0100502564

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Factors Predicting Onomatopoeia Use in Japanese Learners’ Production Data: An Exploratory Study Using Machine Learning

Japanese (日本語)

統計数理研究所共同研究リポート

484

73-91

神戸大学大学教育推進機構石川慎一郎研究室

2026-03-25

本研究は、廉（2024）で抽出した現代日本語で実際に使われているオノマトペ200語を対象に、日本語学習者が異なるタスクでオノマトペを「使用するか／どれくらい使用するか」を明らかにすることを目指したものである。手法として、『多言語母語の日本語学習者横断コーパス』（I-JAS）に収録された4タスク（対話・ストーリーテリング・ストーリーライティング・作文）の産出データを用い、(i) 習熟度別の使用者率・使用量を調査したうえで、(ii)使用有無と使用量を分けて捉える二段階の混合効果モデルにより習熟度とタスクの影響を推定し、さらに(iii)機械学習により使用有無の予測と重要要因の検討を行った。これより、オノマトペはタスクによって出現の仕方が大きく異なり、いずれのタスクでも習熟度の上昇に伴って使用者率が大きく高まる一方、使用者に限った使用量の増加は比較的緩やかであることがわかった。加えて、機械学習は使用有無を一定の精度で予測できた（ROC-AUC≈0.82）が、学習歴・訪日経験などの背景要因を加えても性能向上は小さく、産出量・習熟度・タスクが主要な規定因であることが示された。

規定要因

紀要論文