本研究では、医療用語を患者が理解しやすい表現に言い換える医療テキスト平易化のための日本語の言語資源を構築し、公開する。患者の闘病ブログから抽出した1,425文に対して、病名や症状に関する表現に対応する医療用語をアノテーションし、医療テキスト平易化のための評価用パラレルコーパスを構築する。また、訓練用パラレルコーパスが存在しない本タスクに取り組むために、他のドメインにおける日本語テキスト平易化モデルを援用しつつ、指定した表現を避ける出力文のリランキング手法を提案する。評価実験の結果、提案手法が医療テキスト平易化の性能改善に貢献することを確認できた。

医師によって記述される医療文書には、ドメイン固有の専門用語が多く含まれるため、非専門家である患者はその情報をしばしば充分に理解できない[1]。医療従事者と患者の間のコミュニケーションを改善し、患者に自身の病気や症状、治療方針への詳細な理解を促すために、英語では医療テキスト平易化[2–4]が盛んに研究されている。しかし、医療ドメインのテキスト平易化コーパスが存在しない日本語では、研究のアプローチが制限されている。英語においては、医療ドメインに特化した事前訓練モデル[5,6]やテキスト平易化タスクに特化した事前訓練モデル[7,8]を用いるのが典型的なアプローチである。しかし、テキスト平易化に特化した事前訓練モデルは日本語では利用できない。この問題に対処するための第一歩として、本研究では日本語の医療テキスト平易化のための評価用パラレルコーパスJASMINE1）を構築し、公開する。また、医療ドメインに特化した訓練用コーパスが存在しない日本語における医療テキスト平易化に取り1）JASMINE:JApanesetextSimpliﬁcationdatasetintheMedicaldomaINforEvaluationhttps://github.com/EhimeNLP/JASMINE組むために、テキスト平易化タスクに適応した事前訓練モデルである日本語SimpleBART2）を構築する。さらに、専門用語を回避する生成文のリランキング手法を提案し、テキスト平易化モデルに適用する。JASMINEを用いた実験の結果、提案手法が日本語の医療テキスト平易化に有効であることが示された。