Slides used for my oral presentation at the 25th Annual Meeting of Association of Natural Language Processing, 03/12, 2019.

1. Insights from a large scale web
survey for Acceptability Rating
Data for Japanese (ARDJ)
Kow KURODA , Hikaru YOKONO, Keiga ABE, Tomoyuki
TUTIYA , Yoshihiki ASAO, Yuic hiro KOBAYASHI, Toshiyuki
KANAMARU, & Takumi TAGAWA
Annual Meeting Of NLP
2019-03-12, Nagoya Univ

2. 本⽇の話題提供の概要
• ⽇本語の容認度評定データ
(Acceptability Rating Data
of Japanese: ARDJ) プロジェ
クトの簡単な紹介
• 共同研究者: 阿部 慶賀
• 研究協⼒者: 浅尾 仁彦, ⾦丸敏
幸, ⼩林 雄⼀郎, ⽥川 拓海, ⼟
屋 智⾏, 横野 光
• 外部協⼒者: 粟津 俊⼆, 寺井 あ
すか, ⼭泉 実
• Survey 2, Phase 2 (⼤規模
web 調査)
• 調査の概要
• 得られた容認度評定の概要と分
類
• 容認度評定のモデル化 (2D)
• 考察と議論
• おまけ
• 標準化なしのHCPC
• 容認度評定のモデル化 (3D)
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3. ARDJ s2u データ公開サイト
• 282種類の刺激⽂に
対する述べ1,882名
による容認度の4値評
定
• ファイルは無償で⼊
⼿可能ですが
• 中⾝へのアクセスに
はパスワードが必要
です
• 利⽤をご希望の⽅は
私にお問い合わせを
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4. なぜ (わざわざ) ARDJ なのか？

5. ARDJ プロジェクトの経緯 1/2
• 科研費 (2016-2018年度)
• 研究課題名: ⾔語研究者の容認度評定
⼒の認証システムの試作：容認度評定
データベースを基礎にして(挑戦的萌
芽研究 16K13223)
• https://github.com/kow-k/
Acceptability-Rating-Data-of-
Japanese
• 2016年度
• ⾊々と調査 [4]
• 2017年度
• 逸脱⽂候補を⾃動⽣成するスクリプト
の開発
• https://github.com/kow-k/
Japanese-sentence-mutators
• 予備実験1を実施
• 2018年度
• 本実験1の第1部
• ⼤学⽣を対象にした⼩規模調査 (200
名程度)
• 本実験1の第2部
• ⼀般の⽅々を対象にした⼤規模調査
(1600+名規模)
• を実施
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6. ARDJ プロジェクトの経緯 2/2
• [1] ⿊⽥ 航 (2016). ⼼理学的により現実
的な容認度評定のモデルを求めて.
JCLA17ワークショップ発表.
• [2] ⿊⽥ 航, 阿部 慶賀, 横野 光, ⽥川 拓
海, ⼩林 雄⼀郎, ⾦丸 敏幸, ⼟屋 智⾏, 浅
尾 仁彦 (2016). (⾔語学者による) 容認度
評定の認証システムを試作する構想: ⼊念
に設計された⽇本語⽂の容認度評定データ
ベースに基づいて. ⽇本認知科学会第33回
⼤会発表論⽂集, pp. 557–562.
• [3] Kuroda, Kow (2016). In search of a
psychologically realistic model of
acceptability judgements: Towards a
better understanding of how
"context(ual) effects" work. 「思考と⾔
語」研究会発表.
• [4] ⿊⽥ 航, 浅尾 仁彦, ⾦丸 敏幸, ⼩林 雄
⼀郎, ⽥川 拓海, 横野 光, ⼟屋 智⾏, 阿部
慶賀 (2017). ⾔語学は事例をどう扱って
いるのか？ ⾒本抽出から明らかになった
扱い⽅の (意外な) ⽚寄り. ⾔語処理学会
23回⼤会発表論⽂集, pp. 458–461,
2017.
• [5] Kuroda, K., Hikaru, Y., Abe, K.,
Tsuchiya, T., Asao, Y., Kobayashi, Y.,
Kanamaru, T., and Tagawa, T. (2018).
Development of Acceptability Rating
Data for Japanese (ARDJ): An Initial
report. In Proc. of the Annual Meeting
of Natural Language Processing
Society, pp. 65-68, 2018.
• [6] ⿊⽥ 航 (2018). 意味の社会性を意識
した動詞の分類とその理論的含意. ⽇本認
知科学会第35会⼤会発表論⽂集, pp. 65–
68, 2018.
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7. なぜ ARDJ か？ 1/3
• 私が ARDJ を始めた動機
• (理論) ⾔語学者は，容認性判断 acceptability
judgment (あるいは容認度評定 acceptability rating)
の内実が⾃明なものとして扱っているが，事実無根
• そもそも，理論から独⽴した測定が⾏なわれていない
• ⽣成⾔語学は，容認可能な⽂と容認不可能な⽂の区別が⾃
明で，“容認可能性=⽂法性” の同⼀視が⾃明だとする
• 認知⾔語学は，容認可能な⽂と容認不可能な⽂の区別は程
度の問題なので，⼆つの区別が説明に値しないとする
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8. なぜ ARDJ か？ 2/3
• 何が問題か？
• 理論⾔語学の観測観/データ観は素朴過ぎる
• 観測には誤差やバイアスがつきものだって事が，
まったく⾃覚されていない
• 理論⾔語学の研究では確証バイアス
(confirmation bias) の悪影響が甚⼤
• ベースライン反応を確認せんかったら，専⾨家の
判断があっても評価しようがない
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9. なぜ ARDJ か？ 3/3
• 容認性判断の実態調査が必要
• ただし容認性判断は次の意味で容認度評定の特殊な
場合だと考える
• 容認性判断: 容認できる⟺できないの⼆値反応
• 容認度評定: 完全に容認できる⟺…⟺完全にできな
い間の多値反応
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10. 容認度評定課題の例
• 次に30種類の⽂をお⾒せします．個々の⽂を次の4つ
の基準で評定して下さい．
• 0. 違和感がなく⾃然に理解できる⽂，
• 1. 違和感を感じるが理解可能な⽂，
• 2. 違和感を感じて理解困難な⽂，
• 3. 不⾃然な理解不能な⽂
• 提⽰の順序は回答者ごとに変えてあります．⽂の先頭
に付いている整理数字は無視して下さい．
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11. 注意
• ⼀次元化してあるけれども，これが妥当な想定か
は怪しい
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12. Web Survey の
⼿順
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13. 刺激⽂の構築
• 要件
• 理論的バイアスをなるべく
回避して刺激⽂を作る
• そのためには，⾃動⽣成に
勝るものはない
• ⼿順
• BCCWJ の LWP から頻度
基盤に動詞を⾒本抽出し，
属性を付与し，それを
FCA で分類 (⿊⽥ 2018)
• 広い範囲の動詞タイプを30
選定，
• 産物
• 282種類の⽂
• 30⽂で構成される gr0̶
gr9 で，延べ300⽂
• s001, s002, …, s280,
s281.0, s281.1, …,
s281.9, s282.0, s282.1,
…, s282.9
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14. NINJAL-LWP
• NINJAL-LWP で出現
動詞を頻度順に並べ
たもの
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15. 属性のコーディング
• ⾒本の⼿動コーディング
• F1: 物理的効果が伴うか:
[effect is physical]]
• F2: ⼼理的効果が伴うか:
[effect is mental]
• F3 社会的効果が伴うか:
[effect is social]
• F4: 複数の意志ある主体の間の
相互作⽤か: [event is
interactive]
• F5: 複数の存在の相互作⽤か:
[event is interactional]
• F6: 効果が (主語が意志ある主
体である時に) 意図されたもの
か: [effect is intended (if
subject is agent)]
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16. FCA の結果
• ⾚く着⾊してある動詞
(のlemma) が刺激⽂に
使う動詞の候補
• 詳しくは
• [6] 黒田 航 (2018).
意味の社会性を意識
した動詞の分類とそ
の理論的含意. 日本
認知科学会第35会大
会発表論文集, pp.
65–68, 2018.
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17. 動詞の内訳
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v. i n d e x v. fo r m c o u n t r a t i o
v 1 1 1 伝 え た 1 7 0 . 0 5 7
v 1 1 4 7 知 り 合 っ た 1 2 0 . 0 4 0
v 1 1 6 答 え た 1 0 . 0 0 3
v 1 1 9 7 感 染 し た 1 0 . 0 0 3
v 1 3 1 探 し た 1 0 . 0 0 3
v 1 4 5 聞 こ え た 1 7 0 . 0 5 7
v 1 5 5 繰 り 返 し た 9 0 . 0 3 0
v 1 8 聞 い た 2 3 0 . 0 7 7
v 1 8 3 届 い た 8 0 . 0 2 7
v 2 1 0 遊 ん だ 1 7 0 . 0 5 7
v 2 2 行 っ た 1 0 . 0 0 3
v 2 5 入 れ た 1 6 0 . 0 5 3
v 2 6 話 し か け た 1 0 . 0 0 3
v. i n d e x v. fo r m c o u n t r a t i o
v 3 2 6 黙 っ た 2 0 . 0 0 7
v 3 3 8 負 け た 1 0 . 0 0 3
v 3 4 5 助 け た 1 7 0 . 0 5 7
v 3 7 7 表 れ た 1 0 . 0 0 3
v 4 0 教 え た 3 0 . 0 1 0
v 4 4 感 じ た 1 0 0 . 0 3 3
v 4 4 7 つ な い だ 8 0 . 0 2 7
v 4 5 0 載 っ た 1 8 0 . 0 6 0
v 4 7 0 襲 っ た 2 9 0 . 0 9 7
v 7 1 3 間 違 っ た 9 0 . 0 3 0
v 8 0 7 直 し た 2 3 0 . 0 7 7
v 8 2 9 助 か っ た 9 0 . 0 3 0
v 8 3 1 届 け た 1 7 0 . 0 5 7
v 9 5 8 習 っ た 2 9 0 . 0 9 7
s u m 3 0 0 1 . 0 0 0

18. 変異/編集タイ
プの内訳
• o(riginal): 原⽂
• s(wapping): 分節 (NP/PP)
単位のランダムなかき混ぜ
• p(ostposition): 後置詞の
ランダムな置換
• v(erb): 動詞のランダムな
⽂脈類似語への置換
• n(ominal): 名詞類 (形容動
詞の語幹を含む) のランダ
ムな⽂脈類似語への置換
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e d i t . t y p e c o u n t r a t i o
o ( r i g i n a l ) 3 6 0 . 1 2
s ( w ap p i n g ) 7 0 0 . 2 3
p ( o s t p o s i t i o n ) 5 8 0 . 1 9
v ( e r b ) 6 5 0 . 2 2
n ( o m i n a l ) 7 1 0 . 2 4
s u m 3 0 0 1 . 0 0

19. パターンの内訳
• P1: _が _で _に _と V し
た．
• P2: _が _で _に _を V し
た．
• P3: _が _で _を _に V し
た．
• P4: _が _で _から _を V
した．
• P5: _が _で _と _を V し
た．
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p a t t e r n c o u n t r a t i o
p 1 6 4 0 . 2 1
p 2 5 3 0 . 1 8
p 3 6 7 0 . 2 2
p 4 7 7 0 . 2 6
p 5 3 9 0 . 1 3
s u m 3 0 0 1

20. set2 の gr0 の 30⽂
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s . i n d e x i d v . i d e x p a t t e r n a u t h o r e d i t . t y p
e
g r v e r g r . i n d e
x
s e n t e n c e
s 1 0 1 0 v 2 5 p 4 3 n g r 0 A 1 担 当 者 が 携 帯 で 出 張 も さ か ら 電 話 を ⼊ れ た 。
s 2 0 2 0 v 9 5 8 p 3 1 p g r 0 A 2 熊 が サ ー カ ス で ⾃ 転 ⾞ を ト レ ー ナ ー を 習 っ た 。
s 3 0 3 0 v 8 3 1 p 3 1 n g r 0 A 3 伝 書 鳩 が 戦 地 で 進 攻 を 司 令 官 に 届 け た 。
s 4 0 4 0 v 8 0 7 p 3 1 s g r 0 A 4 職 員 が ま っ す ぐ に 絵 画 を 美 術 館 で 直 し た 。
s 5 0 5 0 v 8 3 1 p 3 1 v g r 0 A 5 伝 書 鳩 が 戦 地 で 戦 況 を 司 令 官 に 送 り 届 け た 。
s 6 0 6 0 v 7 1 3 p 5 3 s g r 0 A 6 ⼦ 供 が ⾜ し 算 と か け 算 を 宿 題 で 間 違 え た 。
s 7 0 7 0 v 3 4 5 p 1 3 s g r 0 A 7 続 編 で 宿 敵 が ピ ン チ に 主 ⼈ 公 と 助 け た 。
s 8 0 8 0 v 1 8 p 1 3 n g r 0 A 8 娘 が 病 院 で 医 者 に 軽 症 と 聞 い た 。
s 9 0 9 0 v 8 0 7 p 2 1 v g r 0 A 9 脚 本 家 が 話 し 合 い で 前 ⽇ に 台 詞 を 考 え 直 し た 。
s 1 0 0 1 0 0 v 4 7 0 p 4 2 o g r 0 A 1 0 暴 漢 が 鋭 利 な 刃 物 で 背 後 か ら ⼈ を 襲 っ た 。
s 1 1 0 1 1 0 v 4 7 0 p 5 2 s g r 0 A 1 1 仲 間 と コ ン ビ ニ を 失 業 者 が 盗 ん だ ⾃ 動 ⾞ で 襲 っ た 。
s 1 2 0 1 2 0 v 1 4 5 p 3 1 v g r 0 A 1 2 ラ ン ナ ー が 路 上 で 悲 鳴 を ⼣ 暮 れ 時 に か き 消 し た 。
s 1 3 0 1 3 0 v 8 0 7 p 4 3 n g r 0 A 1 3 先 ⽣ が ⾚ ペ ン で ⼀ か ら 詩 を 直 し た 。
s 1 4 0 1 4 0 v 9 5 8 p 5 3 v g r 0 A 1 4 弟 が 家 で 妹 と 料 理 を 習 わ せ た 。
s 1 5 0 1 5 0 v 4 7 0 p 5 2 v g r 0 A 1 5 失 業 者 が 盗 っ だ ⾃ 動 ⾞ で 仲 間 と コ ン ビ ニ を 襲 っ た 。
s 1 6 0 1 6 0 v 2 5 p 3 3 n g r 0 A 1 6 男 性 が 茶 碗 で ⾓ 砂 糖 を 紅 茶 に ⼊ れ た 。
s 1 7 0 1 7 0 v 1 4 5 p 3 1 v g r 0 A 1 7 ラ ン ナ ー が 路 上 で 悲 鳴 を ⼣ 暮 れ 時 に 聞 き 取 れ た 。
s 1 8 0 1 8 0 v 4 7 0 p 5 2 p g r 0 A 1 8 失 業 者 を 盗 ん だ ⾃ 動 ⾞ で 仲 間 と コ ン ビ ニ を 襲 っ た 。
s 1 9 0 1 9 0 v 1 4 5 p 3 1 o g r 0 A 1 9 ラ ン ナ ー が 路 上 で 悲 鳴 を ⼣ 暮 れ 時 に 聞 こ え た 。
s 2 0 0 2 0 0 v 8 0 7 p 2 1 n g r 0 A 2 0 脚 本 家 が 話 し 合 い で 翌 ⽇ に 台 詞 を 直 し た 。
s 2 1 0 2 1 0 v 3 4 5 p 1 3 n g r 0 A 2 1 宿 敵 が 続 編 で 苦 境 に 主 ⼈ 公 と 助 け た 。
s 2 2 0 2 2 0 v 1 1 1 p 2 1 s g r 0 A 2 2 社 ⻑ が 社 員 に ⼝ 頭 で 解 雇 を 伝 え た 。
s 2 3 0 2 3 0 v 1 1 1 p 2 1 v g r 0 A 2 3 社 ⻑ が ⼝ 頭 で 社 員 に 解 雇 を 読 み 取 っ た 。
s 2 4 0 2 4 0 v 2 1 0 p 1 3 s g r 0 A 2 4 部 下 が 温 泉 に 北 海 道 で 同 僚 と 遊 ん だ 。
s 2 5 0 2 5 0 v 9 5 8 p 1 1 s g r 0 A 2 5 医 学 ⽣ が 解 剖 実 習 で 看 護 師 と 医 師 に 習 っ た 。
s 2 6 0 2 6 0 v 1 1 6 p 3 2 s g r 0 A 2 6 ⾒ 解 を そ の 芸 能 ⼈ が 質 問 者 に 会 ⾒ で 答 え た 。
s 2 7 0 2 7 0 v 9 5 8 p 5 3 s g r 0 A 2 7 家 で 弟 が 妹 と 料 理 を 習 っ た 。
s 2 8 0 2 8 0 v 8 3 1 p 1 1 p g r 0 A 2 8 新 婚 さ ん が 役 所 が 窓 ⼝ に 転 居 届 と 届 け た 。
s 2 8 1 2 8 1 v 1 1 4 7 p 1 1 p g r 0 A 2 9 夫 が 職 場 で 真 夜 中 に 妻 へ 知 り 合 っ た 。
s 2 8 2 2 8 2 v 4 4 p 4 1 n g r 0 A 3 0 学 ⽣ が 合 格 発 表 の 場 で ⾜ 下 か ら 幸 福 を 感 じ た 。

21. set2 の gr1 の 30⽂
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s . i n d e x i d v . i d e x p a t t e r n a u t h o r e d i t . t y p
e
g r v e r g r . i n d e
x
s e n t e n c e
s 1 1 v 1 8 3 p 2 1 n g r 1 A 1 幼 児 が 肩 ⾞ で 茎 に ⼿ を 届 い た 。
s 1 1 1 1 v 2 1 0 p 1 3 n g r 1 A 2 同 僚 が 北 海 道 で 温 泉 に 同 僚 と 遊 ん だ 。
s 2 1 2 1 v 9 5 8 p 5 3 o g r 1 A 3 弟 が 家 で 妹 と 料 理 を 習 っ た 。
s 3 1 3 1 v 2 5 p 3 3 s g r 1 A 4 ス プ ー ン で 男 性 が ⾓ 砂 糖 を 紅 茶 に ⼊ れ た 。
s 4 1 4 1 v 1 8 p 2 3 n g r 1 A 5 祖 ⺟ が キ ッ チ ン で 早 朝 に ラ ジ オ を 聞 い た 。
s 5 1 5 1 v 1 8 p 1 3 o g r 1 A 6 娘 が 病 院 で 医 者 に 重 症 と 聞 い た 。
s 6 1 6 1 v 7 1 3 p 5 3 n g r 1 A 7 ⼦ 供 が 宿 題 で ⾜ し 算 と 分 数 を 間 違 え た 。
s 7 1 7 1 v 1 5 5 p 2 3 s g r 1 A 8 抗 議 を デ モ で 政 府 に ⼤ 衆 が 繰 り 返 し た 。
s 8 1 8 1 v 9 5 8 p 1 1 n g r 1 A 9 医 学 ⽣ が 解 剖 実 習 で 医 師 に 看 護 院 と 習 っ た 。
s 9 1 9 1 v 2 5 p 3 3 p g r 1 A 1 0 男 性 が ス プ ー ン を ⾓ 砂 糖 を 紅 茶 に ⼊ れ た 。
s 1 0 1 1 0 1 v 8 2 9 p 1 1 o g r 1 A 1 1 ⻘ 年 が 震 災 で 救 出 時 に 飼 い ⽝ と 助 か っ た 。
s 1 1 1 1 1 1 v 2 1 0 p 3 1 p g r 1 A 1 2 シ ロ ク マ が 動 物 園 で 氷 と ⾜ 元 に 遊 ん だ 。
s 1 2 1 1 2 1 v 1 1 1 p 4 1 p g r 1 A 1 3 司 令 官 で 無 線 で 本 部 か ら 命 令 を 伝 え た 。
s 1 3 1 1 3 1 v 1 8 3 p 2 1 s g r 1 A 1 4 肩 ⾞ で 幼 児 が 枝 に ⼿ を 届 い た 。
s 1 4 1 1 4 1 v 3 4 5 p 1 3 n g r 1 A 1 5 戦 が 続 編 で ピ ン チ に 主 ⼈ 公 と 助 け た 。
s 1 5 1 1 5 1 v 4 7 0 p 3 2 s g r 1 A 1 6 通 り 魔 が 休 ⽇ の 路 上 で 不 意 に 通 ⾏ 者 を 襲 っ た 。
s 1 6 1 1 6 1 v 1 8 p 4 1 o g r 1 A 1 7 部 下 が 給 湯 室 で 上 司 か ら 噂 を 聞 い た 。
s 1 7 1 1 7 1 v 8 0 7 p 3 1 s g r 1 A 1 8 絵 画 を 美 術 館 で 職 員 が ま っ す ぐ に 直 し た 。
s 1 8 1 1 8 1 v 8 3 1 p 3 1 s g r 1 A 1 9 司 令 官 に 戦 地 で 戦 況 を 伝 書 鳩 が 届 け た 。
s 1 9 1 1 9 1 v 7 1 3 p 5 3 o g r 1 A 2 0 ⼦ 供 が 宿 題 で ⾜ し 算 と か け 算 を 間 違 え た 。
s 2 0 1 2 0 1 v 4 7 0 p 4 2 v g r 1 A 2 1 暴 漢 が 鋭 利 な 刃 物 で 背 後 か ら ⼈ を 悩 ま し た 。
s 2 1 1 2 1 1 v 9 5 8 p 4 1 v g r 1 A 2 2 後 輩 が 現 場 で 先 輩 か ら 基 礎 を 学 ん だ 。
s 2 2 1 2 2 1 v 8 0 7 p 3 1 n g r 1 A 2 3 職 員 が ギ メ で 絵 画 を ま っ す ぐ に 直 し た 。
s 2 3 1 2 3 1 v 4 7 0 p 5 2 o g r 1 A 2 4 失 業 者 が 盗 ん だ ⾃ 動 ⾞ で 仲 間 と コ ン ビ ニ を 襲 っ た 。
s 2 4 1 2 4 1 v 4 7 0 p 2 2 n g r 1 A 2 5 チ ー タ ー が 全 速 ⼒ で ⾒ 事 に 井 倉 を 襲 っ た 。
s 2 5 1 2 5 1 v 1 4 5 p 5 1 p g r 1 A 2 6 市 ⺠ が 広 場 で 銃 声 と 叫 び 声 で 聞 こ え た 。
s 2 6 1 2 6 1 v 1 1 1 p 2 1 s g r 1 A 2 7 解 雇 を ⼝ 頭 で 社 員 に 社 ⻑ が 伝 え た 。
s 2 7 1 2 7 1 v 9 5 8 p 4 1 p g r 1 A 2 8 後 輩 が 現 場 で 先 輩 か ら 基 礎 で 習 っ た 。
s 2 8 1 2 8 1 v 1 1 4 7 p 1 1 p g r 1 A 2 9 夫 が 職 場 で 真 夜 中 に 妻 へ 知 り 合 っ た 。
s 2 8 2 2 8 2 v 4 4 p 4 1 n g r 1 A 3 0 学 ⽣ が 合 格 発 表 の 場 で ⾜ 下 か ら 幸 福 を 感 じ た 。

22. set2 の gr2 の 30⽂
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s . i n d e x i d v . i d e x p a t t e r n a u t h o r e d i t . t y p
e
g r v e r g r . i n d e
x
s e n t e n c e
s 2 2 v 4 7 0 p 3 2 p g r 2 A 1 通 り 魔 が 休 ⽇ の 路 上 が 通 ⾏ 者 を 不 意 に 襲 っ た 。
s 1 2 1 2 v 4 5 0 p 4 1 v g r 2 A 2 ⾼ 得 点 者 が 掲 ⽰ で ⼀ 位 か ら ⼗ 位 を ⾒ れ た 。
s 2 2 2 2 v 3 4 5 p 1 3 s g r 2 A 3 ピ ン チ に 続 編 で 宿 敵 が 主 ⼈ 公 と 助 け た 。
s 3 2 3 2 v 2 5 p 4 3 s g r 2 A 4 携 帯 で 担 当 者 が 出 張 先 か ら 電 話 を ⼊ れ た 。
s 4 2 4 2 v 4 0 p 2 2 v g r 2 A 5 講 師 が 受 験 対 策 で 学 ⽣ に 良 い 解 法 を 教 わ っ た 。
s 5 2 5 2 v 4 5 0 p 4 1 o g r 2 A 6 ⾼ 得 点 者 が 掲 ⽰ で ⼀ 位 か ら ⼗ 位 を 載 っ た 。
s 6 2 6 2 v 1 1 4 7 p 1 1 v g r 2 A 7 夫 が 職 場 で 真 夜 中 に 妻 と 会 っ た 。
s 7 2 7 2 v 9 5 8 p 5 3 n g r 2 A 8 弟 が 家 で 妹 と ゴ ー ヤ ー チ ャ ン プ ル ー を 習 っ た 。
s 8 2 8 2 v 8 0 7 p 3 1 p g r 2 A 9 職 員 が 美 術 館 で 絵 画 で ま っ す ぐ に 直 し た 。
s 9 2 9 2 v 4 5 0 p 3 1 n g r 2 A 1 0 学 的 が 論 ⽂ 賞 で 顔 写 真 を 広 報 誌 に 載 っ た 。
s 1 0 2 1 0 2 v 2 5 p 3 3 s g r 2 A 1 1 紅 茶 に ス プ ー ン で ⾓ 砂 糖 を 男 性 が ⼊ れ た 。
s 1 1 2 1 1 2 v 3 3 8 p 3 3 s g r 2 A 1 2 初 戦 を 優 勝 候 補 が ト ー ナ メ ン ト で 突 然 に 負 け た 。
s 1 2 2 1 2 2 v 4 5 0 p 3 1 p g r 2 A 1 3 学 者 が 論 ⽂ 賞 で 顔 写 真 か ら 広 報 誌 に 載 っ た 。
s 1 3 2 1 3 2 v 1 5 5 p 2 3 v g r 2 A 1 4 ⼤ 衆 が デ モ で 政 府 に 抗 議 を 重 ね た 。
s 1 4 2 1 4 2 v 4 7 0 p 3 2 p g r 2 A 1 5 通 り 魔 が 休 ⽇ の 路 上 を 通 ⾏ 者 を 不 意 に 襲 っ た 。
s 1 5 2 1 5 2 v 4 7 0 p 5 2 p g r 2 A 1 6 失 業 者 が 盗 ん だ ⾃ 動 ⾞ が 仲 間 と コ ン ビ ニ を 襲 っ た 。
s 1 6 2 1 6 2 v 4 7 0 p 5 2 n g r 2 A 1 7 雇 ⽤ 者 が 盗 ん だ ⾃ 動 ⾞ で 仲 間 と コ ン ビ ニ を 襲 っ た 。
s 1 7 2 1 7 2 v 8 2 9 p 1 1 v g r 2 A 1 8 ⻘ 年 が 震 災 で 救 出 時 に 飼 い ⽝ と 救 っ た 。
s 1 8 2 1 8 2 v 4 4 7 p 5 1 p g r 2 A 1 9 医 師 が ⼿ 術 か ら ⾎ 管 と 神 経 を つ な い だ 。
s 1 9 2 1 9 2 v 2 1 0 p 3 1 v g r 2 A 2 0 シ ロ ク マ が 動 物 園 で 氷 を ⾜ 元 に 楽 し ん だ 。
s 2 0 2 2 0 2 v 7 1 3 p 5 3 p g r 2 A 2 1 ⼦ 供 が 宿 題 で ⾜ し 算 と か け 算 か ら 間 違 え た 。
s 2 1 2 2 1 2 v 7 1 3 p 5 3 v g r 2 A 2 2 ⼦ 供 が 宿 題 で ⾜ し 算 と か け 算 を 忘 れ た 。
s 2 2 2 2 2 2 v 9 5 8 p 4 1 s g r 2 A 2 3 先 輩 か ら 現 場 で 後 輩 が 基 礎 を 習 っ た 。
s 2 3 2 2 3 2 v 8 3 1 p 1 1 p g r 2 A 2 4 新 婚 さ ん が 役 所 で 窓 ⼝ に 転 居 届 で 届 け た 。
s 2 4 2 2 4 2 v 4 7 0 p 5 2 v g r 2 A 2 5 失 業 者 が 盗 ん だ ⾃ 動 ⾞ で 仲 間 と コ ン ビ ニ を 悩 ま し
た 。s 2 5 2 2 5 2 v 4 7 0 p 3 2 s g r 2 A 2 6 休 ⽇ の 路 上 で 通 り 魔 が 通 ⾏ 者 を 不 意 に 襲 っ た 。
s 2 6 2 2 6 2 v 1 8 3 p 2 1 v g r 2 A 2 7 幼 児 が 肩 ⾞ で 枝 に ⼿ を 送 っ た 。
s 2 7 2 2 7 2 v 3 2 6 p 4 3 s g r 2 A 2 8 捕 虜 が 忠 誠 ⼼ か ら 秘 密 を 尋 問 で 黙 っ た 。
s 2 8 1 2 8 1 v 1 1 4 7 p 1 1 p g r 2 A 2 9 夫 が 職 場 で 真 夜 中 に 妻 へ 知 り 合 っ た 。
s 2 8 2 2 8 2 v 4 4 p 4 1 n g r 2 A 3 0 学 ⽣ が 合 格 発 表 の 場 で ⾜ 下 か ら 幸 福 を 感 じ た 。

23. set2 の gr3 の 30⽂
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s . i n d e x i d v . i d e x p a t t e r n a u t h o r e d i t . t y p
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g r v e r g r . i n d e
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s 3 3 v 2 5 p 4 3 p g r 3 A 1 担 当 者 が 携 帯 で 出 張 先 を 電 話 を ⼊ れ た 。
s 1 3 1 3 v 3 2 6 p 4 3 p g r 3 A 2 捕 虜 が 尋 問 に 忠 誠 ⼼ か ら 秘 密 を 黙 っ た 。
s 2 3 2 3 v 4 7 0 p 4 2 s g r 3 A 3 暴 漢 が 鋭 利 な 刃 物 で ⼈ を 背 後 か ら 襲 っ た 。
s 3 3 3 3 v 2 1 0 p 3 1 s g r 3 A 4 氷 を 動 物 園 で シ ロ ク マ が ⾜ 元 に 遊 ん だ 。
s 4 3 4 3 v 4 7 0 p 4 2 v g r 3 A 5 暴 漢 が 鋭 利 な 刃 物 で 背 後 か ら ⼈ を 襲 い か か っ た 。
s 5 3 5 3 v 1 8 p 4 1 n g r 3 A 6 上 司 が 給 湯 室 で 上 司 か ら 噂 を 聞 い た 。
s 6 3 6 3 v 9 5 8 p 4 1 v g r 3 A 7 後 輩 が 現 場 で 先 輩 か ら 基 礎 を 通 っ た 。
s 7 3 7 3 v 3 4 5 p 4 3 p g r 3 A 8 ⼈ が 河 原 で 洪 ⽔ が ⼦ 猫 を 助 け た 。
s 8 3 8 3 v 4 5 0 p 4 1 p g r 3 A 9 ⾼ 得 点 者 が 掲 ⽰ で ⼀ 位 か ら ⼗ 位 が 載 っ た 。
s 9 3 9 3 v 1 8 p 4 1 p g r 3 A 1 0 部 下 で 給 湯 室 で 上 司 か ら 噂 を 聞 い た 。
s 1 0 3 1 0 3 v 4 0 p 4 2 o g r 3 A 1 1 字 の う ま い ⻘ 年 が 外 国 で ⽣ 活 の 必 要 か ら 書 道 を 教 え
た 。s 1 1 3 1 1 3 v 1 1 1 p 4 1 v g r 3 A 1 2 司 令 官 が 無 線 で 本 部 か ら 命 令 を 読 み と っ た 。
s 1 2 3 1 2 3 v 1 1 1 p 4 1 p g r 3 A 1 3 司 令 官 が 無 線 で 本 部 が 命 令 を 伝 え た 。
s 1 3 3 1 3 3 v 9 5 8 p 3 1 s g r 3 A 1 4 熊 が ト レ ー ナ ー に ⾃ 転 ⾞ を サ ー カ ス で 習 っ た 。
s 1 4 3 1 4 3 v 8 0 7 p 3 1 v g r 3 A 1 5 職 員 が 美 術 館 で 絵 画 を ま っ す ぐ に 直 せ た 。
s 1 5 3 1 5 3 v 9 5 8 p 1 1 o g r 3 A 1 6 医 学 ⽣ が 解 剖 実 習 で 医 師 に 看 護 師 と 習 っ た 。
s 1 6 3 1 6 3 v 4 5 0 p 3 1 s g r 3 A 1 7 顔 写 真 を 論 ⽂ 賞 で 学 者 が 広 報 誌 に 載 っ た 。
s 1 7 3 1 7 3 v 9 5 8 p 4 1 n g r 3 A 1 8 親 友 が 現 場 で 先 輩 か ら 基 礎 を 習 っ た 。
s 1 8 3 1 8 3 v 1 8 3 p 2 1 n g r 3 A 1 9 幼 児 が 船 ⾍ で 枝 に ⼿ を 届 い た 。
s 1 9 3 1 9 3 v 1 5 5 p 2 3 v g r 3 A 2 0 ⼤ 衆 が デ モ で 政 府 に 抗 議 を 繰 返 し た 。
s 2 0 3 2 0 3 v 1 8 p 1 3 p g r 3 A 2 1 娘 が 病 院 を 医 者 に 重 症 と 聞 い た 。
s 2 1 3 2 1 3 v 9 5 8 p 1 1 n g r 3 A 2 2 医 師 に 解 剖 実 習 で 医 学 ⽣ が 看 護 師 と 習 っ た 。
s 2 2 3 2 2 3 v 8 0 7 p 4 3 n g r 3 A 2 3 君 が ⾚ ペ ン で ⼀ か ら ⽂ 章 を 直 し た 。
s 2 3 3 2 3 3 v 8 3 1 p 3 1 v g r 3 A 2 4 伝 書 鳩 が 戦 地 で 戦 況 を 司 令 官 に 持 ち 帰 っ た 。
s 2 4 3 2 4 3 v 2 5 p 3 3 v g r 3 A 2 5 男 性 が ス プ ー ン で ⾓ 砂 糖 を 紅 茶 に 取 り 出 し た 。
s 2 5 3 2 5 3 v 4 5 0 p 4 1 n g r 3 A 2 6 ⾼ 得 点 者 が 掲 ⽰ で ⼀ 位 か ら ⼗ ワ ー ス ト を 載 っ た 。
s 2 6 3 2 6 3 v 9 5 8 p 1 1 v g r 3 A 2 7 医 学 ⽣ が 解 剖 実 習 で 医 師 に 看 護 師 と 教 わ っ た 。
s 2 7 3 2 7 3 v 9 5 8 p 4 1 n g r 3 A 2 8 後 輩 が 現 場 で 同 僚 か ら 基 礎 を 習 っ た 。
s 2 8 1 2 8 1 v 1 1 4 7 p 1 1 p g r 3 A 2 9 夫 が 職 場 で 真 夜 中 に 妻 へ 知 り 合 っ た 。
s 2 8 2 2 8 2 v 4 4 p 4 1 n g r 3 A 3 0 学 ⽣ が 合 格 発 表 の 場 で ⾜ 下 か ら 幸 福 を 感 じ た 。

24. set2 の gr4 の 30⽂
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s . i n d e x i d v . i d e x p a t t e r n a u t h o r e d i t . t y p
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s 4 4 v 1 4 5 p 5 1 p g r 4 A 1 市 ⺠ が 広 場 で 銃 声 と 叫 び 声 が 聞 こ え た 。
s 1 4 1 4 v 4 5 0 p 4 1 n g r 4 A 2 ⾼ 得 点 者 が 掲 ⽰ で ⼀ 位 か ら 九 位 を 載 っ た 。
s 2 4 2 4 v 9 5 8 p 4 1 s g r 4 A 3 後 輩 が 現 場 で 基 礎 を 先 輩 か ら 習 っ た 。
s 3 4 3 4 v 8 0 7 p 4 3 v g r 4 A 4 先 ⽣ が ⾚ ペ ン で ⼀ か ら ⽂ 章 を 作 り 直 し た 。
s 4 4 4 4 v 9 5 8 p 3 1 v g r 4 A 5 熊 が サ ー カ ス で ⾃ 転 ⾞ を ト レ ー ナ ー に 習 わ せ た 。
s 5 4 5 4 v 3 4 5 p 1 3 o g r 4 A 6 宿 敵 が 続 編 で ピ ン チ に 主 ⼈ 公 と 助 け た 。
s 6 4 6 4 v 8 2 9 p 1 1 v g r 4 A 7 ⻘ 年 が 震 災 で 救 出 時 に 飼 い ⽝ と 救 え た 。
s 7 4 7 4 v 4 7 0 p 4 2 p g r 4 A 8 暴 漢 で 鋭 利 な 刃 物 で 背 後 か ら ⼈ を 襲 っ た 。
s 8 4 8 4 v 1 1 1 p 2 1 p g r 4 A 9 社 ⻑ が ⼝ 頭 で 社 員 に 解 雇 に 伝 え た 。
s 9 4 9 4 v 8 3 1 p 3 1 n g r 4 A 1 0 伝 書 鳩 が 戦 地 で 戦 況 を 司 令 官 で 届 け た 。
s 1 0 4 1 0 4 v 4 7 0 p 2 2 s g r 4 A 1 1 ⾒ 事 に 全 速 ⼒ で チ ー タ ー が ガ ゼ ル を 襲 っ た 。
s 1 1 4 1 1 4 v 4 5 0 p 4 1 s g r 4 A 1 2 ⼀ 位 か ら 掲 ⽰ で ⾼ 得 点 者 が ⼗ 位 を 載 っ た 。
s 1 2 4 1 2 4 v 4 4 7 p 5 1 n g r 4 A 1 3 医 師 が ⼿ 術 で 肺 と 神 経 を つ な い だ 。
s 1 3 4 1 3 4 v 4 4 7 p 5 1 v g r 4 A 1 4 医 師 が ⼿ 術 で ⾎ 管 と 神 経 を 組 ん だ 。
s 1 4 4 1 4 4 v 9 5 8 p 3 1 o g r 4 A 1 5 熊 が サ ー カ ス で ⾃ 転 ⾞ を ト レ ー ナ ー に 習 っ た 。
s 1 5 4 1 5 4 v 4 5 0 p 3 1 v g r 4 A 1 6 学 者 が 論 ⽂ 賞 で 顔 写 真 を 広 報 誌 に 書 い た 。
s 1 6 4 1 6 4 v 8 0 7 p 3 1 v g r 4 A 1 7 職 員 が 美 術 館 で 絵 画 を ま っ す ぐ に 直 っ た 。
s 1 7 4 1 7 4 v 2 5 p 4 3 v g r 4 A 1 8 担 当 者 が 携 帯 で 出 張 先 か ら 電 話 を 投 げ ⼊ れ た 。
s 1 8 4 1 8 4 v 3 4 5 p 4 3 s g r 4 A 1 9 ⼈ が ⼦ 猫 を 洪 ⽔ か ら 河 原 で 助 け た 。
s 1 9 4 1 9 4 v 2 1 0 p 1 3 p g r 4 A 2 0 部 下 が 北 海 道 で 温 泉 を 同 僚 と 遊 ん だ 。
s 2 0 4 2 0 4 v 2 1 0 p 1 3 o g r 4 A 2 1 部 下 が 北 海 道 で 温 泉 に 同 僚 と 遊 ん だ 。
s 2 1 4 2 1 4 v 2 5 p 4 3 s g r 4 A 2 2 担 当 者 が 電 話 を 出 張 先 か ら 携 帯 で ⼊ れ た 。
s 2 2 4 2 2 4 v 8 3 1 p 1 1 s g r 4 A 2 3 新 婚 さ ん が 役 所 で 転 居 届 と 窓 ⼝ に 届 け た 。
s 2 3 4 2 3 4 v 4 5 0 p 4 1 s g r 4 A 2 4 ⼗ 位 を 掲 ⽰ で ⼀ 位 か ら ⾼ 得 点 者 が 載 っ た 。
s 2 4 4 2 4 4 v 1 8 p 1 3 n g r 4 A 2 5 娘 が 病 院 で 医 者 に ⼼ 筋 梗 塞 と 聞 い た 。
s 2 5 4 2 5 4 v 1 8 p 1 3 s g r 4 A 2 6 娘 が 病 院 で 重 症 と 医 者 に 聞 い た 。
s 2 6 4 2 6 4 v 1 4 5 p 3 1 p g r 4 A 2 7 ラ ン ナ ー が 路 上 で 悲 鳴 か ら ⼣ 暮 れ 時 に 聞 こ え た 。
s 2 7 4 2 7 4 v 1 8 p 2 3 v g r 4 A 2 8 ⺟ が キ ッ チ ン で 早 朝 に ラ ジ オ を 聞 け た 。
s 2 8 1 2 8 1 v 1 1 4 7 p 1 1 p g r 4 A 2 9 夫 が 職 場 で 真 夜 中 に 妻 へ 知 り 合 っ た 。
s 2 8 2 2 8 2 v 4 4 p 4 1 n g r 4 A 3 0 学 ⽣ が 合 格 発 表 の 場 で ⾜ 下 か ら 幸 福 を 感 じ た 。

25. set2 の gr5 の 30⽂
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s 5 5 v 2 5 p 4 3 n g r 5 A 1 担 当 者 が 携 帯 で 出 張 さ き か ら 電 話 を ⼊ れ た 。
s 1 5 1 5 v 4 5 0 p 3 1 v g r 5 A 2 学 者 が 論 ⽂ 賞 で 顔 写 真 を 広 報 誌 に ⾒ れ た 。
s 2 5 2 5 v 9 5 8 p 1 1 p g r 5 A 3 医 学 ⽣ で 解 剖 実 習 で 医 師 に 看 護 師 と 習 っ た 。
s 3 5 3 5 v 1 8 3 p 2 1 p g r 5 A 4 幼 児 が 肩 ⾞ で 枝 か ら ⼿ を 届 い た 。
s 4 5 4 5 v 1 8 p 4 1 s g r 5 A 5 部 下 が 噂 を 上 司 か ら 給 湯 室 で 聞 い た 。
s 5 5 5 5 v 1 1 1 p 4 1 v g r 5 A 6 司 令 官 が 無 線 で 本 部 か ら 命 令 を く み 取 っ た 。
s 6 5 6 5 v 2 6 p 3 2 v g r 5 A 7 彼 ⼥ が ⼿ 紙 で 真 実 を 不 意 に 話 し か け た 。
s 7 5 7 5 v 2 1 0 p 3 1 s g r 5 A 8 シ ロ ク マ が ⾜ 元 に 氷 を 動 物 園 で 遊 ん だ 。
s 8 5 8 5 v 1 1 1 p 2 1 n g r 5 A 9 オ ー ナ ー が ⼝ 頭 で 社 員 に 解 雇 を 伝 え た 。
s 9 5 9 5 v 2 1 0 p 1 3 p g r 5 A 1 0 部 下 が 北 海 道 で 温 泉 が 同 僚 と 遊 ん だ 。
s 1 0 5 1 0 5 v 8 0 7 p 2 1 v g r 5 A 1 1 脚 本 家 が 話 し 合 い で 前 ⽇ に 台 詞 を 戻 し た 。
s 1 1 5 1 1 5 v 4 5 0 p 3 1 n g r 5 A 1 2 学 者 が 論 ⽂ 賞 で 顔 図 版 を 広 報 誌 に 載 っ た 。
s 1 2 5 1 2 5 v 7 1 3 p 5 3 n g r 5 A 1 3 ⼦ ど も が 宿 題 で ⾜ し 算 と か け 算 を 間 違 え た 。
s 1 3 5 1 3 5 v 3 4 5 p 4 3 n g r 5 A 1 4 中 国 ⼈ が 河 原 で 洪 ⽔ か ら ⼦ 猫 を 助 け た 。
s 1 4 5 1 4 5 v 1 5 5 p 2 3 n g r 5 A 1 5 ⼤ 衆 が 反 戦 で 政 府 に 抗 議 を 繰 り 返 し た 。
s 1 5 5 1 5 5 v 8 2 9 p 1 1 p g r 5 A 1 6 ⻘ 年 が 震 災 を 救 出 時 に 飼 い ⽝ と 助 か っ た 。
s 1 6 5 1 6 5 v 3 4 5 p 4 3 v g r 5 A 1 7 ⼈ が 河 原 で 洪 ⽔ か ら ⼦ 猫 を ⼒ づ け た 。
s 1 7 5 1 7 5 v 1 3 1 p 2 2 n g r 5 A 1 8 親 戚 連 れ が 潮 ⼲ 狩 り で 海 に ⾙ を 探 し た 。
s 1 8 5 1 8 5 v 8 3 1 p 1 1 v g r 5 A 1 9 新 婚 さ ん が 役 所 で 窓 ⼝ に 転 居 届 と 送 っ た 。
s 1 9 5 1 9 5 v 1 4 5 p 5 1 v g r 5 A 2 0 市 ⺠ が 広 場 で 銃 声 と 叫 び 声 を か き 消 し た 。
s 2 0 5 2 0 5 v 1 1 4 7 p 3 4 o g r 5 A 2 1 関 係 者 が イ ン タ ー ネ ッ ト で 個 ⼈ 情 報 を 相 互 に 知 り
合 っ た 。s 2 1 5 2 1 5 v 8 3 1 p 1 1 v g r 5 A 2 2 新 婚 さ ん が 役 所 で 窓 ⼝ に 転 居 届 と 受 け 取 っ た 。
s 2 2 5 2 2 5 v 3 4 5 p 4 3 s g r 5 A 2 3 ⼈ が 洪 ⽔ か ら 河 原 で ⼦ 猫 を 助 け た 。
s 2 3 5 2 3 5 v 7 1 3 p 5 3 v g r 5 A 2 4 ⼦ 供 が 宿 題 で ⾜ し 算 と か け 算 を 分 か っ た 。
s 2 4 5 2 4 5 v 8 0 7 p 3 1 o g r 5 A 2 5 職 員 が 美 術 館 で 絵 画 を ま っ す ぐ に 直 し た 。
s 2 5 5 2 5 5 v 8 0 7 p 4 3 p g r 5 A 2 6 先 ⽣ が ⾚ ペ ン で ⼀ か ら ⽂ 章 で 直 し た 。
s 2 6 5 2 6 5 v 8 3 1 p 3 1 n g r 5 A 2 7 伝 書 鳩 が 戦 地 で 戦 況 を 司 令 分 掌 に 届 け た 。
s 2 7 5 2 7 5 v 1 1 9 7 p 1 3 o g r 5 A 2 8 私 が 遊 園 地 で イ ン フ ル エ ン ザ に 家 族 と 感 染 し た 。
s 2 8 1 2 8 1 v 1 1 4 7 p 1 1 p g r 5 A 2 9 夫 が 職 場 で 真 夜 中 に 妻 へ 知 り 合 っ た 。
s 2 8 2 2 8 2 v 4 4 p 4 1 n g r 5 A 3 0 学 ⽣ が 合 格 発 表 の 場 で ⾜ 下 か ら 幸 福 を 感 じ た 。

26. set2 の gr6 の 30⽂
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s . i n d e x i d v . i d e x p a t t e r n a u t h o r e d i t . t y p
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s 6 6 v 8 2 9 p 1 1 p g r 6 A 1 ⻘ 年 が 震 災 が 救 出 時 に 飼 い ⽝ と 助 か っ た 。
s 1 6 1 6 v 1 8 p 2 3 v g r 6 A 2 ⺟ が キ ッ チ ン で 早 朝 に ラ ジ オ を 尋 ね た 。
s 2 6 2 6 v 4 4 7 p 5 1 v g r 6 A 3 医 師 が ⼿ 術 で ⾎ 管 と 神 経 を 結 ん だ 。
s 3 6 3 6 v 1 8 p 1 3 v g r 6 A 4 娘 が 病 院 で 医 者 に 重 症 と 聴 い た 。
s 4 6 4 6 v 8 3 1 p 3 1 s g r 6 A 5 戦 況 を 戦 地 で 伝 書 鳩 が 司 令 官 に 届 け た 。
s 5 6 5 6 v 1 8 3 p 2 1 v g r 6 A 6 幼 児 が 肩 ⾞ で 枝 に ⼿ を 出 せ た 。
s 6 6 6 6 v 1 8 p 4 1 n g r 6 A 7 上 官 が 給 湯 室 で 上 司 か ら 噂 を 聞 い た 。
s 7 6 7 6 v 7 1 3 p 5 3 s g r 6 A 8 ⾜ し 算 と か け 算 を 宿 題 で ⼦ 供 が 間 違 え た 。
s 8 6 8 6 v 1 5 5 p 2 3 p g r 6 A 9 ⼤ 衆 ま で デ モ で 政 府 に 抗 議 を 繰 り 返 し た 。
s 9 6 9 6 v 8 0 7 p 2 1 o g r 6 A 1 0 脚 本 家 が 話 し 合 い で 前 ⽇ に 台 詞 を 直 し た 。
s 1 0 6 1 0 6 v 8 2 9 p 1 1 s g r 6 A 1 1 ⻘ 年 が 救 出 時 に 震 災 で 飼 い ⽝ と 助 か っ た 。
s 1 1 6 1 1 6 v 8 3 1 p 1 1 n g r 6 A 1 2 新 婚 さ ん が 役 所 で 窓 ⼝ に 転 居 届 け と 届 け た 。
s 1 2 6 1 2 6 v 1 8 p 4 1 p g r 6 A 1 3 部 下 に 給 湯 室 で 上 司 か ら 噂 を 聞 い た 。
s 1 3 6 1 3 6 v 4 7 0 p 4 2 n g r 6 A 1 4 乱 闘 が 鋭 利 な 刃 物 で 背 後 か ら ⼈ を 襲 っ た 。
s 1 4 6 1 4 6 v 1 1 1 p 4 1 s g r 6 A 1 5 無 線 で 司 令 官 が 本 部 か ら 命 令 を 伝 え た 。
s 1 5 6 1 5 6 v 1 5 5 p 2 3 p g r 6 A 1 6 ⼤ 衆 が デ モ に 政 府 に 抗 議 を 繰 り 返 し た 。
s 1 6 6 1 6 6 v 8 0 7 p 2 1 p g r 6 A 1 7 脚 本 家 ま で 話 し 合 い で 前 ⽇ に 台 詞 を 直 し た 。
s 1 7 6 1 7 6 v 1 4 5 p 3 1 n g r 6 A 1 8 マ ラ ソ ン が 路 上 で 悲 鳴 を ⼣ 暮 れ 時 に 聞 こ え た 。
s 1 8 6 1 8 6 v 1 8 p 1 3 s g r 6 A 1 9 医 者 に 病 院 で 娘 が 重 症 と 聞 い た 。
s 1 9 6 1 9 6 v 4 7 0 p 3 2 o g r 6 A 2 0 通 り 魔 が 休 ⽇ の 路 上 で 通 ⾏ 者 を 不 意 に 襲 っ た 。
s 2 0 6 2 0 6 v 3 4 5 p 4 3 o g r 6 A 2 1 ⼈ が 河 原 で 洪 ⽔ か ら ⼦ 猫 を 助 け た 。
s 2 1 6 2 1 6 v 4 4 7 p 5 1 s g r 6 A 2 2 医 師 が ⾎ 管 と 神 経 を ⼿ 術 で つ な い だ 。
s 2 2 6 2 2 6 v 9 5 8 p 1 1 v g r 6 A 2 3 医 学 ⽣ が 解 剖 実 習 で 医 師 に 看 護 師 と 習 わ せ た 。
s 2 3 6 2 3 6 v 4 5 0 p 4 1 v g r 6 A 2 4 ⾼ 得 点 者 が 掲 ⽰ で ⼀ 位 か ら ⼗ 位 を 書 け た 。
s 2 4 6 2 4 6 v 8 0 7 p 4 3 o g r 6 A 2 5 先 ⽣ が ⾚ ペ ン で ⼀ か ら ⽂ 章 を 直 し た 。
s 2 5 6 2 5 6 v 3 4 5 p 1 3 p g r 6 A 2 6 宿 敵 が 続 編 か ら ピ ン チ に 主 ⼈ 公 と 助 け た 。
s 2 6 6 2 6 6 v 8 0 7 p 4 3 v g r 6 A 2 7 先 ⽣ が ⾚ ペ ン で ⼀ か ら ⽂ 章 を 戻 し た 。
s 2 7 6 2 7 6 v 8 0 7 p 2 1 n g r 6 A 2 8 脚 本 家 が 話 し 合 い で 前 ⽇ に フ レ ー ズ を 直 し た 。
s 2 8 1 2 8 1 v 1 1 4 7 p 1 1 p g r 6 A 2 9 夫 が 職 場 で 真 夜 中 に 妻 へ 知 り 合 っ た 。
s 2 8 2 2 8 2 v 4 4 p 4 1 n g r 6 A 3 0 学 ⽣ が 合 格 発 表 の 場 で ⾜ 下 か ら 幸 福 を 感 じ た 。

27. set2 の gr7 の 30⽂
!27
s . i n d e x i d v . i d e x p a t t e r n a u t h o r e d i t . t y p
e
g r v e r g r . i n d e
x
s e n t e n c e
s 7 7 v 2 1 0 p 1 3 s g r 7 A 1 同 僚 と 北 海 道 で 温 泉 に 部 下 が 遊 ん だ 。
s 1 7 1 7 v 4 4 7 p 5 1 s g r 7 A 2 ⾎ 管 と 神 経 を ⼿ 術 で 医 師 が つ な い だ 。
s 2 7 2 7 v 1 1 1 p 2 1 o g r 7 A 3 社 ⻑ が ⼝ 頭 で 社 員 に 解 雇 を 伝 え た 。
s 3 7 3 7 v 1 4 5 p 5 1 n g r 7 A 4 コ ミ ュ ニ テ ィ が 広 場 で 銃 声 と 叫 び 声 を 聞 こ え た 。
s 4 7 4 7 v 4 5 0 p 3 1 o g r 7 A 5 学 者 が 論 ⽂ 賞 で 顔 写 真 を 広 報 誌 に 載 っ た 。
s 5 7 5 7 v 1 4 5 p 5 1 n g r 7 A 6 市 ⺠ が 広 場 で ⾜ ⾳ と 叫 び 声 を 聞 こ え た 。
s 6 7 6 7 v 1 8 p 1 3 v g r 7 A 7 娘 が 病 院 で 医 者 に 重 症 と 訊 い た 。
s 7 7 7 7 v 8 2 9 p 1 1 n g r 7 A 8 ⻘ 年 が 震 災 で 救 出 正 午 に 飼 い ⽝ と 助 か っ た 。
s 8 7 8 7 v 2 5 p 3 3 n g r 7 A 9 男 性 が ス プ ー ン で ⾓ 砂 糖 を コ ー ヒ ー に ⼊ れ た 。
s 9 7 9 7 v 9 5 8 p 1 1 p g r 7 A 1 0 医 学 ⽣ が 解 剖 実 習 で 医 師 に 看 護 師 で 習 っ た 。
s 1 0 7 1 0 7 v 8 0 7 p 2 1 s g r 7 A 1 1 前 ⽇ に 話 し 合 い で 脚 本 家 が 台 詞 を 直 し た 。
s 1 1 7 1 1 7 v 4 7 0 p 2 2 p g r 7 A 1 2 チ ー タ ー か ら 全 速 ⼒ で ⾒ 事 に ガ ゼ ル を 襲 っ た 。
s 1 2 7 1 2 7 v 4 5 0 p 4 1 p g r 7 A 1 3 ⾼ 得 点 者 が 掲 ⽰ を ⼀ 位 か ら ⼗ 位 を 載 っ た 。
s 1 3 7 1 3 7 v 1 4 5 p 5 1 v g r 7 A 1 4 市 ⺠ が 広 場 で 銃 声 と 叫 び 声 を 聴 こ え た 。
s 1 4 7 1 4 7 v 8 0 7 p 2 1 p g r 7 A 1 5 脚 本 家 が 話 し 合 い へ 前 ⽇ に 台 詞 を 直 し た 。
s 1 5 7 1 5 7 v 2 1 0 p 3 1 o g r 7 A 1 6 シ ロ ク マ が 動 物 園 で 氷 を ⾜ 元 に 遊 ん だ 。
s 1 6 7 1 6 7 v 9 5 8 p 5 3 p g r 7 A 1 7 弟 が 家 で 妹 と 料 理 ま で 習 っ た 。
s 1 7 7 1 7 7 v 1 8 p 2 3 p g r 7 A 1 8 ⺟ が キ ッ チ ン が 早 朝 に ラ ジ オ を 聞 い た 。
s 1 8 7 1 8 7 v 4 7 0 p 2 2 v g r 7 A 1 9 チ ー タ ー が 全 速 ⼒ で ⾒ 事 に ガ ゼ ル を 襲 い か か っ た 。
s 1 9 7 1 9 7 v 1 5 5 p 2 3 s g r 7 A 2 0 ⼤ 衆 が 抗 議 を 政 府 に デ モ で 繰 り 返 し た 。
s 2 0 7 2 0 7 v 9 5 8 p 5 3 p g r 7 A 2 1 弟 が 家 で 妹 か ら 料 理 を 習 っ た 。
s 2 1 7 2 1 7 v 1 5 5 p 2 3 n g r 7 A 2 2 ⼤ 衆 が デ モ で 政 府 に 弾 劾 を 繰 り 返 し た 。
s 2 2 7 2 2 7 v 1 4 5 p 3 1 n g r 7 A 2 3 ラ ン ナ ー が 軒 下 で 悲 鳴 を ⼣ 暮 れ 時 に 聞 こ え た 。
s 2 3 7 2 3 7 v 3 4 5 p 4 3 n g r 7 A 2 4 ⼈ が 河 原 で ⼟ 砂 か ら ⼦ 猫 を 助 け た 。
s 2 4 7 2 4 7 v 2 1 0 p 3 1 n g r 7 A 2 5 シ ロ ク マ が ほ 乳 類 園 で 氷 を ⾜ 元 に 遊 ん だ 。
s 2 5 7 2 5 7 v 4 5 0 p 3 1 s g r 7 A 2 6 学 者 が 顔 写 真 を 論 ⽂ 賞 で 広 報 誌 に 載 っ た 。
s 2 6 7 2 6 7 v 4 4 7 p 5 1 o g r 7 A 2 7 医 師 が ⼿ 術 で ⾎ 管 と 神 経 を つ な い だ 。
s 2 7 7 2 7 7 v 8 2 9 p 1 1 n g r 7 A 2 8 ⻘ 年 が 震 災 で 救 出 時 に 飼 い 主 と 助 か っ た 。
s 2 8 1 2 8 1 v 1 1 4 7 p 1 1 p g r 7 A 2 9 夫 が 職 場 で 真 夜 中 に 妻 へ 知 り 合 っ た 。
s 2 8 2 2 8 2 v 4 4 p 4 1 n g r 7 A 3 0 学 ⽣ が 合 格 発 表 の 場 で ⾜ 下 か ら 幸 福 を 感 じ た 。

28. set2 の gr8 の 30⽂
!28
s . i n d e x i d v . i d e x p a t t e r n a u t h o r e d i t . t y p
e
g r v e r g r . i n d e
x
s e n t e n c e
s 8 8 v 8 0 7 p 4 3 s g r 8 A 1 先 ⽣ が ⼀ か ら ⾚ ペ ン で ⽂ 章 を 直 し た 。
s 1 8 1 8 v 2 1 0 p 3 1 n g r 8 A 2 オ コ ジ ョ が 動 物 園 で 氷 を ⾜ 元 に 遊 ん だ 。
s 2 8 2 8 v 9 5 8 p 1 1 n g r 8 A 3 医 学 ⽣ が 解 剖 実 習 で 医 師 に 看 護 居 ⼠ と 習 っ た 。
s 3 8 3 8 v 3 4 5 p 4 3 p g r 8 A 4 ⼈ が 河 原 で 洪 ⽔ か ら ⼦ 猫 が 助 け た 。
s 4 8 4 8 v 2 1 0 p 1 3 v g r 8 A 5 部 下 が 北 海 道 で 温 泉 に 同 僚 と 楽 し ん だ 。
s 5 8 5 8 v 2 5 p 4 3 p g r 8 A 6 担 当 者 が 携 帯 で 出 張 先 か ら 電 話 で ⼊ れ た 。
s 6 8 6 8 v 3 4 5 p 1 3 v g r 8 A 7 宿 敵 が 続 編 で ピ ン チ に 主 ⼈ 公 と 助 け 出 し た 。
s 7 8 7 8 v 1 1 1 p 2 1 n g r 8 A 8 社 ⻑ が ⼝ 頭 で 社 内 に 解 雇 を 伝 え た 。
s 8 8 8 8 v 3 4 5 p 4 3 v g r 8 A 9 ⼈ が 河 原 で 洪 ⽔ か ら ⼦ 猫 を 助 け 出 し た 。
s 9 8 9 8 v 2 1 0 p 3 1 p g r 8 A 1 0 シ ロ ク マ に 動 物 園 で 氷 を ⾜ 元 に 遊 ん だ 。
s 1 0 8 1 0 8 v 2 1 0 p 1 3 n g r 8 A 1 1 隊 ⻑ が 北 海 道 で 温 泉 に 同 僚 と 遊 ん だ 。
s 1 1 8 1 1 8 v 8 2 9 p 1 1 s g r 8 A 1 2 飼 い ⽝ と 震 災 で 救 出 時 に ⻘ 年 が 助 か っ た 。
s 1 2 8 1 2 8 v 4 4 7 p 5 1 p g r 8 A 1 3 医 師 が ⼿ 術 を ⾎ 管 と 神 経 を つ な い だ 。
s 1 3 8 1 3 8 v 1 8 p 4 1 v g r 8 A 1 4 部 下 が 給 湯 室 で 上 司 か ら 噂 を 尋 ね た 。
s 1 4 8 1 4 8 v 4 7 0 p 2 2 p g r 8 A 1 5 チ ー タ ー を 全 速 ⼒ で ⾒ 事 に ガ ゼ ル を 襲 っ た 。
s 1 5 8 1 5 8 v 4 7 0 p 2 2 o g r 8 A 1 6 チ ー タ ー が 全 速 ⼒ で ⾒ 事 に ガ ゼ ル を 襲 っ た 。
s 1 6 8 1 6 8 v 1 1 1 p 4 1 o g r 8 A 1 7 司 令 官 が 無 線 で 本 部 か ら 命 令 を 伝 え た 。
s 1 7 8 1 7 8 v 1 8 3 p 2 1 o g r 8 A 1 8 幼 児 が 肩 ⾞ で 枝 に ⼿ を 届 い た 。
s 1 8 8 1 8 8 v 3 4 5 p 1 3 p g r 8 A 1 9 宿 敵 へ 続 編 で ピ ン チ に 主 ⼈ 公 と 助 け た 。
s 1 9 8 1 9 8 v 1 8 p 2 3 n g r 8 A 2 0 ⺟ が 居 間 で 早 朝 に ラ ジ オ を 聞 い た 。
s 2 0 8 2 0 8 v 1 8 p 2 3 p g r 8 A 2 1 ⺟ が キ ッ チ ン か ら 早 朝 に ラ ジ オ を 聞 い た 。
s 2 1 8 2 1 8 v 4 0 p 2 2 n g r 8 A 2 2 講 座 が 受 験 対 策 で ⼥ 学 ⽣ に 良 い 固 有 値 を 教 え た 。
s 2 2 8 2 2 8 v 1 4 5 p 3 1 s g r 8 A 2 3 路 上 で ラ ン ナ ー が 悲 鳴 を ⼣ 暮 れ 時 に 聞 こ え た 。
s 2 3 8 2 3 8 v 1 1 1 p 2 1 p g r 8 A 2 4 社 ⻑ が ⼝ 頭 で 社 員 に 解 雇 で 伝 え た 。
s 2 4 8 2 4 8 v 1 4 5 p 5 1 s g r 8 A 2 5 広 場 で 市 ⺠ が 銃 声 と 叫 び 声 を 聞 こ え た 。
s 2 5 8 2 5 8 v 8 3 1 p 1 1 o g r 8 A 2 6 新 婚 さ ん が 役 所 で 窓 ⼝ に 転 居 届 と 届 け た 。
s 2 6 8 2 6 8 v 4 7 0 p 3 2 v g r 8 A 2 7 通 り 魔 が 休 ⽇ の 路 上 で 通 ⾏ 者 を 不 意 に 苛 ( さ い な ) ん
だ 。s 2 7 8 2 7 8 v 1 1 1 p 2 1 v g r 8 A 2 8 社 ⻑ が ⼝ 頭 で 社 員 に 解 雇 を 伝 わ っ た 。
s 2 8 1 2 8 1 v 1 1 4 7 p 1 1 p g r 8 A 2 9 夫 が 職 場 で 真 夜 中 に 妻 へ 知 り 合 っ た 。
s 2 8 2 2 8 2 v 4 4 p 4 1 n g r 8 A 3 0 学 ⽣ が 合 格 発 表 の 場 で ⾜ 下 か ら 幸 福 を 感 じ た 。

29. set2 の gr9 の 30⽂
!29
s . i n d e x i d v . i d e x p a t t e r n a u t h o r e d i t . t y p
e
g r v e r g r . i n d e
x
s e n t e n c e
s 9 9 v 4 7 0 p 3 2 v g r 9 A 1 通 り 魔 が 休 ⽇ の 路 上 で 通 ⾏ 者 を 不 意 に 追 い 払 っ た 。
s 1 9 1 9 v 8 0 7 p 4 3 s g r 9 A 2 先 ⽣ が ⾚ ペ ン で ⽂ 章 を ⼀ か ら 直 し た 。
s 2 9 2 9 v 2 1 0 p 1 3 v g r 9 A 3 部 下 が 北 海 道 で 温 泉 に 同 僚 と 遊 べ だ 。
s 3 9 3 9 v 4 7 0 p 2 2 n g r 9 A 4 温 ⾎ 動 物 が 全 速 ⼒ で ⾒ 事 に ガ ゼ ル を 襲 っ た 。
s 4 9 4 9 v 1 4 5 p 5 1 s g r 9 A 5 市 ⺠ が 銃 声 と 叫 び 声 を 広 場 で 聞 こ え た 。
s 5 9 5 9 v 1 4 5 p 3 1 s g r 9 A 6 ラ ン ナ ー が 悲 鳴 を 路 上 で ⼣ 暮 れ 時 に 聞 こ え た 。
s 6 9 6 9 v 1 1 1 p 4 1 n g r 9 A 7 司 令 官 が 受 信 で 本 部 か ら 命 令 を 伝 え た 。
s 7 9 7 9 v 1 5 5 p 2 3 o g r 9 A 8 ⼤ 衆 が デ モ で 政 府 に 抗 議 を 繰 り 返 し た 。
s 8 9 8 9 v 7 1 3 p 5 3 p g r 9 A 9 ⼦ 供 が 宿 題 で ⾜ し 算 と か け 算 に 間 違 え た 。
s 9 9 9 9 v 2 2 p 3 5 o g r 9 A 1 0 船 が 遠 回 り で 海 路 を 安 全 に ⾏ っ た 。
s 1 0 9 1 0 9 v 2 5 p 3 3 o g r 9 A 1 1 男 性 が ス プ ー ン で ⾓ 砂 糖 を 紅 茶 に ⼊ れ た 。
s 1 1 9 1 1 9 v 4 7 0 p 2 2 s g r 9 A 1 2 チ ー タ ー が 全 速 ⼒ で ガ ゼ ル を ⾒ 事 に 襲 っ た 。
s 1 2 9 1 2 9 v 3 7 7 p 4 3 v g r 9 A 1 3 波 紋 が 投 ⽯ で 落 下 点 か ら ⽔ ⾯ を 表 れ た 。
s 1 3 9 1 3 9 v 2 5 p 3 3 v g r 9 A 1 4 男 性 が ス プ ー ン で ⾓ 砂 糖 を 紅 茶 に 放 り 込 ん だ 。
s 1 4 9 1 4 9 v 1 1 1 p 4 1 s g r 9 A 1 5 命 令 を 無 線 で 本 部 か ら 司 令 官 が 伝 え た 。
s 1 5 9 1 5 9 v 1 8 3 p 2 1 p g r 9 A 1 6 幼 児 が 肩 ⾞ が 枝 に ⼿ を 届 い た 。
s 1 6 9 1 6 9 v 8 3 1 p 3 1 o g r 9 A 1 7 伝 書 鳩 が 戦 地 で 戦 況 を 司 令 官 に 届 け た 。
s 1 7 9 1 7 9 v 9 5 8 p 4 1 o g r 9 A 1 8 後 輩 が 現 場 で 先 輩 か ら 基 礎 を 習 っ た 。
s 1 8 9 1 8 9 v 1 8 p 1 3 p g r 9 A 1 9 娘 で 病 院 で 医 者 に 重 症 と 聞 い た 。
s 1 9 9 1 9 9 v 2 5 p 4 3 o g r 9 A 2 0 担 当 者 が 携 帯 で 出 張 先 か ら 電 話 を ⼊ れ た 。
s 2 0 9 2 0 9 v 8 3 1 p 3 1 p g r 9 A 2 1 伝 書 鳩 を 戦 地 で 戦 況 を 司 令 官 に 届 け た 。
s 2 1 9 2 1 9 v 9 5 8 p 3 1 n g r 9 A 2 2 熊 が 四 重 奏 で ⾃ 転 ⾞ を ト レ ー ナ ー に 習 っ た 。
s 2 2 9 2 2 9 v 9 5 8 p 5 3 v g r 9 A 2 3 弟 が 家 で 妹 と 料 理 を 教 わ っ た 。
s 2 3 9 2 3 9 v 4 7 0 p 2 2 v g r 9 A 2 4 チ ー タ ー が 全 速 ⼒ で ⾒ 事 に ガ ゼ ル を ⾒ 舞 っ た 。
s 2 4 9 2 4 9 v 4 5 0 p 3 1 p g r 9 A 2 5 学 者 が 論 ⽂ 賞 に 顔 写 真 を 広 報 誌 に 載 っ た 。
s 2 5 9 2 5 9 v 1 4 5 p 3 1 p g r 9 A 2 6 ラ ン ナ ー が 路 上 で 悲 鳴 を ⼣ 暮 れ 時 を 聞 こ え た 。
s 2 6 9 2 6 9 v 8 3 1 p 1 1 n g r 9 A 2 7 新 婚 さ ん が 役 所 で 窓 ⼝ に 転 居 書 類 と 届 け た 。
s 2 7 9 2 7 9 v 1 8 p 2 3 o g r 9 A 2 8 ⺟ が キ ッ チ ン で 早 朝 に ラ ジ オ を 聞 い た 。
s 2 8 1 2 8 1 v 1 1 4 7 p 1 1 p g r 9 A 2 9 夫 が 職 場 で 真 夜 中 に 妻 へ 知 り 合 っ た 。
s 2 8 2 2 8 2 v 4 4 p 4 1 n g r 9 A 3 0 学 ⽣ が 合 格 発 表 の 場 で ⾜ 下 か ら 幸 福 を 感 じ た 。

30. gr0̶g9 の特性
• 30⽂のうち，次の 2⽂ (s281, s283) が全 gr に
共通
• s281:v1147:p1:1:p:gr9:29
• 夫が 職場で 真夜中に 妻へ 知り合った。
• s282: v44:p4:1:n:gr9:30
• 学⽣が 合格発表の場で ⾜下から 幸福を 感じた。
• 他の28⽂は gr に特有
!30

31. 評定課題の実施
!31

32. なぜ属性を取得するのか
• 容認度評定は，個⼈の様々な特性を反映する
• そうでないはずがない
• とは⾔え，反映のすべてが有意味とは限らない
• 容認度評定値を左右しそうな特性を評定課題と同
時に取得しておく事は，調査としては本質的
• これをやっておけば後で属性ごとに層別解析ができ
るし，回帰もできる
!32

33. 容認度評定の前に11種類の質問 1/2
• Q1. あなたは現在，何才で
すか？
• Q2. あなたの性別はどれで
すか？
• Q3. あなたの⺟語は⽇本語
ですか？
• Q4. あなたは過去にどの地
域（県単位）で暮らしたこ
とがありますか？該当する
ものすべてを指定して下さ
い．
• Q5. 過去に⽇本語が話され
ない地域で1年以上の⽣活を
したことがありますか？
• Q6. 学んだ事のある外国語
の種類の数を概数で答えて
下さい (期間の⻑さに関係な
く，10個以上の場合は区別
なしで)．
!33

34. 容認度評定の前に11種類の質問 2/2
• Q7. 英語を含めた異国語を
学んだ期間の今までの合計
を，おおよその年数で答え
て下さい．
• Q8. 外国語/異国語を話す⼈
と⽇常的に接しますか？
• Q9. ⼀ヵ⽉当たりの読書量
を，おおよその冊数で答え
て下さい (画像中⼼の雑誌
は含めません)．
• Q10. ⼩学校より後の教育
機関でどれ位学んだか，お
およその年数を2桁の数字で
答えて下さい．例えば普通
⼤学の学部卒業の場合，10
年 (=中学で3年 + ⾼等学校
で3年 + ⼤学で4年) です．
• Q11. あなたは⾃分の考え
⽅や感じ⽅が⼤きく分けて
⽂系だと思いますか？理系
だと思いますか？（⾃分の
主観評価で構いません）
!34

35. Q1-Q11
!35

36. Responses to Q1
df[[q]]
Frequency
10 20 30 40 50 60 70
050100150200
Q1への回答
• Q1. あなたは現在，
何才ですか？
•
!36

37. F M U
Responses to Q2
0200400600800
Q2への回答
• Q2. あなたの性別は
どれですか？
!37

38. N U Y
Responses to Q3
050010001500
Q3への回答
• Q3. あなたの⺟語は
⽇本語ですか？
!38

39. Tokyo Aichi Shizuoka Nara Shiga Saga Miyazaki Ooita
0100200300400500600
Q4への回答
• Q4. あなたは過去
にどの地域（県単
位）で暮らしたこと
がありますか？該当
するものすべてを指
定して下さい．
•
!39

40. N U Y
Responses to Q5
0200400600800100012001400
Q5への回答
• Q5. 過去に⽇本語が
話されない地域で1年
以上の⽣活をしたこ
とがありますか？
!40

41. 1 2 3 4 5 6 8 10
Responses to Q6
0100200300400500600700
Q6への回答
• Q6. 学んだ事のある
外国語の種類の数を
概数で答えて下さい
(期間の⻑さに関係な
く，10個以上の場合
は区別なしで)．
!41

42. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 14 16 18
Responses to Q7
050100150200250300
Q7への回答
• Q7. 英語を含めた異
国語を学んだ期間の
今までの合計を，お
およその年数で答え
て下さい．
•
!42

43. N U Y
Responses to Q8
0200400600800100012001400
Q8への回答
• Q8. 外国語/異国語を
話す⼈と⽇常的に接
しますか？
•
!43

44. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Responses to Q9
0200400600800
Q9への回答
• Q9. ⼀ヵ⽉当たりの
読書量を，おおよそ
の冊数で答えて下さ
い (画像中⼼の雑誌は
含めません)．
•
!44

45. 3 4−6 7−10 11−12 13−15 16
Responses to Q10
0200400600800
Q10への回答
• Q10. ⼩学校より後の
教育機関でどれ位学
んだか，おおよその
年数を2桁の数字で答
えて下さい．例えば
普通⼤学の学部卒業
の場合，10年 (=中学
で3年 + ⾼等学校で3
年 + ⼤学で4年) で
す．
!45

46. S2 S1 N L1 L2
Responses to Q11
0100200300400
Q11への回答
• Q11. あなたは⾃分の
考え⽅や感じ⽅が⼤
きく分けて⽂系だと
思いますか？理系だ
と思いますか？（⾃
分の主観評価で構い
ません）
!46

47. 調査の第⼆節
• 30種類の刺激⽂の容
認度を評定する課題
が10種類 gr0,
gr1, …, gr9
• gr.i の刺激⽂は
mod(S.ID) = i
!47

48. 刺激の評定者への提⽰
• Web 実験と紙ベースの実験で実施条件が異なる
• Web 実験では Google Form を使っているので，
11個の質問と30種類の刺激⽂の提⽰順は回答ごと
にランダム化紙ベースの実験では，事前に順序の異
なる A, B, C の三つの版を⽤意し，回答者はそのど
れかに回答
!48

49. 評定課題 (mode 1)
• 次に30種類の⽂をお⾒せします．個々の⽂を次の4つ
の基準で評定して下さい．
• 0. 違和感がなく⾃然に理解できる⽂
• 1. 違和感を感じるが理解可能な⽂
• 2. 違和感を感じて理解困難な⽂
• 3. 不⾃然な理解不能な⽂
• 提⽰の順序は回答者ごとに変えてあります．⽂の先頭
に付いている整理数字は無視して下さい．
!49

50. 評定課題 (mode 2)
• 次にお⾒せする30種類の⽂はコンピュータが⾃動作成したもの
です．⼀部の品質には難があり，それを⾒つけたいと思ってい
ます．そのために，個々の⽂を次の4つの基準で評定して下さ
い．
• 0. 違和感がなく⾃然に理解できる⽂
• 1. 違和感を感じるが理解可能な⽂
• 2. 違和感を感じて理解困難な⽂
• 3. 不⾃然な理解不能な⽂
• 提⽰の順序は回答者ごとに変えてあります．⽂の先頭に付いて
いる整理数字は無視して下さい．
!50

51. Web 調査の概
略
• gr 内で，回答者の評定値
の stdev の分布を考える
• stdev の stdev の分布
で，0.5 < stdev(stdev)
< 1.6 の範囲にない回答
者を除外
!51
g r c o u n t re m ove d
e f fe c t i ve
c o u n t
g r 0 1 6 6 6 1 6 0
g r 1 1 7 4 5 1 6 9
g r 2 1 6 9 8 1 6 1
g r 3 1 6 8 5 1 6 3
g r 4 1 6 6 7 1 5 9
g r 5 1 6 3 1 0 1 5 3
g r 6 1 7 8 3 1 7 5
g r 7 1 6 8 5 1 6 3
g r 8 1 6 2 7 1 5 5
g r 9 1 6 5 4 1 6 1
s u m 1 6 7 9 6 0 1 6 1 9

52. 回答者の評定値の stdev の分布
• 反応の stdev の
stdev が 0 の回答者
はすべてに同じ評定
値をつけている
• 要するに⼿抜きをし
ている (satisfice 現
象)
• 反応の stdev の
stdev が並外れて⼤
きい回答者はデタラ
メに評定値をつけて
いる可能性が⼤きい
!52

53. 収集した反応を⼀瞥
!53

54. 282種類の⽂に対する評定結果の簡単な
分析
Histograms of Stimulus-Wise Responses

55. s010
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s020
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s030
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.3
s040
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.3
s050
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s060
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s070
response rangeDensity
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s080
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s090
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s100
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.40.8
s110
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s120
response range
Density
0 1 2 3 40.00.20.4
gr0 の s010, s020, … , s120
[1/3]
!55

56. s130
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s140
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s150
response range
Density
0 1 2 3 4
0.000.100.200.30
s160
response range
Density
0 1 2 3 4
0.000.150.30
s170
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.3
s180
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s190
response rangeDensity
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s200
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s210
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s220
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.40.8
s230
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s240
response range
Density
0 1 2 3 40.00.10.20.3
gr0 の s130, s140, … , s240
[2/3]
!56

57. s250
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s260
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s270
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s280
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s281.0
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s282.0
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
gr0 の s250, s260, … , s282.0
[3/3]
!57

58. ●●
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0 50 100 150
0.00.51.01.5
s2w.gr0 (no filtering)
Index
sd.l
s2w.gr0 (no filtering)
sd.l
Frequency
0.0 0.5 1.0 1.5
01020304050
●●
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0 50 100 150
0.60.81.01.21.4
s2w.gr0 (0.6 < sd < 1.5)
Index
sd.l2
s2w.gr0 (0.6 < sd < 1.5)
sd.l2
Frequency
0.6 0.8 1.0 1.2 1.4
0510152025
gr0 の s010, s020, … , s281.0,
s282.0 の分析の前処理
!58

59. s001
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s011
response range
Density
0 1 2 3 4
0.000.150.30
s021
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.60.8
s031
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s041
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.60.8
s051
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s061
response rangeDensity
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s071
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.3
s081
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s091
response range
Density
0 1 2 3 4
0.000.150.30
s101
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s111
response range
Density
0 1 2 3 40.00.20.4
gr1 の s001, s011, … , s111
[1/3]
!59

60. s121
response range
Density
0 1 2 3 4
0.000.150.30
s131
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s141
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s151
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.40.8
s161
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s171
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s181
response rangeDensity
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s191
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.40.8
s201
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s211
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.40.8
s221
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s231
response range
Density
0 1 2 3 40.00.20.40.6
gr1 の s121, s131, … , s231
[2/3]
!60

61. s241
response range
Density
0 1 2 3 4
0.000.150.30
s251
response range
Density
0 1 2 3 4
0.000.150.30
s261
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s271
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s281.1
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s282.1
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
gr1 の s241, s251, … , s282.1
[3/3]
!61

62. ●●
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0 50 100 150
0.00.51.01.5
s2w.gr1 (no filtering)
Index
sd.l
s2w.gr1 (no filtering)
sd.l
Frequency
0.0 0.5 1.0 1.5
0102030405060
●
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●
●
0 50 100 150
0.60.81.01.21.4
s2w.gr1 (0.6 < sd < 1.5)
Index
sd.l2
s2w.gr1 (0.6 < sd < 1.5)
sd.l2
Frequency
0.6 0.8 1.0 1.2 1.4
05102030
gr1 の s001, s011, … , s281.1,
s282.1 の分析の前処理
!62

63. s002
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s012
response range
Density
0 1 2 3 4
0.000.100.200.30
s022
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s032
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s042
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s052
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.3
s062
response rangeDensity
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s072
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.3
s082
response range
Density
0 1 2 3 4
0.000.100.200.30
s092
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s102
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s112
response range
Density
0 1 2 3 40.00.20.4
gr2 の s002, s012, … , s112
[1/3]
!63

64. s122
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.3
s132
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s142
response range
Density
0 1 2 3 4
0.000.150.30
s152
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s162
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s172
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.3
s182
response rangeDensity
0 1 2 3 4
0.000.150.30
s192
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s202
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.3
s212
response range
Density
0 1 2 3 4
0.000.100.200.30
s222
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s232
response range
Density
0 1 2 3 40.00.20.4
gr2 の s122, s132, … , s232
[2/3]
!64

65. s242
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s252
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.40.8
s262
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s272
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.3
s281.2
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s282.2
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.3
gr2 の s242, s252, … , s282.2
[3/3]
!65

66. ●
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●
0 50 100 150
0.00.51.01.5
s2w.gr2 (no filtering)
Index
sd.l
s2w.gr2 (no filtering)
sd.l
Frequency
0.0 0.5 1.0 1.5
01020304050
●
●
●
●
●
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0 50 100 150
0.60.81.01.21.4
s2w.gr2 (0.6 < sd < 1.5)
Index
sd.l2
s2w.gr2 (0.6 < sd < 1.5)
sd.l2
Frequency
0.6 0.8 1.0 1.2 1.4
051015202530
gr2 の s002, s012, … , s281.2,
s282.2 の分析の前処理
!66

67. s003
response range
Density
0 1 2 3 4
0.000.150.30
s013
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s023
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.40.8
s033
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s043
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s053
response range
Density
0 1 2 3 4
0.000.150.30
s063
response rangeDensity
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s073
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s083
response range
Density
0 1 2 3 4
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s093
response range
Density
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s103
response range
Density
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0.00.10.20.30.4
s113
response range
Density
0 1 2 3 40.00.10.20.30.4
gr3 の s003, s013, … , s113
[1/3]
!67

68. s123
response range
Density
0 1 2 3 4
0.000.100.200.30
s133
response range
Density
0 1 2 3 4
0.000.150.30
s143
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s153
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s163
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s173
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s183
response rangeDensity
0 1 2 3 4
0.00.20.40.60.8
s193
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s203
response range
Density
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0.00.20.4
s213
response range
Density
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0.000.100.200.30
s223
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s233
response range
Density
0 1 2 3 40.00.10.20.3
gr3 の s123, s133, … , s233
[2/3]
!68

69. s243
response range
Density
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0.00.10.20.30.4
s253
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s263
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s273
response range
Density
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0.00.20.40.6
s281.3
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s282.3
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
gr3 の s243, s253, … , s282.3
[3/3]
!69

70. ●
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0.00.51.01.5
s2w.gr3 (no filtering)
Index
sd.l
s2w.gr3 (no filtering)
sd.l
Frequency
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01020304050
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0 50 100 150
0.60.81.01.21.4
s2w.gr3 (0.6 < sd < 1.5)
Index
sd.l2
s2w.gr3 (0.6 < sd < 1.5)
sd.l2
Frequency
0.6 0.8 1.0 1.2 1.4
05102030
gr3 の s003, s013, … , s281.3,
s282.3 の分析の前処理
!70

71. s004
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.3
s014
response range
Density
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s024
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s034
response range
Density
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0.00.20.40.6
s044
response range
Density
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s054
response range
Density
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s064
response rangeDensity
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s074
response range
Density
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0.00.10.20.30.4
s084
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s094
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s104
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s114
response range
Density
0 1 2 3 40.00.20.40.6
gr4 の s004, s014, … , s114
[1/3]
!71

72. s124
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s134
response range
Density
0 1 2 3 4
0.000.100.200.30
s144
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s154
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s164
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s174
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s184
response rangeDensity
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s194
response range
Density
0 1 2 3 4
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s204
response range
Density
0 1 2 3 4
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s214
response range
Density
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0.00.10.20.30.4
s224
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.3
s234
response range
Density
0 1 2 3 40.00.20.4
gr4 の s124, s134, … , s234
[2/3]
!72

73. s244
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s254
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s264
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s274
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s281.4
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s282.4
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
gr4 の s244, s254, … , s282.4
[3/3]
!73

74. ●
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0 50 100 150
0.00.51.01.5
s2w.gr4 (no filtering)
Index
sd.l
s2w.gr4 (no filtering)
sd.l
Frequency
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0102030405060
●
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0 50 100 150
0.60.81.01.21.4
s2w.gr4 (0.6 < sd < 1.5)
Index
sd.l2
s2w.gr4 (0.6 < sd < 1.5)
sd.l2
Frequency
0.6 0.8 1.0 1.2 1.4
051015202530
gr4 の s004, s014, … , s281.4,
s282.4 の分析の前処理
!74

75. s005
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.40.8
s015
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s025
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s035
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s045
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s055
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s065
response rangeDensity
0 1 2 3 4
0.000.150.30
s075
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s085
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.40.8
s095
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s105
response range
Density
0 1 2 3 4
0.000.150.30
s115
response range
Density
0 1 2 3 40.00.10.20.30.4
gr5 の s005, s015, … , s115
[1/3]
!75

76. s125
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.40.8
s135
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s145
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s155
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s165
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s175
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s185
response rangeDensity
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s195
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s205
response range
Density
0 1 2 3 4
0.000.150.30
s215
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s225
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s235
response range
Density
0 1 2 3 40.00.20.4
gr5 の s125, s135, … , s235
[2/3]
!76

77. s245
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s255
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.3
s265
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s275
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s281.5
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s282.5
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
gr5 の s245, s255, … , s282.5
[3/3]
!77

78. ●
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0 50 100 150
0.00.51.01.5
s2w.gr5 (no filtering)
Index
sd.l
s2w.gr5 (no filtering)
sd.l
Frequency
0.0 0.5 1.0 1.5
01020304050●
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0 50 100 150
0.60.81.01.21.4
s2w.gr5 (0.6 < sd < 1.5)
Index
sd.l2
s2w.gr5 (0.6 < sd < 1.5)
sd.l2
Frequency
0.6 0.8 1.0 1.2 1.4
051015202530
gr5 の s005, s015, … , s281.5,
s282.5 の分析の前処理
!78

79. s006
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s016
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s026
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s036
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.3
s046
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s056
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s066
response rangeDensity
0 1 2 3 4
0.00.10.20.3
s076
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s086
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.3
s096
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s106
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.3
s116
response range
Density
0 1 2 3 40.00.10.20.30.4
gr6 の s006, s016, … , s116
[1/3]
!79

80. s126
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.3
s136
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s146
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s156
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s166
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s176
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.60.8
s186
response rangeDensity
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s196
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.60.8
s206
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s216
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s226
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s236
response range
Density
0 1 2 3 40.00.20.4
gr6 の s126, s136, … , s236
[2/3]
!80

81. s246
response range
Density
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Density
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Density
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Density
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s281.6
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Density
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s282.6
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Density
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gr6 の s246, s136, … , s282.6
[3/3]
!81

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Index
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Index
sd.l2
s2w.gr6 (0.6 < sd < 1.5)
sd.l2
Frequency
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05102030
gr6 の s006, s016, … , s281.6,
s282.6 の分析の前処理
!82

83. s007
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Density
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Density
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response range
Density
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response range
Density
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response range
Density
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response rangeDensity
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s077
response range
Density
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s087
response range
Density
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s097
response range
Density
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s107
response range
Density
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s117
response range
Density
0 1 2 3 40.00.10.20.30.4
gr7 の s007, s017, … , s117
[1/3]
!83

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response range
Density
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s137
response range
Density
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s147
response range
Density
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s157
response range
Density
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response range
Density
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s177
response range
Density
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s187
response rangeDensity
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response range
Density
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response range
Density
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response range
Density
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s227
response range
Density
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s237
response range
Density
0 1 2 3 40.00.20.40.6
gr7 の s127, s137, … , s237
[2/3]
!84

85. s247
response range
Density
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s257
response range
Density
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s267
response range
Density
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s277
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s281.7
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s282.7
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.3
gr7 の s247, s257, … , s282.7
[3/3]
!85

86. ●
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s2w.gr7 (no filtering)
Index
sd.l
s2w.gr7 (no filtering)
sd.l
Frequency
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0 50 100 150
0.60.81.01.21.4
s2w.gr7 (0.6 < sd < 1.5)
Index
sd.l2
s2w.gr7 (0.6 < sd < 1.5)
sd.l2
Frequency
0.6 0.8 1.0 1.2 1.4
051015202530
gr7 の s007, s017, … , s281.7,
s282.7 の分析の前処理
!86

87. s008
response range
Density
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0.00.20.40.60.8
s018
response range
Density
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s028
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s038
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s048
response range
Density
0 1 2 3 4
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s058
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s068
response rangeDensity
0 1 2 3 4
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s078
response range
Density
0 1 2 3 4
0.000.100.20
s088
response range
Density
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s098
response range
Density
0 1 2 3 4
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s108
response range
Density
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s118
response range
Density
0 1 2 3 40.00.20.4
gr8 の s008, s018, … , s118
[1/3]
!87

88. s128
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s138
response range
Density
0 1 2 3 4
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s148
response range
Density
0 1 2 3 4
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s158
response range
Density
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s168
response range
Density
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s178
response range
Density
0 1 2 3 4
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s188
response rangeDensity
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s198
response range
Density
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s208
response range
Density
0 1 2 3 4
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s218
response range
Density
0 1 2 3 4
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s228
response range
Density
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0.00.20.4
s238
response range
Density
0 1 2 3 40.000.100.200.30
gr8 の s128, s138, … , s238
[2/3]
!88

89. s248
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.3
s258
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.3
s268
response range
Density
0 1 2 3 4
0.000.100.20
s278
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s281.8
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s282.8
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.3
gr8 の s248, s258, … , s282.8
[3/3]
!89

90. ●
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0 50 100 150
0.00.51.01.5
s2w.gr8 (no filtering)
Index
sd.l
s2w.gr8 (no filtering)
sd.l
Frequency
0.0 0.5 1.0 1.5
01020304050
●
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0 20 40 60 80 100 140
0.81.01.21.4
s2w.gr8 (0.6 < sd < 1.5)
Index
sd.l2
s2w.gr8 (0.6 < sd < 1.5)
sd.l2
Frequency
0.6 0.8 1.0 1.2 1.4
051015202530
gr8 の s008, s018, … , s281.8,
s282.8 の分析の前処理
!90

91. s009
response range
Density
0 1 2 3 4
0.000.100.200.30
s019
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.40.8
s029
response range
Density
0 1 2 3 4
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s039
response range
Density
0 1 2 3 4
0.000.100.200.30
s049
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s059
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s069
response rangeDensity
0 1 2 3 4
0.00.10.20.3
s079
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.60.8
s089
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.3
s099
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.10.20.3
s109
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.40.8
s119
response range
Density
0 1 2 3 40.00.20.40.6
gr9 の s009, s019, … , s119
[1/3]
!91

92. s129
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s139
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s149
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s159
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s169
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s179
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.60.8
s189
response rangeDensity
0 1 2 3 4
0.00.10.20.30.4
s199
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.40.8
s209
response range
Density
0 1 2 3 4
0.000.100.200.30
s219
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s229
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s239
response range
Density
0 1 2 3 40.00.10.20.3
gr9 の s129, s139, … , s239
[2/3]
!92

93. s249
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s259
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s269
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
s279
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.60.8
s281.9
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.40.6
s282.9
response range
Density
0 1 2 3 4
0.00.20.4
gr9 の s249, s259, … , s282.9
[3/3]
!93

94. ●
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0 50 100 150
0.00.51.01.5
s2w.gr9 (no filtering)
Index
sd.l
s2w.gr9 (no filtering)
sd.l
Frequency
0.0 0.5 1.0 1.5
0102030405060
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0 50 100 150
0.60.81.01.21.4
s2w.gr9 (0.6 < sd < 1.5)
Index
sd.l2
s2w.gr9 (0.6 < sd < 1.5)
sd.l2
Frequency
0.6 0.8 1.0 1.2 1.4
05102030
gr9 の s009, s019, … , s281.9,
s282.9 の分析の前処理
!94

95. 注意
• グラフが表わしているのは，個々の⽂の容認度評
定=反応ポテンシャルの形状
• これは解釈する側の主観性を表わしたものではない
• これは解釈する側の性質でなく，解釈される対象=
⽂の性質
• 1⽂につき約160名の評定者による反応の平均なの
で，ランダムなものとは考えにくい
!95

96. わかった事
• 知⾒ 1
• 個々の⽂に対する反応パ
ターン (= 容認度評定) は
⾔語学が理想化しているよ
うに⼀様ではない
• つまり，容認できる/でき
ないの区別 (is-a 容認度が
⾼い/低いの区別) は⼀様
でない
• 知⾒ 2
• ただ r[0,1), r[1,2),
r[2,3), r[3,∞) の区域での
反応分布から⾒て幾つかの
類型があるのは明らか
• つまり，反応ポテンシャル
のタイポロジーがある
• しかも単峰性とは限らな
い (⼆峰性や⼀様性の分布
もある)
• 理論には⾮単峰性が厄介
!96

97. 次の課題
• ⽂の反応のタイポロジー/類型化が理論的には可能
• ただし定量的解析が必要
• 定性的解析 (直観に基づく分類) だけでは無理
!97

98. 多変量解析を応⽤して解決
• まず反応のクラスタリングをしてグループ分けし
てみる
• Hierarchical Clustering (HC) を使って
• データの標準化あり vs なし
• その後に次元を削減し，地図を作ってみる
• Principal Component Analysis (PCA), Semi-
supervised Local Fisher Discriminat Analysis
(SELFA), PCA3D を使って
!98

99. 反応ポテンシャ
ルの分類
!99

100. ⼿順
• 反応ポテンシャルの定義
• 4つの反応区域
• range[0,1), range[1,2),
range[2,3), range[3,∞) のそれ
ぞれの選択確率の分布
• π = (prob[0,1), prob[1,2),
prob[2,3), prob[3,∞))
• を求める
• π は確率分布ベクトルで標準化
• 標準化されていないと，異なる
gr に属する事例を⽐較できない
• 使う多変量解析
• Hierarchical Clustering (HC)
• x-means 法: k-means のk の最
適値を⾃動的に⾒つける
• Principal Component Analysis
(PCA)
• HC と PCA のかけ合わせ
• を実⾏
• R の FactoMineR (Le, et al.
2008) パッケージを利⽤
!100

101. 反応ポテンシャルの Hierarchical
Clustering
!101

102. gr0 の刺激⽂の階層クラスタリング
• 3つのクラスターが形
成されている
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!102

103. gr1 の刺激⽂の階層クラスタリング
• 3つのクラスターが形
成されている
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!103

104. gr2 の刺激⽂の階層クラスタリング
• 4つのクラスターが形
成されている
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables 1
• 緑 questionables 2
• ⻘ unacceptables
!104

105. gr3 の刺激⽂の階層クラスタリング
• 3つのクラスターが形
成されている
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!105

106. gr4 の刺激⽂の階層クラスタリング
• 3つのクラスターが形
成されている
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!106

107. gr5 の刺激⽂の階層クラスタリング
• 3つのクラスターが形
成されている
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!107

108. gr6 の刺激⽂の階層クラスタリング
• 3つのクラスターが形
成されている
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!108

109. gr7 の刺激⽂の階層クラスタリング
• 3つのクラスターが形
成されている
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!109

110. gr8 の刺激⽂の階層クラスタリング
• 3つのクラスターが形
成されている
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!110

111. gr9 の刺激⽂の階層クラスタリング
• 3つのクラスターが形
成されている
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!111

112. gr0-gr9 の刺激⽂の階層クラスタリ
ング
• 3つのクラスターが形
成されている
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!112

113. 反応ポテンシャルの PCA
!113

114. gr0 の刺激⽂の PCA (Factor Map)
• 3つのクラスターが形
成されている
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!114

115. gr1 の刺激⽂の PCA (Factor Map)
• 3つのクラスターが形
成されている
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!115

116. gr2 の刺激⽂の PCA (Factor Map)
• 4つのクラスターが形
成されている
• ⿊ acceptables
• ⾚ weakly
questionables
• 緑 strongly
questionables
• ⻘ unacceptables
!116

117. gr3 の刺激⽂の PCA (Factor Map)
• 3つのクラスターが形
成されている
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!117

118. gr4 の刺激⽂の PCA (Factor Map)
• 3つのクラスターが形
成されている
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!118

119. gr5 の刺激⽂の PCA (Factor Map)
• 3つのクラスターが形
成されている
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!119

120. gr6 の刺激⽂の PCA (Factor Map)
• 3つのクラスターが形
成されている
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!120

121. gr7 の刺激⽂の PCA (Factor Map)
• 3つのクラスターが形
成されている
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!121

122. gr8 の刺激⽂の PCA (Factor Map)
• 3つのクラスターが形
成されている
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!122

123. gr9 の刺激⽂の PCA (Factor Map)
• 3つのクラスターが形
成されている
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!123

124. gr0-gr9 の刺激⽂の PCA (Factor
Map)
• 3つのクラスターが形
成されている
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!124

125. 興味深い点 1/2
• (1) gr0-gr9 のどの刺激⽂の組に対しても，だいた
い同じ反応の地図が得られている
• (2) それは grN の反応の地図と相同である
• (3) gr.i (i = 0, 1, …, 9) で s281.i と s282.i はだ
いたい同じ位置にあるが，まったく同じではない
• s281.i の位置の変異は，s282.i の位置の変異より⼩
!125

126. 興味深い点 2/2
• (1)–(3) の説明
• だいたい同じ位置にあるのは，事例の間の位相が保
存されている証拠
• 位置がずれるのは⽂脈効果が理由
!126

127. gr0-gr9 の刺激⽂の PCA (Factor
Map) 1/3
• 説明⼒
• Dim 1 と Dim 2 で反応
の 95.33%を説明
• Dim 1, Dim 2に対する
反応ポテンシャルの関係
• r[0,1) と r[2,3) とが真
逆で，Dim 1 にほぼ対応
• それに対して r[1,2) が
ほぼ直⾏で，Dim 2 にほ
ぼ対応
• r[3,4] は r[2,3) と順相
関し，r[1,2) と逆相関
!127

128. gr0-gr9 の刺激⽂の PCA (Factor
Map) 2/3
• 説明⼒
• Dim 1 と Dim 3 で反応
の 69.68%を説明
• Dim 1, Dim 3 に対する
反応ポテンシャルの関係
• r[0,1) と r[3,∞) とが真
逆で Dim 1 にほぼ対応
• r[2,3) は r[3,∞) と順相
関
• それに対して r[1,2) は
Dim 1, Dim2 とはほぼ
相関なし
!128

129. gr0-gr9 の刺激⽂の PCA (Factor
Map) 3/3
• 説明⼒
• Dim 2 と Dim 3 で反応
の 30.99%を説明
• Dim 2, Dim 3 に対する
反応ポテンシャルの関係
• r[1,2) は D2 と強く順相
関
• r[2,3) と r[3,∞) とが逆向
きに Dim 3 に弱く相関
• r[0,1) は Dim 2, Dim 3
にはほとんど効果をもた
ない
!129

130. PCA の次元の解釈
• Dim 1 (65.1%) が逸脱度 (= ⾮容認度) に対応し
ているのは明らかだが，Dim 2 (30.3%), Dim 3
(4.7%) の解釈は厄介
• おそらく
• Dim 2 は⽂構造の複雑さ ≃ 解析処理負荷の⼤きさ
• Dim 3 は理解に意外さの混じる度合い (≃ 新規性?)
• が係わっていそう
!130

131. gr0 の刺激⽂の HC x PCA
• 3つのクラスターの階
層化
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!131

132. gr1 の刺激⽂の HC x PCA
• 3つのクラスターの階
層化
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!132

133. gr2 の刺激⽂の HC x PCA
• 3つのクラスターの階
層化
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables 1
• 緑 questionables 2
• ⻘ unacceptables
!133

134. gr3 の刺激⽂の HC x PCA
• 3つのクラスターの階
層化
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!134

135. gr4 の刺激⽂の HC x PCA
• 3つのクラスターの階
層化
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!135

136. gr5 の刺激⽂の HC x PCA
• 3つのクラスターの階
層化
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!136

137. gr6 の刺激⽂の HC x PCA
• 3つのクラスターの階
層化
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• ⼆つの下位クラス
ターあり
• 緑 unacceptables
!137

138. gr7 の刺激⽂の HC x PCA
• 3つのクラスターの階
層化
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!138

139. gr8 の刺激⽂の HC x PCA
• 3つのクラスターの階
層化
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!139

140. gr9 の刺激⽂の HC x PCA
• 3つのクラスターの階
層化
• ⿊ acceptables
• ⾚ questionables
• 緑 unacceptables
!140

141. gr0–gr9 の刺激⽂の HC x PCA
• ⼤きな対⽐は
• ⿊ acceptables
• {⾚ questionables,
緑 unacceptables}
• の間にあり，Dim 1
で表現されている
• 疑問
• Dim 2 < 0 で 2 <
Dim 1 < 1 の領域が
空⽩なのはなぜか？
!141

142. 結果
• (1) ⼤きな対⽐は
• ⿊ acceptables vs {⾚ questionables, 緑
unacceptables}
• questionables は unacceptables に近い
• 次の問題
• この配置から容認性判断が正確に何であるかが⾔え
るか？
!142

143. 容認性判断をモ
デル化する
!143

144. 課題の定式化 1/2
• 次の⽬標は容認性判断のモデル化
• 具体的に⾔うと
• 説明変数: prob[0, 1), prob[1, 2), prob[2, 3),
prob[3, ∞)
• を使って
• ⽬的変数: A(cceptable), UNA(cceptable)
• を記述するモデルを構築する事
!144

145. 課題の定式化 2/2
• 課題は，282事例を
• 事例クラスター1 (⿊⾊
の) を A(cceptables)
か
• 事例クラスター3 (緑⾊
の)
UNA(acceptables) か
• 必要なら，その他 X に
• 対応させる事
• 事例クラスター 2 (⾚
⾊) をどう扱うかが鍵
!145

146. 半教師あり分類でモデル化
• 半教師あり分類の⼿法の⼀つである Semi-
supervised Local Fisher Discriminat Analysis
SELF(A) (Sugiyama et al. 2010) を使って分類をモデ
ル化
• 教師なし分類だとラベルが認定できないが，教師あ
り分類だとバイアスがかかる
!146

147. 試した教師条件 1/2
• P = {p01, p12, p12, p34}
で
• 条件 A(cceptability)0
• p02 (= p01+p12) > 0.5 な
ら A, そうでないなら UNA
• 条件 A(cceptability)0r
• p02 (= p01+p12) >= 0.5
なら A, そうでないなら UNA
• 条件 A(cceptability)1
• p02 (= p01+p12) > 0.6 な
ら A, そうでないなら UNA
• 条件 A(cceptability)2
• p02 (= p01+p12) > p13
(= p12+p13) > p24 (=
p23+p3∞) なら A, そうでな
いなら UNA
• 以上は単純な⼆値分類 = カ
テゴリカルな判断
(categorical judgment) の
モデル化
!147

148. 試した教師条件 2/2
• 条件 A(cceptability)3
• p02 > 0.5 なら A, p24 > 0.5 なら
UNA, 残り X
• 条件 A(cceptability)4
• p02 > 0.6 なら A, p24 > 0.6 なら
UNA, 残り X
• 条件 A(cceptability)4r
• p02 > 0.7 なら A, p24 > 0.7 なら
UNA, 残り X
• 条件 A(cceptability)4r2
• p02 > 0.8 なら A, p24 > 0.6 なら
UNA, 残り X
• 条件 A(cceptability)5
• p02, p13, p24 の最⼤値が p02 なら
A, p24 なら UNA, 残り X
• 条件 A(cceptability)6
• p01 が最⼤なら A, p34 が最⼤なら
UNA, 残り X
• 条件 A(cceptability)6r
• p01 が最⼤なら A, p34 が最⼤なら
UNA, その他の時，p12 < p23 なら
X, そうでないなら Y
• 以上は中間段階ありの評価のモデル化
!148

149. SELFA (r=3)
A0-A0
• A/UNA の2値分類
• if p01 > 0.5: A;
• else: UNA
!149

150. SELFA (r=3)
A0-A1
• A/UNA の2値分類
• if p01 > 0.6: A;
• else: UNA
!150

151. SELFA (r=3)
A0-A2
• A/UNA の2値分類
• if p01 + p12 > p12
+ p12 > p12 + p34:
A;
• else: UNA
!151

152. SELFA (r=3)
A0-A3
• A/UNA の3値分類
• if p01 + p12 > 0.5:
A;
• else if: p12 + p34 >
0.5: UNA
• else: X
• 注意
• 2値分類の A0 と変わ
らない
!152

153. SELFA (r=3)
A0-A4
• A/X/UNA の3値分類
• if p01 + p12 > 0.6:
A;
• else if: p12 + p34 >
0.6: UNA
• else: X
!153