自閉スペクトラム症（ASD）は、定型発達の人とは異なるコミュニケーションの取り方や行動パターンで特徴付けられる発達障害であり、文処理に困難が伴うことが多い。本研究では、ASDの文処理を理解し支援するために、ASDの人の文処理データを用いて言語モデルをファインチューニングするアプローチを提案する。このアプローチにより、ASDの人々の文処理の特徴を反映したモデルの構築が行われ、ASDの統語論処理能力に関する理解の深化や、ASDの人々の読解ニーズに応じた支援ツールの実現に向けた可能性が示唆された。

自閉スペクトラム症（ASD）は、定型発達の人とは異なるコミュニケーションの取り方や、反復的・こだわりの強い行動を特徴とする発達障害の一つである[1]。初期症状には言語獲得の遅れなどがあり、ASDが言語やコミュニケーションと密接に関係していると考えられている[1]。これらに関連し、ASDの人は文章を読むことを苦手とすることがある[2,3,4]。そのため、ASDの人々の文処理を支援するツールの開発が重要とされる。しかし、ASDの人々の言語処理を支援する研究は限られており、現在、この分野で知られているツールは2つのみである。1つ目は会話の文脈を基にGPT-4を使用してメッセージの意味やトーンを説明し、曖昧な表現を明確化することでASDのユーザーに向けて会話言語を簡略化するものである[5]。2つ目は長文や難解な文を分割し、まれに使われる単語の定義や同義語を提供し、慣用句を説明し、文書の主旨を要約する文書要約ソフトである[6,7]。これらのツールは、ASDの人々の読解支援に貢献しているが、主に語用論的課題に焦点を当てており、ASDの読者が直面する他の課題には十分対応していない。そのため、より幅広い課題に対応できるツールの開発が求められている。近年、視線データやEEGデータといった認知データを活用し、人間の言語処理を反映する言語モデルの開発が進んでいる。このアプローチにより、読解時間予測などの上流タスクから感情分析などの下流タスクまで、幅広い分野でモデル性能が向上している[8,9,10,11]。本研究ではASDの視線データを用いて言語モデルをファインチューニングし、ASD特有の文処理に対応できるシステムを目指す。このシステムの実現により、ASDの言語処理能力の研究を促進し、さらにASDの文処理を支援する新たなツールの開発につながることが期待される。