自然言語処理におけるテキストスタイル変換では，文の意味を保持したまま両極端の2つのスタイルの一方から他方へ変換することが一般的である．それに対して我々は，連続的なスタイルの程度を制御可能な変換の実現を目指す．本研究ではその第一歩として，フォーマリティの程度が異なる同内容の文に対し，その度合いが付与されているデータセット『フォーマリティスコア付きGYAFC』を構築した．分析の結果，全体としてフォーマリティの程度について人の間で一定の合意が得られること，誤記やスラングによる程度の差異に関しては特に合意が得やすい可能性があることがわかった．本研究で収集したデータセットは，後日公開予定である．

近年，自然言語処理の分野において，テキストの意味を保ちながらフォーマリティやシンプリシティなどのスタイルを変換するテキストスタイル変換の研究が盛んに行われている[1,2]．テキストスタイル変換は，状況に応じたテキストを生成する上で非常に有用な技術であり，幅広い用途があることで知られている[3,4]．例えば，学習データの水増し[5]や一貫したペルソナをもつチャットボットへの応用[6]などがある．現在行われているテキストスタイル変換の研究の多くは，フォーマル・インフォーマルのように両極端のスタイルの一方からもう一方へと変換するものである[1]．しかし，現実では「スタイルの程度」が存在すると考えられる．例えば，相手との距離感が近くなるにつれ，用いる表現のフォーマリティの程度が徐々に低くなっていくことが想定される．程度を考慮した上でスタイル変換することは実応用におスコア文6.4Ithinkthisisthebestway5.2Ithinkthat’sthewaytogo