Search Results 1-20 of 1401

大島 デイヴィッド義和 , 林 みどり , David Yoshikazu OSHIMA , Midori HAYASHI

名古屋大学中京大学軽動詞『する』と連接して句動詞を形成する語（たとえば「研究する」における『研究』）は動詞的名詞，動名詞，サ変名詞等の名称で呼ばれる。動詞的名詞は，多くの場合「通常の名詞」として主語や目的語の位置に生起しうるが，例外も存在する（「?? 熱中がよい結果に結びついた」「?? 動転がおさまらない」「?? フィットを保証する」）。また，いわゆる「ナ形容詞」や副詞を兼務するものもある。本稿で …

国立国語研究所論集 = NINJAL Research Papers (20), 57-77, 2021-01

IR  DOI 

松岡 葵

日本語文法 20(2), 158-174, 2020-09

김 선영

日本語文學 = Journal of the Society of Japanese Language and Literature, Japanology 89, 1-25, 2020-05

加古 有子

愛知教育大学大学院国語研究 (28), 60-72, 2020-03-31

IR 

内海 敦子

明星大学研究紀要. 人文学部・日本文化学科 = Bulletin of Meisei University. Department of Japanese and Comparative Culture, School of Humanities (28), 106-82, 2020-03-09

IR 

嶺岸 玲子

比較文化研究 = Journal of comparative cultures (30), 85-95, 2020-03

西垣 知佳子 , 赤瀬川 史朗

… 本検索ツールは，2,400万語以上の入門・初級レベルの英語を集積した「作例参照用ソースコーパス」を搭載しており，英文の長さ（語数），文法項目（文構造・品詞等），レマ，語句の検索条件を設定することにより，学習目的と学習者のレベルに適した英語例文を漏れなく検索できるものである。 …

千葉大学教育学部研究紀要 68, 159-164, 2020-03

IR  DOI 

石原 颯人 , 入部 百合絵 , 北岡 教英

… 識別に影響を与えると考えられる．地域差を受けにくい特徴量として言語的な特徴量が考えられるが，海外の研究に比べ，現在の日本の研究は言語的な特徴量のみを用いた識別の精度が劣る．そこで本手法では，高齢者の会話音声の書き起こし文から品詞割合やType Token Ratio，語彙レベルに加え，係り受け距離を特徴量として抽出し，それらを用いて機械学習を行うことで精度の高い認知症傾向の識別方法を検討する． …

第82回全国大会講演論文集 2020(1), 459-460, 2020-02-20

IPSJ 

坂本 有香 , 奥村 優子 , 南 泰浩 , 麦谷 綾子 , 伊藤 嘉余子 , 小林 哲生

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 119(394), 157-161, 2020-01-25

Utsumi Atsuko

明星大学研究紀要. 人文学部・日本文化学科 (28), 106-82, 2020