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国立国語研究所『中納言』で公開中の話し言葉コーパスの概要
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In: https://www2.ninjal.ac.jp/conversation/event/lecture10.html (2021)
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用例分析に基づく国語辞典情報の見直し（その２）
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In: https://www2.ninjal.ac.jp/openhouse/2019/ (2021)
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用例分析に基づく国語辞典情報の見直し
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In: https://www2.ninjal.ac.jp/openhouse/2018/ (2021)
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『分類語彙表』とは : 意味の世界の分類
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In: https://www2.ninjal.ac.jp/openhouse/2020/ (2021)
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『日本語日常会話コーパス』（2018年度版）の調整頻度を活用した分析
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In: https://www2.ninjal.ac.jp/conversation/event/lecture10.html (2021)
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『日本語日常会話コーパス』モニター公開版に見られる感動詞以外の応答表現
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In: https://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/lrw2020.html (2020)
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子どもの会話コーパスの構築に向けて
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In: https://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/lrw2020.html (2020)
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BCCWJ小説会話文への話者情報の付与とその活用
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In: https://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/lrw2019.html (2019)
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『日本語日常会話コーパス』モニター公開版に見られる応答表現
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In: https://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/lrw2019.html (2019)
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『日本語日常会話コーパス』モニター公開版の概要
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In: https://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/lrw2018.html (2018)
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『現日研・職場談話コーパス』中納言版公開データの作成
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In: https://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/lrw2018.html (2018)
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発話文への発話者情報付与の基本設計 : 『現代日本語書き言葉均衡コーパス』収録の小説を対象に
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In: http://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/lrw2016.html (2017)
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『名大会話コーパス』中納言版・ひまわり版公開データの作成
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In: http://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/lrw2016.html (2017)
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『日本語日常会話コーパス』収録の進捗状況
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In: http://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/lrw2016.html (2017)
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〈著書紹介〉 柏野和佳子,平本智弥 著『10分でわかる!四字熟語』 柏野和佳子,市村太郎,平本智弥 著『よんだ100人の気持ちがよくわかる!百人一首』
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〈共同研究プロジェクト紹介〉萌芽・発掘型 : テキストの多様性を捉える分類指標の策定 書籍サンプルの文体を分類する
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Abstract:
国立国語研究所言語資源研究系 ; 文体研究などへのコーパスの有効活用を図るため,コーパスの書籍サンプルを文体によって特徴づけることを目的に,書籍サンプルの分類指標の設計と付与を行った。対象はBCCWJ図書館サブコーパス収録の全10,551サンプルである。テキスト構造が単純(例:章節構造)なもの(全体の84%)については,内容・表現の文体的特徴により,専門度,客観度,硬度,くだけ度,および語りかけ性度,という5観点による分類指標を定め,主観的評定によって評価値を付与した。また,テキスト構造・紙面形式などの点で上記分類になじまないもの(全体の16%)を見出し,その特徴を表す別の指標を設定した。これらを通じて,図書館サブコーパスに収録される全サンプルの多種多様な形式の類型ごとの分布や,各類型のNDC ごとの頻度が明らかになった。 ; To facilitate the use of BCCWJ for writing style studies, we proposed a feature index system that characterizes the writing styles of the book samples in the corpus and then, following the proposed system, annotated all of the 10,551 samples included in its library subcorpus. For the samples with a simple text structure (84%), we chose five axes (specificity, objectivity, formality, softness, and spokenness) and assigned a five-dimensional index to each sample based on a subjective assessment. For the remaining samples (16%), that is, the samples with a complex text structure or some specific format, we employed a different set of feature annotations. This approach allowed a systematic analysis of the diverse writing styles of the samples included in the library subcorpus. Statistics such as the number of samples with a specific style feature, and correlations between the styles and NDC (Nippon Decimal Classification) categories were obtained.
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URL: https://repository.ninjal.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=739&item_no=1&attribute_id=54&file_no=1
http://id.nii.ac.jp/1328/00000730/
https://repository.ninjal.ac.jp/?action=repository_uri&item_id=739
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