ポスターセッション１

「On the environment-dependent meanings of the Japanese incremental adverb sarani ‘more, even more, furthermore’」(発表言語：日本語)

Osamu Sawada (神戸大学)

This study investigates the range of uses of the Japanese incremental adverb sarani ‘more, still more, furthermore’ and examines its environment-dependent meanings. Sarani can modify numeral classifiers, verbs, verb phrases, adjectives, and sentences, and it expresses a range of incremental meanings (e.g., König 1991; Greenberg 2010; Thomas 2010), including quantity increment, event addition, event continuation, norm-related additive comparison, and information addition.

    In many of its uses, sarani interacts with an eventive predicate and triggers a prior-time presupposition (Greenberg 2010) about a preceding state of affairs. For example, Taro-wa biiru-o sarani non-da ‘Taro drank some more beer’ presupposes that Taro has drunk beer before. In this environment, sarani merely triggers the presupposition.

    However, when sarani co-occurs with a gradable predicate that is stative rather than dynamic in Vendler’s (1967) terms, it does not trigger a prior time presupposition. Instead, this use of sarani introduces a contextually determined individual and conveys that the target x exceeds that individual y in degree, under the presupposition that y already satisfies a contextual standard associated with the gradable predicate. For example, Taro-wa sarani se-ga takai ‘Taro is even taller’ conveys that Taro is taller than a contextually salient individual and presupposes that this individual is tall.

    This point is theoretically crucial because in some environments sarani is a pure presupposition trigger, whereas in other environments it is not. This study shows that sarani is a ‘flexible presupposition trigger’ capable of expressing incremental meaning by adapting to the environment in which it appears.

「ショナ語におけるアスペクトとモダリティの相互作用」(発表言語：日本語)

鎌倉 啓伍 (東京大学)

バントゥ諸語は複雑な時制・アスペクト体系を有することで知られるが、モダリティとのインタラクションについては研究蓄積が浅い。本研究では、ショナ語（ジンバブエの公用語の一つ）のmodal動詞-gona（可能/推量）と-fanira（義務/必然）に関して、母語話者へのエリシテーションで得られたデータを分析し、アスペクトによるmodal解釈の制約に言語差があることを示す。ショナ語では、imperfective aspectが時制に応じて接頭辞no-（現在）またはi-（過去）で標示され、root modalityでは不定詞節、epistemic modalityでは分詞節の補語をとる。いっぽう、perfective aspectは無標（Toews 2009）で、このときmodalは不定詞節のみをとり、「実際にその行為をした」という解釈（actuality entailment; Bhatt 1999）が生じる。Actuality entailmentの分析の中心となってきたフランス語では、perfectiveのmodalがrootとepistemic双方の読みを許す（Hacquard 2009）が、ショナ語では前者の解釈のみが可能である。

「甲骨文字とDNAゲノム―浦島太郎・竜宮伝説から現代へ―」(発表言語：日本語)

川西 孝男 (京都大学)

甲骨文字は、紀元前13世紀頃の中国・殷王朝における亀甲や獣骨（竜骨）に刻まれた現存最古の漢字である。その文法は現代語や古典漢文と同じSVOの語順をとり、動詞の前に副詞や助動詞、後ろに補語を置く骨格が既に完成していた。一方、生命情報を伝える「究極の言語」とも言い得るDNAゲノムは、亀甲のような構造を持ち、古から現代の人類の遺伝そして進化の系譜を言語のように記述する。本論では、浦島太郎・竜宮伝説が、当時の最新技術を用いた古代の甲骨文字と現代のDNAゲノム解析を連結させており、日本に遺伝的とも言える漢字文化が、独自の文法構造を持って現在に継承される歴史から、これら両者と伝説の言語学・文法学的な現代的意義を例証する。

「Grassman Algebra creates truly compositional semantics out of static word embeddings」(発表言語：英語/日本語)

黒田 航 (杏林大学)

The Grassmann Algebraic Framework (GAF) composes sentence semantics from static word embeddings without syntactic parses, learned tensors, or per-task tuning. Each pair of words (a, b) composes into a matrix M(a, b) = S(a, b) + λ G(a, b), where S and G are the symmetric and antisymmetric parts of the outer product a ⊗ b. A sentence representation is the sum of M over a pair set P, which may be adjacency (P_adj) or exhaustive (P_exh). The choice of P is a structural commitment — it is the parse. Averaging is M on the diagonal at λ = 0; DAOP is M on the diagonal; GAF is M on a non-diagonal P.

Three properties follow from the algebra. First, G encodes exactly linear precedence: word-order discrimination reaches 100% at every λ ≠ 0 and collapses to 0% at λ = 0, where G vanishes. Second, no single-parameter λ can simultaneously discriminate word order and equate active–passive alternants; the two desiderata are algebraically incompatible. The resolution is λ = σ · γ, factoring λ into a symmetric magnitude γ derived from the pair and a sign σ supplied by the construction — one bit of syntactic annotation. Third, the best rank-1 approximation to M(a, b) is the normalized bisector of a and b. Averaging is therefore not a weak baseline but the exact projection of M onto the vector subspace: on tasks that reduce to a single-scalar summary, no compositional method can strictly dominate it.

Empirically, on the Grefenstette–Sadrzadeh transitive-verb disambiguation benchmark (BNC skipgram 300d), GAF-Exh reaches ρ = 0.360 against 0.298 for averaging on identical embeddings, an internal margin of +0.062. On the concatenated STS-B benchmark (n = 6,480 pairs, GloVe 100d), GAF-Exh reaches ρ = 0.504 against 0.400, a paired margin of +0.104 (95% CI [+0.093, +0.114], p < 0.001) that is robust to lexical-overlap control across every stratum. On SICK the aggregate parity of GAF and averaging is a lexical artifact: under content-word Jaccard control, the gap grows monotonically to +0.063 at J ≤ 0.25. In every result, GAF-Adj tracks averaging; the compositional advantage lives in the non-adjacent pairs that P_exh provides. Whatever composition means empirically, it lives in the choice of P.

「日本語の名詞修飾における局面的制限について」(発表言語：日本語)

俣平 洸希 (総合研究大学院大学)

本発表では、普通名詞句が修飾される際に成立する“局面”に関する制限修飾の実態を、記述・理論の両方の側面から分析する。「寝ている犬はかわいい。」という文は、単に犬の個体集合に対して制限を設定する表現ではなく、「犬は寝ている局面においてかわいい」という個体の局面の在り方を制限する総称的な表現である。これに対し、「いつも寝ている犬はかわいい。」や「今寝ている犬はかわいい。」などの文では、個体の集合に対する制限修飾が生じていると解釈されやすい。本発表では、副詞成分と総称演算子に関する意味論的研究を援用し、この対照を名詞句内におけるsituation変項の処理の違いとして分析する。この際、「かわいい」のような主節述語の性質が問題となることも指摘し、この３つの文の自然な解釈の導出過程について検討する。最後に、総称性に関する存在論的な議論に関して、一連の現象が論証の経験的基盤となることを示す。

「「が」・「の」主語嗜好性に係る調査: 未解決課題の検討」(発表言語：日本語)

宮﨑 順大 (岐阜大学)/増田 耕佑 (東京科学大学)

日本語の主格属格交替（NGC）の言語変化の側面は依然不明瞭である。それに際し著者らは穴埋め式テストを繰り返し実施してきたものの，それが何を測定したものであるか課題であった。そこで本稿は，受容性（VAS法,Gould et al. (2001)）と選択（穴埋め式テスト,拙論(2025a,b他)）の関係を検討した。被験者15名に対し述語4種（形容詞・他動詞・能格・非対格）の2種のテストを用いて調査を実施した。結果いずれも「が」が優勢であったが，VAS法は形容詞・非対格動詞は「の」の容認度が高く，穴埋めテストでも「の」の選択率は形容詞・非対格動詞で有意に高かった。両者は概ね対応し，GLMM分析を用いると受容性判断が選択を有意に予測することが示された。以上から本稿は言語変化の背景を「が」・「の」主語嗜好性（拙論(2025a,b)に求め，また受容性と選択に乖離はないもの，と考えられると主張する。

「小脳計算モデルの統語能力検証」(発表言語：日本語)

森田 尭 (中部大学)

小脳は主に運動制御を担う脳領域であるが、近年は視覚・聴覚・前庭感覚入力や、報酬関連情報に対する汎用的予測器としての機能が注目されている。さらに、この予測処理機構は自己回帰的な言語モデルと計算論的類似性を持つことから、小脳の計算モデルによる言語処理能力の検証も報告されている(Ohmae & Ohmae, 2024, Nat. Commun.)。しかし、先行研究では英語の基本的な語順規則の学習に関する検証に留まっており、言語学的に重要な統語的処理能力については未検証である。本研究では、Wh疑問文などにおける移動現象に着目し、小脳計算モデルの統語能力を計算言語学的手法により検証する。

「フランス語におけるリエゾン子音と頻度分布: 音節構造との関係性に関する予備的調査」(発表言語：日本語)

八鋤 守 (青山学院大学)

フランス語のリエゾンとは、grand ami /ɡʁɑ̃ + ami/ → [ɡʁɑ̃tami] のように基底で発音されない子音が、母音に先行した際に表層で発音されるようになる連声現象を指し、連声する時のみ発音される子音をリエゾン子音 (LC) と呼ぶ。LC の振る舞いについてはこれまで、浮遊する連声分節音 (Tranel, 1990) や潜在的に確率的な基底表示 (Smolensky & Goldrick, 2016) のような様々な見解が示されてきた。本研究はLCの頻度分布から新たな分析を行い、LCの潜在的な振る舞いを明らかにするためにコーパスから単音節語のみを収集し、LCが頭子音あるいは尾子音の頻度分布とどう対応しているかを検証した。その結果、LCは頭子音と負の相関、尾子音と正の相関を持つことが明らかになった。しかし、これらの効果は極めて小さく、LCが潜在的に尾子音として振る舞うが、簡単に離れる音であることを示唆する。