본고는 오픈소스 통계프로그램 중 하나인 R 중 “다중분류 변항의 논리 회귀분 석(Multinomial Logistic Regression)”을 이용하여 광동어 성조가 어떻게 중고 음을 거치면서 변화하여 왔는가를 살피고자하였다. 우선 열 개항의 중고음 자료 (反切上字, 反切下字, 字母, 清濁, 全次, 攝, 韻, 等, 呼, 洪細, 平水韻目, 四聲, 平仄)와 광동어 성조를 가진 한자 코퍼스 자료를 구축한 후, “다중분류 변항의 논 리 회귀분석(Multinomial Logistic Regression)”을 이용하여 통계적으로 어떤 중고음 자료가 현재의 광동어 성조에 유효한 영향을 미치는가를 예측하고, 이에 따라 중고음에서부터 현재의 광동어까지 이르는 성조의 변화 조건과 규칙을 발견 해 내었다. 분석 결과 1.중고음의 사성은 광동어 성조의 사성의 구별을 결정하였으며, 2.중 고음의 청탁음은 광동어 성조의 음양의 구분을 결정하였고, 3.중고음의 섭(攝)은 광동어의 음입(陰入)과 중입(中入)의 구분을 결정하였고, 4.중고음의 전차(全次)는 광동어 성조의 양상(陽上)과 양거(陽去)의 구분을 결정하였다. 이러한 네 가지 조건의 예측 능력은 도합 0.86, 곧 이 네 항이 고자료에서 유효한 예측을 가지는 것은 86%였다. 개별 한자의 광동어 성조를 살펴았을 때, 이 네가지 항목이 가지 는 예측능력은 四聲 > 清濁 > 攝 > 全次. 순으로 강하였다. 이 연구의 가치는 다음 다섯 가지로 요약할 수 있다. 전통적인 광동어 성조에 대한 견해 곧 1, 2, 4항에 대해 과학적인 실증 자료를 제공하였다. 2.섭(攝)의 광동어의 음입과 중입의 구분의 조건이 됨을 증명하였다. 3.위의 네가지 항목이 각기 다른 조건에서 서로 다른 영향의 깊이 순서를 가짐을 알아내었고, 4.R프로그램을 이용함으로써 다른 학자들이 반복적으로 응용하여 중 고음과 성조의 관계를 연구할 수 있는 기초를 마련하였으며, 5.통계학연구가 어떻 게 중국어 연구에 응용될 수 있는가를 보임으로써, 현대과학의 의의에 맞는 한자 통계학이라는 분야를 구축하는데 한 걸음을 보탰다.

本文旨在利用開源統計分析軟件 R 中的｢多元分類變項邏輯斯回歸分析｣(Multino -mial Logistic Regression) 功能, 研究粵語聲調如何由中古音演化而成. 研究先建立了包括十項中古音語音資料──反切上字, 反切下字, 字母, 清濁, 全次, 攝, 韻, 等, 呼, 洪細, 平水韻目, 四聲, 平仄──與粵語聲調的漢字資料庫, 然後利用｢多元分類變項邏輯斯回歸分析｣, 分析哪些中古音資料能在統計學上有效預測現代粵語的聲調, 以總結出從中古音到粵語聲調的演化條件和規律. 分析結果顯示, 一, 中古音的四聲決定了粵語聲調的四聲之別;二, 中古音的清濁決定了粵語聲調的陰陽之別;三, 中古音的攝決定了粵語聲調的陰入與中入的分別;四, 中古音的全次決定了粵語聲調的陽上與陽去之別, 四者的預測能力合共為 0.86, 即此四項中古資料有效預測86% 漢字的粵語聲調, 而四者各自的預測能力強度則依次為 四聲 > 清濁 > 攝 > 全次. 研究結果的價值有五：一, 提供了科學統計數據證實了傳統對粵語聲調的見解, 特別是發現的第一, 二, 四項;二, 證實了｢攝｣是決定粵語陰入與中入分別的條件;三, 提出了影響粵語聲調四項不同條件的強度序列;四, 建立了 R 程式, 供其他學者反複應用, 以研究其他中古音與聲調的關係;五, 提出了如何以當代統計學研究漢語漢字, 向建立現代具科學意義的漢字統計學邁出一步.

This paper aims at investigating how Cantonese tones evolved from Middle Chinese phonology through multinomial logistic regression analysis by using the open source statistical software “R”. The study first established a database of Chinese characters, comprising the 10 items of phonological information of Middle Chinese, including the upper speller in fanqie (反切上字), the lower speller in fanqie (反切下字), initials (字母), voiced or not (清濁), quanci (全次), group (攝), Guangyun rhymes (韻), four categories. (等), openness of mouth (呼), hongxi (洪細), Pingshui rhymes (平水韻目), four tones (四聲) and level and oblique tone configurations (平仄), and Cantonese tones. Then it analyzed the phonological information of Middle Chinese that could produce statistically effective predictions on modern Cantonese tones through multinomial logistic regression, in order to generalize the conditions and patterns for the evolution of Middle Chinese phonology to Cantonese tones. The results of the study show that 1) the four tones of Middle Chinese phonology determine the differences between the four tones in Cantonese tones; 2) voiceness of Middle Chinese phonology determines the differences between the upper and lower (陰陽) tones in Cantonese; 3) the group of Middle Chinese phonology determines the difference between upper entering (陰入) and middle entering (中入) tones in Cantonese; 4) the quanci of Middle Chinese phonology determines the difference between lower rising (陽上) and lower departing (陽去) tones in Cantonese. The predictive power of these four factors is 0.86, meaning that the four phonological information of Modern Chinese effectively predict 86% of Cantonese tones of Chinese characters. Arrangement of the four factors in descending order of their predictive powers would be four tones, voiced or not, group and quanci. The significance of the study is illustrated in the following five points. 1) it provides scientific data that validated the traditional view on Cantonese tones, especially the results of 1), 2) and 4); it proves that group is a condition determining the difference between upper entering and middle entering tones in Cantonese; 3) it suggests the ordering of the strength of the impact of the four factors that affect Cantonese tones; 4) it established “R” for further applications by academics in investigating other relationships between ancient Chinese phonology and tones; 5) it reaches for a forward move in the statistical science of Chinese characters through employing contemporary statistics in investigating Chinese characters.

Ⅰ. 前言：利用統計軟體R研究漢語規律
Ⅱ. 建立字庫
Ⅲ. 數據準備工作
Ⅳ. 運算過程與結果
Ⅴ. 餘論

• 林偉業(香港大學教育學院 副教授) | 림위업