british national corpusにおける前置詞forの意味分 …british national...

British National Corpus における前置詞 for の意味分析：Michigan Corpus of Academic Spoken English との比較（1）

─ 341 ─

British National Corpus における前置詞for の意味分析：Michigan Corpus of Academic Spoken English との比較（1）

文学研究科英文学専攻博士後期課程満期退学

新井　眞知

0. はじめに　本稿では、British National Corpus（以下 BNC と略す）の書き言葉データを使って、前

置詞 for の分析を行ない、この結果と新井（2010）における Michigan Corpus of Academic

Spoken English（以下 MICASE と略す）での結果を比較する。新井（2010）と同様、検索

結果を意味分類し、具体例を示す。なお、紙幅の関係上、この論考を二回に分ける。今回は

その前編である。具体的には、最初に使用コーパスと分析方針について述べる。次に、この

分析の検索結果全体を示し、それから「意味／文法機能」の例を挙げ、その考察を行なう。

　最後に、新井（2010）・本稿・次稿の一連の研究を通じ、BNC の書き言葉部分を分析する

本論文と話し言葉のコーパスである MICASE を分析した新井（2010）の両方における前置

詞 for の意味別頻度を比較し、結果の共通点と相違点を明らかにしたい。また、書き言葉と

話し言葉の間にどのような意味分布の違いがあるかを調査することにより、書き言葉と話し

言葉における頻度と割合を提示できると筆者は考える。

1. 前置詞for の分析

1.1 使用コーパス

　本分析のねらいは、話し言葉と書き言葉における前置詞 for を比べることである。話し言

葉を分析する手段として用いた MICASE は書き言葉が含まれていないという点で、for の

全体像を捉えるには、これだけでは不十分、不完全、偏りがあると筆者には思われた。この

目的を達成するためには、MICASE を用いた新井（2010）の分析を書き言葉が主のコーパ

スである BNC で補う必要があると筆者は考える。従って、本研究では、BNC における前置

詞 for の分析を行なう。

─ 342 ─

1.2 分析方針

1.2.1 例文の取り扱い

　BNC で for を検索すると、総数で 883,599 solutions ある 1。本稿で使用した BNC は

simple search である。この simple search という検索方法では、先述の総計の中から 50

solutions を無作為に抽出する。この無作為抽出検索を合計で 17 回行ない、850 solutions を

分析対象とした。しかし、1.1 で述べたように、本研究の目標は書き言葉と話し言葉におけ

る前置詞 for の比較を行なうことにあるため、BNC に含まれている、話し言葉とこれに類

すると思われる 167 solutions2 を本分析から省いている。また、10 回目と 16 回目の検索では、

50 solutions すべてが全く同じ単語から成る文であり、それぞれの solution の引用先も出現

順も同一である。従って、これを重複と見なし、分析対象から外す。よって、本分析では、

633 solutions を分析対象としている。

　新井（2010）における MICASE とは違い、BNC には単文から成るものが大多数を占める 3。

また、無作為抽出した 1 solution 中に for が複数出てくる場合がある（132 solutions）。その

ため、1 solution につき、一つから六つの for が出てくる（ただし、五つのみ該当例なし）。従っ

て、新井（2010）と同様に、本研究でも、for が出現するたびに 1 つと数え、これを 1 例と

見なす。

　それから、simple search では前後関係を知ることができないため、for の意味を捉えるこ

とのできないものが 82 例存在する。その内訳は以下の通りである：① 1） for 句だけでなく、

その文全体の内容が理解できないため、文の意味をつかむことができないもの、2） for を含

む文の前後に他の語句があり、それは理解できるが、a） for 句だけが理解できないもの、b）

for 句を含む節内の意味をつかめないもの、3） for を含む文中にコンピュータや自然科学な

ど、さまざまな分野の専門用語があるため、文の内容が理解できず、for の意味を特定でき

ないもの、② 全く同じ単語で構成されている文が二度以上出現しているもの 4。この二種類

の for を本分析では除いている。加えて、筆者自身の読解力が不足しているため、文の内容

は理解できるが、for の意味をどのように分類したらよいのか判別できないものもある（5

例）。これも分析対象に含めていない。そして、本稿では、前置詞の for について分析を行

なうので、接続詞の for （17 例）も分析対象から外している。結果として、本研究で対象と

した前置詞 for は 682 例となる。

1.2.2 分析方法

　この分析は、新井（2010）と同様に、日本語訳がどのようになるかという観点で分類して

いる。それだけではなく、to 不定詞の意味上の主語のように、文法的な機能を優先して分

類している場合もある。


─ 343 ─

　新井（2010）と同じく、今回も『ジーニアス英和大辞典』（以下 G 大と略す）に成句とし

て見出し語に掲載されているものを本稿でも成句と見なしている。従って、以下の「分類」

の表 2 において、どのような成句があったかを記しているが、分析対象からは外している。

1.3 検索結果

　以下の表 1 は、BNC から抜き出した for の 682 例の分類一覧である 5。表 2 は「成句」の

うち、1.2.2 で述べた、G 大の成句として扱うものの詳細である。表 3 は「成句」のうち、G

大の見出し語 for の成句欄にこそ挙がっていないが、他の見出し語にエントリーされている

ので、「成句」相当と見なしてよいものの詳細である。また、表 4 は「複数の意味の解釈」

が可能なものの詳細である。

表 1 BNC におけるfor の 682 例の分類頻度順意味／文法機能例の数全体比（％）

1 複数の意味の解釈 198 29.02 成句

　G 大の成句　「成句」相当と見なしてよい

14110734

20.6

3 ～のため 75 10.94 ～に対して／対する 73 　10.75 ～の間 72 10.56 to 不定詞の意味上の主語 37 5.47 ～にとって 31 4.58 ～について 27 3.99 ～の理由で 23 3.310 ～を求めて 3 0.411 ～と交換に 2 0.2

合計682

合計99.4％

表 2 「G 大の成句」の詳細頻度順検索語句例の数

1 for example 302 for instance 103 for the first time 84 for oneself 45 as for 35 call for 35 for a long time 3

─ 344 ─

5 for ever 35 for one's part 310 care for 210 for long 210 for the benefit of 210 make allowance for 210 push for 210 stand for 216 allow for 116 answer for 116 ask for O to do 116 but for 116 except for ... 116 fall for 116 go for 116 for free 116 for heaven's sake 116 for life 116 for O's benefit 116 for O's sake 116 for one thing 116 for one's life 116 for purposes 116 for the moment 116 for the most part 116 for the night 116 for the time being 116 if it had not been for 116 make a run for it 116 no prizes for guessing ... 116 once and for all 116 pave the way for 116 pound for pound 116 take O for granted 116 What ... for ? 116 make up for ／ for oneself 1

合計107


─ 345 ─

表 3 「成句」相当と見なしてよいものの詳細頻度順検索語句例の数

1 provide for 13自動詞用法 1他動詞用法 12

2 ask for 73 apply for 3

apply for 2apply to O for 1

4 account for 24 appeal for 24 substitute for 2

自動詞用法 1他動詞用法　 1

7 blame O for 17 cause O for 17 obtain O for 17 pay for 17 wait for 1

合計34

表 4 「複数の意味の解釈」の詳細頻度順意味例の数

1 ～に対して・対する／～について 110　～に対して／～について 30　～に対する／～についての　80

2 ～に対して・対する／～のため 31　～に対して／～のために 12　～に対する／～のための 18　～に対して・対する／～のために・ための 1

3 ～のため／～に対して・対する／～について 9　～のために／～に対して／～について　 1　～のための／～に対する／～についての 8

4 ～のために／～の代わりに 85 ～のために／～を求めて 76 ～に対して・対する／～にとって 4

　～に対して／～にとって 3　～に対する／～にとっての 1

6 ～に対する／～についての／～を求めての 4

─ 346 ─

8 ～に対して・対する／～の理由で 3　～に対して／～の理由で 2　～に対する・対して／～の理由で・理由での 1

8 ～のため／～について 3　～のために／～について 1　～のための／～についての 2

8 ～のための／～にとっての 38 ～に対する／～の代わりの 312 ～のために／～の理由で 212 ～に対する／～を求めての 212 ～の理由で／～について 212 ～に対して／～と交換に 216 ～を求めて／～について 116 ～の間に／～のために 116 ～にとっての／～についての 116 ～に対して／～のわりには 116 ～のために／～に対して／～にとって 1

合計198

1.4　具体例

　以下は「意味／文法機能」の具体例である。1.4.1「『意味／文法機能』の例」は、紙幅の

都合上、2 例以上ある分類の例でも、基本的には 1 例のみ挙げることにし、また、「意味／

文法機能」以外（「複数の意味の解釈」・「成句」）の例は省略する。

1.4.1「意味／文法機能」の例

（1）「～のため」

a） Saddam and George Bush have both told us that God is for them. 6

（2）「～に対して／対する」

a） Work for older women was as badly paid, but for many it was more of a gain because

they had not earned at all while their children were young.

（3）「～の間」

a） Simmer for about 15 minutes.


─ 347 ─

b） For a people long famous as navigators and seamen, the French Basques have a

remarkably short coastline, running for not more than twenty miles from the estuary of

the river Adour, three miles ocean wards from the port of Bayonne, to the Spanish

frontier at Hendaye.

（4）「to 不定詞の意味上の主語」

a） I would have sworn there hadn't been time for you to make any kind of progress since

last night.

（5）「～にとって」

a） Perhaps the rejection of marriage and the espousal of a profession represents a

‘deviant career’ for women, or perhaps the phenomenon of the obsessive, houseproud

housewife could be usefully seen as a form of gender role-related deviance.

（6）「～について」

a） The Soviet Union, described by Castro as the former "pillar of our economic and social

development", was forced to reassess its relationship with Cuba in the light of its own

economic priorities [for details of replacement of COMECON in January 1991 see p. 37979].

（7）「～の理由で」

a） Diego Maradona will play in an exhibition match at the Velez Sarsfield stadium in

Argentina today — his first game since being suspended for drug abuse in March 1991.

（8）「～を求めて」

a） with scrounging for cigarettes, drugs, drink

（9）「～と交換に」

a）His earnings in his father's business （possibly helped by an inheritance from his

mother） enabled him in 1888 to buy Risley Hall for £5,000.

2. 考察　以下では、紙幅の都合で、「意味／文法機能」に関する考察のみを行なう。

　本稿では、以下の 11 種類の前置詞 for の意味分類を定めた。それらは「複数の意味の解釈」

「成句」「～のため」「～に対して／対する」「～の間」「to 不定詞の意味上の主語」「～にとっ

─ 348 ─

て」「～について」「～の理由で」「～を求めて」「～と交換に」である。

2.1「意味／文法機能」に関する考察 7

　今回行なった前置詞 for の分析では「複数の意味の解釈」が最も多く、全体の 3 割近くを

占める（29.0％）。この結果は和訳による意味分類には問題があることを示していると筆者

は考える。そのため、前置詞 for の分析方法に関して今後再考したい。

　二番目に多いのが「成句」である。その理由は二つあると思われる。一つは、1.2.2 で述

べたように、G 大の見出し語に成句として掲載されているものすべてを本稿においても成句

と見なしたためである。この中に 43 種類もの成句がある。その中では、for example（30 例）

が圧倒的に多い。「例えば」という意味で for example と同義で使われる for instance は、

for example に次いで二番目に多いが、10 例しかない。これらの成句の中には、「複数の意

味の解釈」が可能なものが一種類（make up for / for oneself）含まれている。もう一つは、

「『成句』相当と見なしてよい」と筆者が判断した例もこの「成句」に分類したからである。

　三番目に多いのが「～のため」である。これは、新井（2010:318）で述べたように、

Tyler and Evans（2003）が「＜目的＞義」・「＜目標受容者＞義」・「＜受益＞義」と分類し

ている「目的」の意味分類を筆者が「～のため」という意味でひとくくりにしたためと思わ

れる。

　四番目に多いのが「～に対して／対する」である。

　五番目に多い「～の間」には期間と距離の意味が含まれている。前者の例（1.4.1 の（3a）

参照）が圧倒的多数を占める（71 例）。これに対し、後者（1.4.1 の（3b）参照）は 1 例のみ

であった。

　これら三つの意味はいずれも 1 割（それぞれ 10.9、10.7、10.5％）を占める。それ以外の

意味は使用比率が大きく下がる。従って、「～のため」「～に対して／対する」「～の間」と

いう意味が、書き言葉における前置詞 for の主な意味と考えられる。この三つの意味の割合

を合計すると、全体の約 3 分の 1（32.1％）となる。

3. おわりに　次稿では、本論考の後編として、本分析で「成句」と分類した「G 大の成句」（表 2）と「『成

句』相当と見なしてよい」もの（表 3）のうち、後者について、例を示しながら考察する予

定である。

註1 ここでの solution は for の生起する文の数と見なしてよい。

2 BNC では、話し言葉部分を二つに分けている。一つは事前の準備なしに行なった会話を書き


─ 349 ─

起こしたものである。もう一つは商売と政府に関する公式会議からラジオ番組と視聴者電話

参加番組にわたる様々なものを集めている。話し言葉に類すると筆者が考えるものは、次の

通りである：1） solution そのものは、話し言葉ではなく、書き言葉として BNC では分類され

ているが、a）引用符が発話の最初と最後に付いている、b）引用符が発話の始めのみある、c）

引用符が発話の終わりにだけ存在する、d）declare, say の従属節内にあるため、2）電子メー

ルからの引用（Leeds United e-mail list）、3）放送からの引用（BBC Wildlife, Central News

autocue data, Central television news scripts, Glenpatrick News, Medau News, Scottish TV --

news scripts, Steam Railway News, WWF News）、4）手紙からの引用（Personal Letters）。

3 今回分析対象とした 633 solutions のうち、2 文から成るものは 8 solutions、3 文から成るもの

は 1 solution ある。すなわち、この二種類以外はすべて 1 文から成るものである。

4 BNC における重複は 4 例ある。いずれも全く同じ単語から成る文であるが、この例の引用先

はいずれも異なる。以下がその例である。

1）This material is protected by international copyright laws and may not be copied or

redistributed in any way. Consult the BNC Web Site at http://www.natcorp.ox.ac.uk for

full licencing and distribution conditions.

5 なお、「意味／文法機能」（表 1）のそれぞれの全体比における小数点第二位以下は切り捨てて

ある。

6 BNC において見られる前置詞 for の例文それぞれに該当する箇所には、註 4 に挙げた例 1）も

含め、以下で引用する例すべてに下線が引かれているが、その下線はすべて筆者による。

7 新井（2010:324）と同様に、本分析においても、「意味／文法機能」に分類した「to 不定詞の

意味上の主語」は意味ではなく文法的機能と筆者は考えているので、意味についてのみ扱う 2.1

「『意味／文法機能』に関する考察」において分析を行なっていない。

参考文献新井眞知．2010.「前置詞 for の分析」『東洋大学大学院紀要文学研究科（哲学・仏教学・中国哲学・

英文学・史学・教育学・英語コミュニケーション専攻）』第 47 集 . 東洋大学大学院 , 309-326.

Tyler, Andrea and Vyvyan Evans. 2003. “The Semantics of English Prepositions: Spatial Scenes,

Embodied Meaning and Cognition”. Cambridge: Cambridge University Press. （日本語訳 : 国広

哲弥監訳 ; 木村哲也翻訳．2005.『英語前置詞の意味論』東京：研究社出版 .）

辞書

『ジーニアス英和大辞典』2001. 東京：大修館書店 .

コーパス

─ 350 ─

British National Corpus

http://www.natcorp.ox.ac.uk/

Michigan Corpus of Academic Spoken English

http://quod.lib.umich.edu/m/micase/


─ 351 ─

A Semantic Analysis of the Preposition for in the British National Corpus: In Comparison with

Michigan Corpus of Academic Spoken English （1）

ARAI, Machi

　The main purpose of the present paper is to analyze the preposition for, using the

written part of the British National Corpus. This paper aims to compare the use of for in

written English and spoken English by contrasting the result of this study and that of

Arai （2010）. I will categorize the hits into several meanings.

　This article is divided into two parts. This paper is the first of the inquiry. First, I will

offer the general idea of the corpus that I used and the reason I utilized it. I will also refer

to the way in which the preposition for is analyzed. Secondly, the whole search results are

shown in the table. Finally, I will list some characteristic examples of “meaning/ grammar

function of for”, with further discussions.

　By comparing the frequency of meanings in Michigan Corpus of Academic Spoken

English and BNC, I will clarify similarities and dissimilarities between them. Examining in

what way the meaning distribution of written English is different from that of spoken

English, this study shows how often for occurs in written and spoken English.

british national corpusにおける前置詞forの意味分 …british national...

Documents