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Kyushu University, 会議名: 言語資源活用ワークショップ2018, 開催地: 国立国語研究所, 会期: 2018年9月4日-5日, 主催: 国立国語研究所 コーパス開発センター, 英語における前置詞句のアクセントは、非英語母語話者にとって、学習が難しい点の一つとなる。本研究では、Kishida et al. （2016）が提案した起点移動因子分析という分析手段を用い、前置詞と直後の名詞又は名詞句からなる前置詞句に着目して、前置詞句の音響的特徴および知覚的な役割を調べることを目的とする。前置詞句の役割を明らかにするために、英語母語話者三名（男1名、女2名）が発話したイギリス英語音声データベースを構築し、研究を行った。収録された音声に対し、音素ごとにラベルを付けた。前置詞句を含む対象音声を20臨界帯域に分割して、因子分析を行った。そこから、３因子を抽出した。3300Hz を超える周波数範囲と密接に関連するhigh factorの因子得点は、前置詞よりも名詞句の方が明らかに高いという結果が得られた。しかし、これ以外の因子得点については、明確な差が出なかった。以上の分析により、3300Hz以上のhigh factorは名詞句を知覚する際、重要な役割を果たしていることを示唆している。

Kyushu University, National University of Ireland, Galway, 会議名: 言語資源活用ワークショップ2018, 開催地: 国立国語研究所, 会期: 2018年9月4日-5日, 主催: 国立国語研究所 コーパス開発センター, 英語学習者にとって、子音連結を適切に発音・知覚することは大切である。本研究では、英語母語話者が発話した英語音声を録音し、その音響的特徴の分析を行った。英語音節の頭子音連結や、頭子音とその次の母音をスペクトル変化の観点から調べ、録音した音声のスペクトル変化を因子分析した。得られた３因子から鳴音性と密接に関連する２つの因子が取り出された。一方の因子得点が高い場合、もう一方の因子得点は0に近く、因子空間におけるその散布図はL字型のように分布した。単語ごとの頭子音連結から母音に移る際の因子得点はこのL字型分布に沿って変化することが分かった。この際に、頭子音連結はL型の中央部に分布し、最も点が密集したのは、角の点に当たる原点の近くだった。第一子音から第二子音の間で、因子得点は統計的に有意に変化するが、第二子音から母音の間では因子得点に有意差はなかった。子音-子音-母音連結(CCV連結)の各音素に鳴音性と特に相関の高いmid-low factorの特徴がよく反映されていることが分かった。

application/pdf, テクニカルレポート, 自然日本語の文法を僅かに変更するだけでオブジェクト指向記述を実現するための記述言語と記述形式を分析記述段階用に構築した.それは自然言語のそれよりも強い捕捉力・記述力と,従来より低い敷居でドメインユーザの当初記述を可能にするオブジェクト指向自然日本語OONJである.その目的のため,自然日本語単位文の構造をオブジェクト指向記述に対応させる記述構造構文規則とそのモデル,記述スタイル,記述手順,単位文内部の各記述構成要素とモデル化単位のオブジェクト指向記述要素との一対一対応関係を「特定識別」する属性特定構文規則,その他を新たに考案・設計した.記述例やドメインユーザの評価も良好で,当初の狙いが実現した.オブジェクト指向記述性の良さは以前構築したオブジェクト指向記述日本語OODJに近く,自然言語性はドメインユーザ誰でも理解可能なほど充分良好である.その他にドキュメント記述言語として,自然日本語の一つの新しい構造化記述スタイルとしても有用であること等が指摘された., We have developed an Object-oriented (OO) description language and its description method for the analysis processes using the natural Japanese grammer nearly as it is. This description language is called the OONJ (OO Natural Japanese) that has the stronger description abilities than the natural Japanese with the lowest threshold for the domian user descriptions. We have introduced and developed the structured description syntax and its description model for the arrays of the natural Japanese sentence units, the OO specified identification syntax for the attributes to identify evidently the correspondence with the OO constitution elements. Since the new syntax and the model has been realized their high OO descriptiveness without loosing the natural language characteristics, the estimations as the description language through the described example and by the domain users are pretty high. The primary aim has realized. The OO descriptiveness is as high as that of the OO description language named the OODJ, and the natural language characteristics is as easy as all the domain users can easily be recognized.