合，配信プラットフォームが要因となるケースとしニュース配信はより多くの人に必要とする情報をては興味のあるユーザへ記事を届けられていない場届けることを目的としているが，必要な情報が過不合，ユーザが要因となるケースとしては可処分時間足なく行き渡るまでには多くの課題が残されていの減少など，様々な要因がありうる．本稿では記事る．例えば，読解力や語彙力には個人により開きが自体が要因となるケースの中でも特に，必要としてあり，必要な情報であったとしても記事の難しさがいるにも関わらず読解の困難さからニュースを読む読者に合っていなければ読むことが難しくなってしことができない，またはニュースを読むこと自体をまう．必要な情報が届かない要因の一つが記事の文避けてしまう場合について注目する．章が難しすぎることであるとすれば，記事の平易なニュース記事の難しさがニュースを敬遠する要要約を提供することがより多くの人へニュースを届因となる場合，もちろん難解な語彙や複雑な文法はけるために重要となる．ニュースの理解を妨げる要因となるが，記事の長さここでは，ニュース記事を対象に平易な要約の生も同様にニュースを読解を妨げる要因となりうる．成を目的として，大規模言語モデルを利用した文章この両方の要因を取り除くためには，難解な語彙やの平易化と要約生成の複合タスクを学習する方法を文法で書かれた文を分かりやすいものに変えるだけ提案する．本稿では，要約に用いる語彙を制限するでなく，要点を絞り記事の長さ自体を短くする必要ことが，平易な言葉への言い換えを言語モデルからがある．つまり，記事に対して難しい語彙や文法を引き出せる一方で，幻覚とよばれる原文と異なる内一定の意味を保ちつつ平易な文章に置き換える平易容の要約生成が生成されやすくなることを示し，語化と，文章の重要な情報を残したまま文章を短く書彙を制限した要約候補をランキング学習に用いるこき換える要約の両方を行う必要がある．とで平易な要約生成を学習する方法を提案する．本稿では，平易な要約の生成を目的として，大規模言語モデルを利用した文章の平易化と要約生成の

複合タスクを学習する方法を提案する．生成型のモニュース配信は最新の出来事や情報をすばやく，デルを用いて平易な要約生成を行う単純な方法としより多くのニュースを必要とする人々へ届けるこては，難しい語彙を生成しないように要約生成時にとを使命としており，推薦・パーソナライズに代表利用可能な語彙を制限し，平易な語彙のみで要約をされる多くの研究が行われている[1,2]．しかし，生成することが考えられる．しかし語彙の制限は，ニュースが必要とする人すべてに行き渡る理想的な言語モデルが言い換え表現として適切なものを知ら状態までには大きな隔たりが残っている．例えば，なかったとしても原文通りに出力することができな年金のような社会制度の変更はすべての人に関わるくなるため，幻覚[4]とよばれる，原文とは内容のニュースであるが，令和4年の年金制度変更につい異なる誤った要約文の生成を増加させる懸念があて知っていると回答した割合は33%にとどまるとさる．提案手法では，語彙の制限による幻覚の増加をれている[3]．回避するため，通常の要約候補に加えて語彙を制限ニュースが必要な人に届かない要因は，大きく分して生成した要約候補を候補のランキング学習[5]けて記事自体，配信プラットフォーム，ユーザのそに用いる．れぞれに存在していると考えられる．ニュース記事自体が要因となるケースとしては長過ぎる記事や難―3043―.