本研究では、大規模言語モデルによるテキスト平易化において検索拡張生成の事例選択を改良し、難易度制御の性能向上に取り組む。近年、検索拡張生成の技術が広く利用されているが、従来の意味的類似度に基づく検索ではテキスト平易化において重要な難易度が考慮されていないため、事例選択に改良の余地がある。本研究では、類似度・難易度・その組み合わせの3種類の方法で、テキスト平易化の検索拡張生成における事例選択の有効性を検証する。英語の文難易度制御に関する評価実験の結果、難易度を考慮する検索拡張生成の有効性が確認できた。

テキスト平易化[1]とは、文の主要な意味を保持したまま難解な表現を平易に言い換えることによって、テキストの読みやすさを改善する技術である。この技術は、子供や言語障害を持つ人々など多様な読者の文章読解支援[2–4]や、各人の言語能力に適した教材提供による効率的な言語学習支援[5]に有用である。このような背景から、対象読者に応じて文難易度を制御するテキスト平易化の手法[6–8]が盛んに研究されている。本タスクは、言い換えや要約などの関連タスクとは異なり、入力文との同義性と、目標難易度に適した平易性の両立が求められる点に特徴がある。近年、他の自然言語処理タスクと同様に、テキスト平易化においても大規模言語モデルに基づく手法[9–14]が注目を集めている。大規模言語モデルの活用においては、入力文に関連する事例をプロンプトに含める検索拡張生成(Retrieval-AugmentedGeneration;RAG)[15]によって、ドメイン知識などを補完し、性能を改善できることが知られている。テキスト平易化における先行研究[16]でも、入力文と意味的に類似する事例をプロンプトに含める検索拡張生成によって、性能改善が報告されている。梶原智之1,2