新しい文体を試してみている。
改行を多用する、この文体だ。
まだまだ使いこなせているとは言い難いが、ならば使いこなせないなりに、探究を続けていこうと思う。
そもそも、文体とはなにか。
ふたつの文章が違う文体で書かれているとは、いったいどういう意味なのか。
同じ内容を書いている文章を比較しているならいざ知らず、そもそも内容の異なるものを比較して、文体が異なるなどとどうして言えるのだろうか。
異なると、言ってもいいのだろうか。
科学的な観点から見れば、それはきっとまともな問いだ。
対照実験がしたければ、その他の条件はそろえなければならない。
文体を比較したいなら、同じ内容を複数通りの内容で書いて、違いを確かめなければならない。
だが。
わたしたちは知っている。
そんなことは、まったく言うまでもない事実なのだと。
文体の特徴量を探してみよう。
ふたつの文体が異なると言ったとき、そのなにが異なるのかを、客観的に示す基準を与えてみよう。
改行の数は、間違いなく、そのうちのひとつだ。
それなら、他は。
ひとつずつ挙げていこうとするとすぐに、キリがないことに気づく。
たとえば、一文の長さの平均。
文字全体に占める、漢字の割合。
読点をだいたい何文節おきに打っているか。
紙面に占める空白の割合。
人称代名詞の数。
意味上のつながりのある文の間に、接続詞を使用する頻度。
体言止めや倒置の使用頻度。
主語を省略した回数。
特定の概念をあらわす単語が複数あるとき、そのどれを優先的に選ぶのかだってまた、れっきとした文体の構成要素だ。
こういった、定量化可能なパラメータを列挙し、ベクトルに落とし込んで、それらをクラスタにでも分ければ、文体の正体は掴めるだろうか。
もしそうなら、そういったパラメータを微調整することで、特定のだれかの文体に近づけるということができるのだろうか。
かもしれない。
分からない。
というか、知らない。
だが、きっと機械学習の分野では、そういうことも考えられているのだと思う。
幸か不幸か、わたしは生身の人間である。
機械ではない。
上述のような機械的な特徴量を、だからわたしは目標にしにくい。
その代わりに、これとこれは明らかに違うのだという、きわめて人間的な感性を利用することはできるのだが。
人間的な感性では、文体とは特徴量なのだろうか。
改行が多いことを、人間はそのまま、改行が多いと受け取っているのだろうか。
一応、人間は気づくことはできる。
極端な特徴量があれば、それを見抜くことはできる。
この文章を読んで、改行がやたら多いと指摘することはできる。
だから、この文章の特徴を説明せよと言われたなら、人間はきっと特徴量を用いて説明できるだろう。
しかしながら。
人間はきっと、特徴量の前になにかを感じ取っている。
文章の、たとえばスピード感を。
重厚さを。
威厳を。
コミカルさを。
拙さを。
それらはもしかすれば、特徴量に分解できるのかもしれない。
機械に任せれば、実際に分解してくれるだろう。
けれどわたしたちは、その特徴量の組合せによってではなく。
スピード感を、重厚さを、拙さを、そのスピード感や、重厚さや、拙さという形のまま、理解しているはずなのだ。
そして。
そうでなければ、文体を変えることに意味などない。
だって。
文体とは、読んだ人間になにかを直感させるために存在しているのだから。
