コンコーダンスツール（KWIC）
文章を貼り付け、単語またはフレーズを入力すると、出現するすべての箇所が、その前後の語とともにキーワードを中心に並んで表示されます。これはコーパス言語学者が使う文脈付きキーワード（KWIC）の表示です。キーワードの左右の語で並べ替えたり、どの語がキーワードと一緒に使われるかを見たり、すべての行を CSV でダウンロードしたりできます。
任意の文字列には * を使います。analy* は analyse、analysis、analytical を見つけます。
テキストを貼り付け、検索する単語またはフレーズを入力してください。
コンコーダンスツールの使い方
- 文章を貼り付けます。 小説の一章、インタビューの書き起こし、論文の要旨の集まり、自分の原稿などが使えます。
- 単語またはフレーズを入力します。 任意の文字の並びを表すには、アスタリスクを付けます。
analy*は analyse、analysis、analytical を見つけ、*nessは -ness で終わるすべての単語を見つけます。 - 文脈と並び順を設定します。 各側に表示する語数を1から15の間で選び、行を左隣の語、右隣の語、一致した形のどれで並べるかを決めます。
- 行と共起語を読みます。 共起語の表は、文脈の窓に入った語を左右別に数えます。CSV をダウンロードすると、表計算ソフトで続けて作業できます。
コンコーダンスの読み方
コンコーダンスは、テキストを横倒しにしたものです。文ごとに読む代わりに、一つの単語のすべての使用例を一度に読み、そろえて並べることで、その周りのパターンが際立ちます。並べ替えが、そのパターンを見えるようにします。右隣の語で並べると、memory consolidation がすべて一か所にまとまり、左隣の語で並べると、working memory と long-term memory が分かれます。
ヒット数は、その単語が何回出てくるかを示します。1,000語あたりの頻度を使うと、長さの違う文章を比べられます。75語の文章で8回出てくるのは、7,500語の章で8回出てくるよりはるかに密度が高いからです。共起語は、文脈と同じ窓の中で数えられるため、広い窓ではゆるやかな関連が、狭い窓では固定した語句が見つかります。
具体例
サンプルを試す を選びます。これは記憶に関する75語の文章で、検索語は memory に設定されます。ヒットは8件で、1,000語あたり106.7 回です。文脈を左右3語にして、行を右隣の語で並べると、コンコーダンスは次のようになります：
| 左の文脈 | キーワード | 右の文脈 |
|---|---|---|
| Researchers therefore test | memory | at several delays |
| years. Sleep supports | memory | consolidation, the process |
| single system. Working | memory | holds a few |
| （文章の先頭） | Memory | is not a |
| seconds, while long-term | memory | stores knowledge for |
| Without sleep, working | memory | suffers first: tired |
| them sooner. Long-term | memory | suffers later, when |
| delays, because each | memory | system fails on |
二つの suffers の行が並んでいるため、文章の対比が見えます。作業記憶は最初に衰え、長期記憶はあとで衰えます。共起語の表では、working と long-term がそれぞれ2回、左側にのみ現れ、suffers は2回、右側にのみ現れています。この三つの語句が、この文章の土台になっています。
研究と執筆での用途
- コーパス言語学。 単語が実際にどう使われているか（取る動詞、後ろに来る前置詞、前に来る形容詞）を確認してから、その意味について主張してください。
- 文学分析。 小説や詩人の作品を通して、光、水、家などのモチーフをたどり、各使用例をその文脈とともに引用してください。
- 質的研究。 インタビューの書き起こしから、あるテーマへの言及をすべて見つけ、それをコード化するのに十分な前後の文とともに確認してください。
- 推敲。 significant、clearly、however など、自分が好んで使う語にどれほど頼っているか、またその周りの文がそれに値しているかを確認してください。
検索の規則と制限
- 大文字・小文字を区別 を選ばない限り、検索では大文字・小文字は区別されません。単語単位で一致させる を選ぶと、art が start の中に一致することはなくなります。
- フレーズは改行や余分な空白をまたいで一致しますが、句読点はまたぎません。working memory は working, memory には一致しません。
- 文脈の窓は、空白と句読点で区切られた語として数えられます。アポストロフィとハイフンは語の中に残されるため、long-term は1語になります。
- 語形の統一（レンマ化）は行いません。study は studied を見つけません。
stud*のようなワイルドカードは、student とともに両方を見つけます。 - 共起語は、窓の中の単純な出現回数です。相互情報量や対数尤度のような関連性スコアではありません。
- ページには最初の500行が表示されます。CSV ダウンロードにはすべての一致が含まれます。
よくある質問
- コンコーダンスとは何ですか？
- コンコーダンスは、テキスト中の単語のすべての出現箇所と、その周りの語を並べたものです。聖書やシェイクスピアの手作りのコンコーダンスには何年もかかりました。コンコーダンサーなら即座に作れるため、単語がどれくらい出現するかではなく、どのように振る舞うかを調べられます。
- KWIC とは何の略ですか？
- Keyword in Context（文脈の中のキーワード）の略です。各出現箇所を1行ずつ、キーワードを中心に、両側に一定量の文脈を添える形式です。H. P. Luhn が1960年頃に IBM で作ったキーワード・イン・コンテクスト索引から広まり、今も標準的なコンコーダンスの表示形式です。
- 共起語とは何ですか？
- 共起語とは、キーワードと一緒に使われやすい語のことです（例：strong tea、heavy rain）。このツールは、各語が文脈の窓の中に左と右それぞれ何回出てくるかを数えます。関連性の統計は計算しないため、頻出語は単に頻出であるというだけで上位に来ることがあります。機能語を除外すると、内容語が見えます。
- AntConc や Sketch Engine とはどう違いますか？
- 専用のコーパスツールは、多数のファイルからなる大規模なコーパスを扱い、語をレンマ化し、品詞を付け、関連性の統計を計算します。このコンコーダンサーは、貼り付けた文章を手早く扱うためのものです。インストールは不要で、何も送信されず、入力中に結果が出ます。
- 一度に複数の語を検索できますか？
- 一度の検索で扱えるのは一つの語またはフレーズです。語形のまとまりを集めるには、ワイルドカードを使います。
organi*は organize、organise、organization、organism を見つけます。その後、一致した形で並べ替えると、それぞれを別々に見られます。 - CSV を Excel や Google スプレッドシートで開くにはどうすればよいですか？
- ダウンロードしたファイルを直接開くか、UTF-8 のテキストとして読み込みます。各行は、番号、左の文脈、キーワード、右の文脈を持つ行になります。本文中の引用符やカンマはエスケープされているため、列はずれません。
- 入力した文章はアップロードされたり保存されたりしますか？
- いいえ。検索はブラウザ内で行われ、文章がサーバーに送られることはありません。