本研究では,テキスト生成のための基盤モデルを用いて,語彙と品質を考慮したデータ水増しのシステムを提案した.提案手法によるコーパス構築の応用可能性の検証として,言語教育支援に向けたコーパス構築を行った.本研究では,提案手法を用いて,語彙,難易度,テキストの組からなる約500件程度の元データを,4倍以上に拡充した.また,生成したデータのみによる文難易度推定器が,人手により作成した推定器構築用の学習データを用いた推定器と同等以上の性能を持つことを確認し,提案手法によるコーパスの自動構築の応用可能性を示した.

自動採点や,問題文の自動生成をはじめとした言語教育支援において,良質な言語資源が必要不可欠である.しかし,人手により,レベル・語彙が制御された例文データを作例する事は非常にコストが高い.そこで,教科書や試験問題をはじめとする,言語教育向けの高品質なリソースから文を抽出して,コーパスを作成することが考えられる.高品質なリソースには限りがあり,また,画一的なリソースからのデータ収集では,個々の学習者に対しての適切なレベル・語彙を用いた例文の作例に対応できない.コーパス構築の効率化や,個々の学習状況に応じた言語学習支援に向けて,語彙や品質がある程度保証された言語資源の拡張手法の適用が考えられる.言語資源の拡張手法として,データ水増し(DataAugumentation,DA)が広く研究されている.特に,GPT-3[1]をはじめとする,テキスト生成のための基盤モデルを用いた,スタイルを維持したテキスト生成でデータ水増しを行う手法[2,3]が存在する.本研究では,GPT-3と同等な形式の,日本語のテキスト生成のための基盤モデルであるHyperCLOVA[4]習熟度基準N1様々な話題の,内容に深みのある読み物の内容や詳細な表現意図を理解できる.自分の関心のある分野のレポートを記述できる.N2新聞や雑誌の記事、解説,平易な評論など,論旨が明解な文章が理解できる.一般的な話題に関する読み物の話の流れや表現意図を理解できる.理由を述べながら意見を書いたり,学校,ホテルに問い合わせなどの連絡を記述できる.N3日常的な話題についての具体的な内容を表す文を理解できる.新聞の見出しなどから情報の概要を理解できる.難易度が高い文章でも,言い換えられると要旨を理解できる.知人に感謝・謝罪を伝える手紙を記述できる.N4基本的な語彙や漢字で書かれた,日常生活で身近な話題の文章を理解できる.日常の要件を伝える簡単なメモを記述できる.依頼や誘いなどの簡単な文章が記述できる.N5平仮名,カタカナ,基本的な漢字を理解できる.定型的な語句,文,文章を理解できる.書類に名前や国名などを記述できる.簡単な自己紹介や短いお礼を記述できる.を用いて,語彙と品質が考慮された文生成システムを提案する.非母語話者の言語学習支援への適用を通じて,提案手法のコーパス自動構築の応用可能性の検証を行う.テキストの品質については,日本語能力試験(JLPT)の習熟度(表1)1）に基づく.まず,語彙と品質がある程度保証されたコーパスの自動構築を行い,語彙を適切に含めた例文が作成できることをを検証する.さらに,作成したコーパスのみによる文難易度推定の性能を検証する.これらの検証を通じて,記述文の自動採点や,語彙・文法問題などの作問支援への応用可能性を確認する.1）記述力の目安https://www.jlpt.jp/about/candolist.html読解力の基準https://www.jlpt.jp/about/levelsummary.html.