天秤を傾けているのは名詞のほう
同じ asked でも、前に立つ名詞が動作主になれるかどうかで読みが決まる。 動詞は同じ、綴りも同じ、それでも比率は 99.6% 対 3.1% に割れる。
SV 99.6% ／ 過去分詞 0.4% 全1,380件を判定
→ The man asked for help.
男が「尋ねた」。人は尋ねる側にしかなれない。
過去分詞 96.9% ／ SV 3.1% 全3,230件を判定
→ the questions asked by the teacher
質問は「尋ねられる」側。名詞を替えただけで反転する。
0.4% のほうも、ちゃんと存在する
the man asked を過去分詞で読む例は、1,380件中わずか6件。 少ないが、まさに教材が扱いたい「読み違える型」そのものだった。
- … after the man asked to be prime minister failed to secure support …
＝首相就任を要請された男が - A man asked to leave a Torrington restaurant allegedly came back later and shot at the door.
- Sam is one of several hundred young men asked to leave the community.
- … both men asked what they had learned from the women in their lives.
「割れない」ではなく「稀にある」。出題では、この 0.4% をどう見つけさせるかが山になる。
「人」で 84%、「研究・データ」で 22%
名詞を意味クラスにまとめると、きれいな階段になる。 man / men / people / woman / student はひとつの束として扱ってよい —— 個々のペアを覚えるのではなく、この階段を教えるほうが早い。
判定済み 138万文を名詞の意味クラスで集計（356語を分類・全ヒットの89.8%を被覆）。 括弧内は代表的な名詞。
ほとんどのペアは、すでに答えが決まっている
SV率のヒストグラム。両端に山があり、真ん中は薄い。 20〜80% に入るのは 307 ペアだけ。だからこそ、真ん中の 145 ペアが出題として貴重になる。
横軸＝SV率（左端＝つねに過去形／右端＝つねに過去分詞） 縦軸＝ペア数
1つの動詞を名詞で振ると、端から端まで動く
同じ‑ed形に対して、SV側に振れる名詞と過去分詞側に振れる名詞。数字はその名詞と組んだときの SV率。
次の1語より、名詞句が座っている場所
段階ヒントを設計するために、左右の文脈がどれだけ効くかを135万件で測った。 右側で決定打になるのは by だけ。 それより左側 —— 名詞句が文頭にあるか、動詞・前置詞の後ろにあるか —— のほうがずっと強い。
名詞句の直前 ＝ どこに座っているか
‑ed 形の直後 ＝ 次に何が来るか
副詞（the man asked quietly）は SV 70% とやや SV 寄りだが決定打ではない。 by 以外の前置詞は 48% で、見せてもコイン投げのまま —— ヒントとして機能しない。
3,759ペアを引く
行をクリックすると実例文が開く。割れる＝SV率 .30〜.70。 検索は名詞・動詞のどちらでも効く（called, man, study）。
どう測ったか
全数走査
注釈済みコーパスの全1億6,457万文で「名詞の直後の VBD/VBN/JJ」を26並列・8分で全件記録。文頭かどうか、冠詞、直後の語種など11項目つき。
形態のふるい
過去形と過去分詞の綴りが同じ形だけが出題になる。規則‑ed 4,732形＋不規則同形 238形を採用、took/taken 型 762形は除外。
全件を構文解析
小型モデルの品詞タグはこの構文が最大の弱点（小説の eyes widened 型を大量に誤る）。1ペアにつき最大400文・計138.8万文を Transformer で解析し、係り受けで SV／過去分詞／無関係に判定。
人手検証
60件を人手で読み、判定器の穴2つ（get受動・目的格補語）を発見して修正。誤差は中央値 ±1.0%、9割のペアで ±3.9% 以内。
この数字の読み方
これは事前確率であって、ある1文の正解ではない。「どちらに転びやすいか」を当てさせる設計にすること。実際 the man asked にも 0.4% の反例がある。
隣り合っているだけの例は除外している。for some time said（time は副詞句）、data set（複合名詞）、the top of his head exploded（主語は top）など。
割れるペアに小説の体の部位が多い。brow furrowed jaw clenched は付帯状況の分詞と過去形が正面衝突する型で、人間にも割れる。教室で使うなら man found woman called bill passed film made のような一般名詞側を選ぶ。
1ペア最大400文まで。出現数がそれ以下のペアは全数、それ以上のペアは一様抽出400文。母集団を全部読むより、標本数が誤差を決める。