32 18 33 19 34 20 35 21 36 24 37 25 38 2614

More information

第1章 国民年金における無年金

第1章 国民年金における無年金 1 2 3 4 ILO ILO 5 i ii 6 7 8 9 10 ( ) 3 2 ( ) 3 2 2 2 11 20 60 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 13 14 15 16 17 14 15 8 16 2003 1 17 18 iii 19 iv 20 21 22 23 24 25 ,,, 26 27 28 29 30 (1) (2) (3) 31 1 20

More information

(Microsoft Word - \207U\202P.doc)

(Microsoft Word - \207U\202P.doc) ( 科目別結果別結果の経年変化 平均通過率 通過率 % 以上の生徒の割合 通過率 % 以上の生徒の割合 国語数学外国語 A 問題 B 問題 A 問題 B 問題 A 問題 B 問題国語国語数学数学 Ⅰ 数学数学 Ⅰ OCⅠ 英語 Ⅰ OCⅠ 英語 Ⅰ 総合総合基礎基礎 H3 7.3 73. 35. 9..1. 5.1 9.7.5 7. H 73. 7. 3. 71. 57. 73.. 9.9 5.5

More information

2-1 / 語問題 項書換え系 4.0. 準備 (3.1. 項 代入 等価性 ) 定義 3.1.1: - シグネチャ (signature): 関数記号の集合 (Σ と書く ) - それぞれの関数記号は アリティ (arity) と呼ばれる自然数が定められている - Σ (n) : アリ

2-1 / 語問題 項書換え系 4.0. 準備 (3.1. 項 代入 等価性 ) 定義 3.1.1: - シグネチャ (signature): 関数記号の集合 (Σ と書く ) - それぞれの関数記号は アリティ (arity) と呼ばれる自然数が定められている - Σ (n) : アリ 2-1 / 32 4. 語問題 項書換え系 4.0. 準備 (3.1. 項 代入 等価性 ) 定義 3.1.1: - シグネチャ (signature): 関数記号の集合 (Σ と書く ) - それぞれの関数記号は アリティ (arity) と呼ばれる自然数が定められている - Σ (n) : アリティ n を持つ関数記号からなる Σ の部分集合 例 : 群 Σ G = {e, i, } (e Σ

More information

Short Cut 接続詞 that (1) 名詞節の意味を持たせる that that を従属 ( 従位 ) 接続詞として 文の前に付けると その文を ~であること の意味を持つ名詞のような文 = 名詞節に変えることができる that を頭に持つ節を特に that 節とも言う

Short Cut 接続詞 that (1) 名詞節の意味を持たせる that that を従属 ( 従位 ) 接続詞として 文の前に付けると その文を ~であること の意味を持つ名詞のような文 = 名詞節に変えることができる that を頭に持つ節を特に that 節とも言う 2-13 接続詞 that (1) 名詞節の意味を持たせる that that を従属 ( 従位 ) 接続詞として 文の前に付けると その文を ~であること の意味を持つ名詞のような文 = 名詞節に変えることができる that を頭に持つ節を特に that 節とも言う とても簡単な操作だが 意味や働きは 非常に大きい 設例 1 名詞節にするのはとても簡単だ a that + I have the book.

More information

知識工学 II ( 第 2 回 ) 二宮崇 ( ) 論理的エージェント (7 章 ) 論理による推論 命題論理 述語論理 ブール関数 ( 論理回路 )+ 推論 ブール関数 +( 述語 限量子 ( ) 変数 関数 定数 等号 )+ 推論 7.1 知識

知識工学 II ( 第 2 回 ) 二宮崇 ( ) 論理的エージェント (7 章 ) 論理による推論 命題論理 述語論理 ブール関数 ( 論理回路 )+ 推論 ブール関数 +( 述語 限量子 ( ) 変数 関数 定数 等号 )+ 推論 7.1 知識 知識工学 II ( 第 回 ) 二宮崇 ( ninomiya@cs.ehime-u.ac.jp ) 論理的エージェント (7 章 ) 論理による推論 命題論理 述語論理 ブール関数 ( 論理回路 )+ 推論 ブール関数 +( 述語 限量子 ( ) 変数 関数 定数 等号 )+ 推論 7. 知識に基づくエージェント知識ベース (knowledge base, KB): 文 の集合 他の 文 から導出されない

More information

Microsoft Word - Stattext07.doc

Microsoft Word - Stattext07.doc 7 章正規分布 正規分布 (ormal dstrbuto) は 偶発的なデータのゆらぎによって生じる統計学で最も基本的な確率分布です この章では正規分布についてその性質を詳しく見て行きましょう 7. 一般の正規分布正規分布は 平均と分散の つの量によって完全に特徴付けられています 平均 μ 分散 の正規分布は N ( μ, ) 分布とも書かれます ここに N は ormal の頭文字を 表わしています

More information

- 2 -

- 2 - - 2 - - 3 - (1) (2) (3) (1) - 4 - ~ - 5 - (2) - 6 - (1) (1) - 7 - - 8 - (i) (ii) (iii) (ii) (iii) (ii) 10 - 9 - (3) - 10 - (3) - 11 - - 12 - (1) - 13 - - 14 - (2) - 15 - - 16 - (3) - 17 - - 18 - (4) -

More information

2 1980 8 4 4 4 4 4 3 4 2 4 4 2 4 6 0 0 6 4 2 4 1 2 2 1 4 4 4 2 3 3 3 4 3 4 4 4 4 2 5 5 2 4 4 4 0 3 3 0 9 10 10 9 1 1

2 1980 8 4 4 4 4 4 3 4 2 4 4 2 4 6 0 0 6 4 2 4 1 2 2 1 4 4 4 2 3 3 3 4 3 4 4 4 4 2 5 5 2 4 4 4 0 3 3 0 9 10 10 9 1 1 1 1979 6 24 3 4 4 4 4 3 4 4 2 3 4 4 6 0 0 6 2 4 4 4 3 0 0 3 3 3 4 3 2 4 3? 4 3 4 3 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 2 1 1 2 15 4 4 15 0 1 2 1980 8 4 4 4 4 4 3 4 2 4 4 2 4 6 0 0 6 4 2 4 1 2 2 1 4 4 4 2 3 3 3 4 3 4 4

More information

20 15 14.6 15.3 14.9 15.7 16.0 15.7 13.4 14.5 13.7 14.2 10 10 13 16 19 22 1 70,000 60,000 50,000 40,000 30,000 20,000 10,000 0 2,500 59,862 56,384 2,000 42,662 44,211 40,639 37,323 1,500 33,408 34,472

More information

I? 3 1 3 1.1?................................. 3 1.2?............................... 3 1.3!................................... 3 2 4 2.1........................................ 4 2.2.......................................

More information

1 (1) (2)

1 (1) (2) 1 2 (1) (2) (3) 3-78 - 1 (1) (2) - 79 - i) ii) iii) (3) (4) (5) (6) - 80 - (7) (8) (9) (10) 2 (1) (2) (3) (4) i) - 81 - ii) (a) (b) 3 (1) (2) - 82 - - 83 - - 84 - - 85 - - 86 - (1) (2) (3) (4) (5) (6)

More information

切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. (

切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. ( 統計学ダミー変数による分析 担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ ) 1 切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. ( 実際は賃金を就業年数だけで説明するのは現実的はない

More information

T_BJPG_ _Chapter3

T_BJPG_ _Chapter3 第 3 章 研究方法 3.1 研究のデザイン本研究では 処理されたデータが数字ではない その上 本研究に処理されることは言葉や物事の実際の状況である そのために使用される研究方法は定性的記述法 (Qualitative Descriptive) である (Sudaryanto, 1992: 62). 記述する方法では研究者がデータ分類によって データに関する特徴を挙げられる それに そのデータの性質的及びほかのデータとの関係に関することを判断する

More information

応用言語学特講発表資料第 7 章前半担当 :M.Y. [ 第 7 章 ] 語彙の習得 1. 第二言語学習者が目標とすべき語彙サイズ A) 語彙サイズ の定義第二言語習得論の中でよく用いられる 語彙サイズ には研究者のなかでも複数の見解がある (Nation&Meara,2002) それらは以下のとお

応用言語学特講発表資料第 7 章前半担当 :M.Y. [ 第 7 章 ] 語彙の習得 1. 第二言語学習者が目標とすべき語彙サイズ A) 語彙サイズ の定義第二言語習得論の中でよく用いられる 語彙サイズ には研究者のなかでも複数の見解がある (Nation&Meara,2002) それらは以下のとお [ 第 7 章 ] 語彙の習得 1. 第二言語学習者が目標とすべき語彙サイズ A) 語彙サイズ の定義第二言語習得論の中でよく用いられる 語彙サイズ には研究者のなかでも複数の見解がある (Nation&Meara,2002) それらは以下のとおりである 1 ワード ファミリー (word family) 1 つの動詞の活用形 屈折形 派生語を全てその動詞の基幹語の family であると数える概念

More information

第 3 章内部統制報告制度 第 3 節 全社的な決算 財務報告プロセスの評価について 1 総論 ⑴ 決算 財務報告プロセスとは決算 財務報告プロセスは 実務上の取扱いにおいて 以下のように定義づけされています 決算 財務報告プロセスは 主として経理部門が担当する月次の合計残高試算表の作成 個別財務諸

第 3 章内部統制報告制度 第 3 節 全社的な決算 財務報告プロセスの評価について 1 総論 ⑴ 決算 財務報告プロセスとは決算 財務報告プロセスは 実務上の取扱いにおいて 以下のように定義づけされています 決算 財務報告プロセスは 主として経理部門が担当する月次の合計残高試算表の作成 個別財務諸 第 3 章内部統制報告制度 第 3 節 全社的な決算 財務報告プロセスの評価について 1 総論 ⑴ 決算 財務報告プロセスとは決算 財務報告プロセスは 実務上の取扱いにおいて 以下のように定義づけされています 決算 財務報告プロセスは 主として経理部門が担当する月次の合計残高試算表の作成 個別財務諸表 連結財務諸表を含む外部公表用の有価証券報告書を作成する一連の過程をいう ( 中略 ) 財務報告の信頼性に関して非常に重要な業務プロセスの一つである

More information

平成 30 年度シラバス 3 学年前期 (1 単位 ) コミュニケーション英語 Ⅰ 教科書 ENGLISH NOW Ⅰ 開隆堂 授業時数 01 単元名 Lesson 6 Sempai and Ko hai 本時 Lesson 6 (1) 学習内容備考 常日頃から使っている 先輩 後輩 ということばを

平成 30 年度シラバス 3 学年前期 (1 単位 ) コミュニケーション英語 Ⅰ 教科書 ENGLISH NOW Ⅰ 開隆堂 授業時数 01 単元名 Lesson 6 Sempai and Ko hai 本時 Lesson 6 (1) 学習内容備考 常日頃から使っている 先輩 後輩 ということばを 平成 30 年度シラバス 3 年前期 (1 単位 ) コミュニケーション英語 Ⅰ 教科書 ENGLISH NOW Ⅰ 開隆堂 授業時数 01 単元名 Lesson 6 Sempai and Ko hai 本時 Lesson 6 (1) 常日頃から使っている 先輩 後輩 ということばを題材として 日本と英語圏の文化の違いについて考える 1. 単語 連語の練 意味確認 Textbook p.60-67

More information

(2) 構造体変数の宣言 文法は次のとおり. struct 構造体タグ名構造体変数名 ; (1) と (2) は同時に行える. struct 構造体タグ名 { データ型変数 1; データ型変数 2;... 構造体変数名 ; 例 : struct STUDENT{ stdata; int id; do

(2) 構造体変数の宣言 文法は次のとおり. struct 構造体タグ名構造体変数名 ; (1) と (2) は同時に行える. struct 構造体タグ名 { データ型変数 1; データ型変数 2;... 構造体変数名 ; 例 : struct STUDENT{ stdata; int id; do 8 構造体と供用体 ( 教科書 P.71) 構造体は様々なデータ型,int 型,float 型や char 型などが混在したデータを一つのまとまり, 単位として扱える.( 配列は一つのデータ型しか扱えない.) 構造体は柔軟なデータ構造を扱えるので, プログラムを効率よく開発できる. つまり構造体を使用すると, コード量を抑え, バグを少なくし, 開発時間を短くし, 簡潔なプログラムが作れる. 共用体は,

More information

untitled

untitled に, 月次モデルの場合でも四半期モデルの場合でも, シミュレーション期間とは無関係に一様に RMSPE を最小にするバンドの設定法は存在しないということである 第 2 は, 表で与えた 2 つの期間及びすべての内生変数を見渡して, 全般的にパフォーマンスのよいバンドの設定法は, 最適固定バンドと最適可変バンドのうちの M 2, Q2 である いずれにしても, 以上述べた 3 つのバンド設定法は若干便宜的なものと言わざるを得ない

More information

博士学位論文審査報告書

博士学位論文審査報告書 2 氏 名 RANADIREKSA, Dinda Gayatri 学 位 の 種 類博士 ( 文学 ) 報 告 番 号甲第 377 号 学位授与年月日 2014 年 9 月 19 日 学位授与の要件 学位規則 ( 昭和 28 年 4 月 1 日文部省令第 9 号 ) 第 4 条第 1 項該当 学位論文題目複合辞に関する研究 審 査 委 員 ( 主査 ) 沖森卓也加藤睦阿久津智 ( 拓殖大学外国語学部教授

More information

Microsoft PowerPoint - sc7.ppt [互換モード]

Microsoft PowerPoint - sc7.ppt [互換モード] / 社会調査論 本章の概要 本章では クロス集計表を用いた独立性の検定を中心に方法を学ぶ 1) 立命館大学経済学部 寺脇 拓 2 11 1.1 比率の推定 ベルヌーイ分布 (Bernoulli distribution) 浄水器の所有率を推定したいとする 浄水器の所有の有無を表す変数をxで表し 浄水器をもっている を 1 浄水器をもっていない を 0 で表す 母集団の浄水器を持っている人の割合をpで表すとすると

More information

Microsoft PowerPoint - zairiki_3

Microsoft PowerPoint - zairiki_3 材料力学講義 (3) 応力と変形 Ⅲ ( 曲げモーメント, 垂直応力度, 曲率 ) 今回は, 曲げモーメントに関する, 断面力 - 応力度 - 変形 - 変位の関係について学びます 1 曲げモーメント 曲げモーメント M 静定力学で求めた曲げモーメントも, 仮想的に断面を切ることによって現れる内力です 軸方向力は断面に働く力 曲げモーメント M は断面力 曲げモーメントも, 一つのモーメントとして表しますが,

More information

Microsoft Word - 11 進化ゲーム

Microsoft Word - 11 進化ゲーム . 進化ゲーム 0. ゲームの理論の分類 これまで授業で取り扱ってきたゲームは 協 ゲームと呼ばれるものである これはプレイヤー同士が独立して意思決定する状況を表すゲームであり ふつう ゲーム理論 といえば 非協力ゲームを表す これに対して プレイヤー同士が協力するという前提のもとに提携形成のパタンや利得配分の在り方を分析するゲームを協 ゲームという もっとも 社会現象への応用可能性も大きいはずなのに

More information

6 年 No.8 You can see Daibutsu! 1/7 単元の目標 主な言語材料 できることを紹介する表現や感情を表す表現が分かる 修学旅行でできることについて具体物などを見せながら伝え合う 音声で十分に慣れ親しんだ簡単な語句や基本的な表現で書かれたものの意味が分かり できることについ

6 年 No.8 You can see Daibutsu! 1/7 単元の目標 主な言語材料 できることを紹介する表現や感情を表す表現が分かる 修学旅行でできることについて具体物などを見せながら伝え合う 音声で十分に慣れ親しんだ簡単な語句や基本的な表現で書かれたものの意味が分かり できることについ 6 年 No.8 You can see Daibutsu! 1/7 できることを表す表現が分かる 既習の表現を使って紹介できることをさせる 既習の can, can't の表現を十分に想起させる 本単元の簡単な形のデモンストレーションを見せる (T1) ( 修学旅行でできることを 3 つ紹介する ) 本単元で習得するべきことを考える デモンストレーション後 どんなことを言っていたか尋ねる 本単元では

More information

Microsoft Word - matsuyama_soturon docx

Microsoft Word - matsuyama_soturon docx 要旨 叙述関係を表す NP1 ノ NP2 2つの名詞を格助詞である の でつないで 名詞 +の+ 名詞 とする修飾表現が存在する 本論文ではこれを NP1 ノ NP2 と表す この表現に関しては現在まで様々な観点から研究がなされてきたが これまであまり触れられてきていない形の表現がある それは お姉ちゃんのうそつき という形の表現あり NP1 ハ NP2 デアル という叙述関係を持ったものだ 本論文中では

More information

6 年 No.8 You can see Daibutsu! 1/7 単元の目標 主な言語材料 本時の目標 できることを紹介する表現や感情を表す表現が分かる 修学旅行でできることについて具体物などを見せながら伝え合う 音声で十分に慣れ親しんだ簡単な語句や基本的な表現で書かれたものの意味が分かり でき

6 年 No.8 You can see Daibutsu! 1/7 単元の目標 主な言語材料 本時の目標 できることを紹介する表現や感情を表す表現が分かる 修学旅行でできることについて具体物などを見せながら伝え合う 音声で十分に慣れ親しんだ簡単な語句や基本的な表現で書かれたものの意味が分かり でき 6 年 No.8 You can see Daibutsu! 1/7 できることを紹介する表現を確かめる 本単元のゴールが修学旅行で体験できることを紹介する ということを から理解する 既習事項から できることの表現の仕方を考えさせる 既習の言葉や内容を考えながら を見る 本単元で習得するべきことを考える 本単元の簡単な形のデモンストレーションを見せる (T1) ( 修学旅行でできることを 3 つ紹介する

More information

02: 変数と標準入出力

02: 変数と標準入出力 C プログラミング入門 基幹 7 ( 水 5) 13: 構造体 Linux にログインし 以下の講義ページを開いておくこと http://www-it.sci.waseda.ac.jp/ teachers/w483692/cpr1/ 2016-07-06 1 例題 : 多角形の面積 n = 5 (5 角形 ) の例 n 1 n 1 1 p 1 T 0 S = i=0 p 0 T i = i=0 2

More information

Taro-プレミアム第66号PDF.jtd

Taro-プレミアム第66号PDF.jtd ソフトテニス誰でも 10 倍上達しますプレミアム PDF 版 no66 攻め 守りの新機軸 著作制作 :OYA 転載転用禁止です 2013/2/25 編 1, 攻め 守り後衛と対峙する前衛にとっては 相手後衛が攻撃してくるのか 守ってくるのかは とても重要な問題です 相手後衛が攻めてくるのであれば ポジション的に守らなければならないし 相手が守りでくるならば スマッシュを待ったり 飛び出したりする準備をしなければいけません

More information

2017 年 9 月 8 日 このリリースは文部科学記者会でも発表しています 報道関係各位 株式会社イーオンイーオン 中学 高校の英語教師を対象とした 中高における英語教育実態調査 2017 を実施 英会話教室を運営する株式会社イーオン ( 本社 : 東京都新宿区 代表取締役 : 三宅義和 以下 イ

2017 年 9 月 8 日 このリリースは文部科学記者会でも発表しています 報道関係各位 株式会社イーオンイーオン 中学 高校の英語教師を対象とした 中高における英語教育実態調査 2017 を実施 英会話教室を運営する株式会社イーオン ( 本社 : 東京都新宿区 代表取締役 : 三宅義和 以下 イ 2017 年 9 月 8 日 このリリースは文部科学記者会でも発表しています 報道関係各位 株式会社イーオンイーオン 中学 高校の英語教師を対象とした 中高における英語教育実態調査 2017 を実施 英会話教室を運営する株式会社イーオン ( 本社 : 東京都新宿区 代表取締役 : 三宅義和 以下 イーオン ) は 中学 高校で英語を教えている現役教師 339 名を対象に 中高における英語教育実態調査

More information

課題研究の進め方 これは,10 年経験者研修講座の各教科の課題研究の研修で使っている資料をまとめたものです 課題研究の進め方 と 課題研究報告書の書き方 について, 教科を限定せずに一般的に紹介してありますので, 校内研修などにご活用ください

課題研究の進め方 これは,10 年経験者研修講座の各教科の課題研究の研修で使っている資料をまとめたものです 課題研究の進め方 と 課題研究報告書の書き方 について, 教科を限定せずに一般的に紹介してありますので, 校内研修などにご活用ください 課題研究の進め方 これは,10 年経験者研修講座の各教科の課題研究の研修で使っている資料をまとめたものです 課題研究の進め方 と 課題研究報告書の書き方 について, 教科を限定せずに一般的に紹介してありますので, 校内研修などにご活用ください 課題研究の進め方 Ⅰ 課題研究の進め方 1 課題研究 のねらい日頃の教育実践を通して研究すべき課題を設定し, その究明を図ることにより, 教員としての資質の向上を図る

More information

ï¼™æ¬¡å¼‘ã†®åł€æŁ°å‹ƒè§£

ï¼™æ¬¡å¼‘ã†®åł€æŁ°å‹ƒè§£ == 次式の因数分解 == [1]~[IV] の公式は中学校の復習となっているが, 高校では 置き換え による因数分解などやや高度なものも含まれている 共通因数でくくる [I] ma+mb=m(a+b) [I] の例 (1) () 5y+0y =5( y+4y )=5y(+4y) 注意途中経過として (1) のような式を書くのは自由である ( 解答者が思いついた順序によっては y(5+0y) など他の形となる場合もあり得る

More information

スライド 1

スライド 1 問 1 プロ野球への関心 問 1-1 直接野球場に足を運ぶのは 若い年代の性が多い 実際に割合を見ると 年代別 性別共に差がことがわかる 特に年代別では顕著な差が見られ のほうが直接割合が高い n=110 27.3% 72.7% n=204 22.5% 77.5% n=155 n=135 14.8% 15.6% 85.2% 84.4% n=198 14.6% 85.4% n=400 18.5% 81.5%

More information

P14・15地域文化祭

P14・15地域文化祭 2008 1BETSUKAI 2008.10 BETSUKAI 2008.102 3BETSUKAI 2008.10 BETSUKAI 2008.104 5BETSUKAI 2008.10 BETSUKAI 2008.106 7BETSUKAI 2008.10 BETSUKAI 2008.108 9BETSUKAI 2008.10 BETSUKAI 2008.1010 11BETSUKAI 2008.10

More information

TOP > 講座 > 第 21 回 株式会社サンテック統計解析室室長 足立堅一先生 第 21 回 : EBM 実践のための統計学 ( その 8) 医学論文を統計学的側面から読解するために ~~~~~~ CONTENTS ~~~~~~ 3 各論 医学臨床論文読解や作成へのstep 3.4 集団間での死亡率の比較 直接法と間接法 /SMR 3.4.1 普通に考えられる死亡率要約指標としての 粗死亡率(crude

More information

nlp1-12.key

nlp1-12.key 自然言語処理論 I 12. テキスト処理 ( 文字列照合と検索 ) 情報検索 information retrieval (IR) 広義の情報検索 情報源からユーザの持つ問題 ( 情報要求 ) を解決できる情報を見つけ出すこと 狭義の情報検索 文書集合の中から ユーザの検索質問に適合する文書を見つけ出すこと 適合文書 : 検索質問の答えが書いてある文書 テキスト検索 (text retrieval)

More information

6 年 No.22 my summer vacation. 1/8 単元の目標 主な言語材料 過去の表し方に気付く 夏休みの思い出について, 楽しかったことなどを伝え合う 夏休みの思い出について, 音声で十分に慣れ親しんだ簡単な語句や基本的な表現で書かれたものの意味が分かり, 他者に伝えるなどの目的

6 年 No.22 my summer vacation. 1/8 単元の目標 主な言語材料 過去の表し方に気付く 夏休みの思い出について, 楽しかったことなどを伝え合う 夏休みの思い出について, 音声で十分に慣れ親しんだ簡単な語句や基本的な表現で書かれたものの意味が分かり, 他者に伝えるなどの目的 6 年 No.22 my summer vacation. 1/8 過去のことを表す表現を知る 本単元のゴールが夏休みの思い出を紹介するということ を から理解する 既習事項から 過去の出来事を表す表現の仕方を考えさ せる Introdsction T1 T2 がどのようなことを言っているか 考えながら聞く 本単元で習得するべきことを考える 既習表現やジェスチャーを使いながら 夏休みの出来事を話す

More information

習う ということで 教育を受ける側の 意味合いになると思います また 教育者とした場合 その構造は 義 ( 案 ) では この考え方に基づき 教える ことと学ぶことはダイナミックな相互作用 と捉えています 教育する 者 となると思います 看護学教育の定義を これに当てはめると 教授学習過程する者 と

習う ということで 教育を受ける側の 意味合いになると思います また 教育者とした場合 その構造は 義 ( 案 ) では この考え方に基づき 教える ことと学ぶことはダイナミックな相互作用 と捉えています 教育する 者 となると思います 看護学教育の定義を これに当てはめると 教授学習過程する者 と 2015 年 11 月 24 日 看護学教育の定義 ( 案 ) に対するパブリックコメントの提出意見と回答 看護学教育制度委員会 2011 年から検討を重ねてきました 看護学教育の定義 について 今年 3 月から 5 月にかけて パブリックコメントを実施し 5 件のご意見を頂きました ご協力いただき ありがとうござい ました 看護学教育制度委員会からの回答と修正した 看護学教育の定義 をお知らせ致します

More information

provider_020524_2.PDF

provider_020524_2.PDF 1 1 1 2 2 3 (1) 3 (2) 4 (3) 6 7 7 (1) 8 (2) 21 26 27 27 27 28 31 32 32 36 1 1 2 2 (1) 3 3 4 45 (2) 6 7 5 (3) 6 7 8 (1) ii iii iv 8 * 9 10 11 9 12 10 13 14 15 11 16 17 12 13 18 19 20 (2) 14 21 22 23 24

More information

COMET II のプログラミング ここでは機械語レベルプログラミングを学びます 1

COMET II のプログラミング ここでは機械語レベルプログラミングを学びます 1 COMET II のプログラミング ここでは機械語レベルプログラミングを学びます 1 ここでは機械命令レベルプログラミングを学びます 機械命令の形式は学びましたね機械命令を並べたプログラムを作ります 2 その前に プログラミング言語について 4 プログラミング言語について 高級言語 (Java とか C とか ) と機械命令レベルの言語 ( アセンブリ言語 ) があります 5 プログラミング言語について

More information

Part 4 形容詞節

Part 4  形容詞節 3-8 形容詞節名詞 主語 述語 (1) 名詞のすぐ後ろに 主語 述語 を付けると形容詞節になる名詞のすぐ後ろに 主語 述語 つまり名詞 + 動詞を付けると直前にある名詞を修飾する節になる 和訳は後ろにある主語 述語から始めることが難しい 設例 1-1 これも分詞の形容詞的用法と同じく 後置修飾の仲間で 強力系統だ 何のマークもない 語順だけが頼りだ a 僕が欲しい 自転車 the bike I want

More information

「産業上利用することができる発明」の審査の運用指針(案)

「産業上利用することができる発明」の審査の運用指針(案) 1 1.... 2 1.1... 2 2.... 4 2.1... 4 3.... 6 4.... 6 1 1 29 1 29 1 1 1. 2 1 1.1 (1) (2) (3) 1 (4) 2 4 1 2 2 3 4 31 12 5 7 2.2 (5) ( a ) ( b ) 1 3 2 ( c ) (6) 2. 2.1 2.1 (1) 4 ( i ) ( ii ) ( iii ) ( iv)

More information

24 京都教育大学教育実践研究紀要 第17号 内容 発達段階に応じてどのように充実を図るかが重要であるとされ CAN-DOの形で指標形式が示されてい る そこでは ヨーロッパ言語共通参照枠 CEFR の日本版であるCEFR-Jを参考に 系統だった指導と学習 評価 筆記テストのみならず スピーチ イン

24 京都教育大学教育実践研究紀要 第17号 内容 発達段階に応じてどのように充実を図るかが重要であるとされ CAN-DOの形で指標形式が示されてい る そこでは ヨーロッパ言語共通参照枠 CEFR の日本版であるCEFR-Jを参考に 系統だった指導と学習 評価 筆記テストのみならず スピーチ イン 京都教育大学教育実践研究紀要 第17号 2017 23 小学校英語における児童の方略的能力育成を目指した指導 泉 惠美子 京都教育大学 Developing students strategic competence in elementary school English classes Emiko IZUMI 2016年11月30日受理 抄録 小学校外国語活動においては 体験的な活動を通してコミュニケーション能力の素地を育成すること

More information

1/2

1/2 札幌学院大学社会情報学部課題用テキスト (2) 1 札幌学院大学社会情報学部課題用テキスト HTML の基礎知識 (2) 1 画像の表示 HP に画像を表示させてみる まず HTML 文書と同じフォルダ内 に JPEG ファイル ( 拡張子.jpg ) を 1 個準備する ( 画像の作り方 サイズの調べ方はこのプリントの最後を参照 ) この画像を読みこんで表示するためのタグは以下の通りである 画像ファイル名と

More information