学の文処理理論の検証も挙げられる[9,10]．テキスリーダビリティ測定は，テキストの測定値を付与ト材料をベースにした直接の読み時間，眼球運動パすることを目的とし，対象言語を問わず自然言語処ターンの予測のほか，読解タスク，読者のリーディ理分野で長年研究されてきた課題である．近年でングレベルや，テキストのリーダビリティパターンは，テキストから算出可能な言語的特徴や心理言語を判定する分類器やプレディクターの作成を目的と学の指標と読み時間との関連が示され，これらを用した研究も盛んに行われている[7,11,12,13]．いて人間の読解プロセスとの対応関係を比較でき一方，DundeeCorpusやNaturalStoriesCorpusにつる．本研究では，日本語母語話者の読み時間データぎ，日本語の自然文を読む時の日本語母語話者の読を用い，従来の日本語リーダビリティ計算式及び心み時間データのコーパスBCCWJ-EyeTrack[14]が整理言語学由来の指標を文・段落・談話レベルで比較備されたことで，日本語を読んで理解する際の読みし，読み時間との相関に基づき平均サプライザル指時間をモデリングする研究がコーパス開発された後標の有効性と限界を実証的に検証した．続々と発表され，コーパス作成者からの読み時間に影響を与えるテキストの特徴を網羅的に実証した研

究が挙げられる[15,16,17,18]．これらの日本語のリーダビリティ測定システムの研究は，初期の言読み時間データを用いた研究のモデリングは注視順語特徴で算出する重回帰公式に続いて機械学習の予の文節データポイントを集約せず，焦点である言語測モデリングから，近年の大規模言語モデルを用い情報アノテーションを重ね合わせながら，対数読みた難易度判断まで，様々なジャンルのテキストにお時間を用いた[19]．その後，日本語における英語起いて手法の多様性を示している[1]．また，それら源の文処理仮説や言語モデルの挙動の検証もされつの測定システムは手法に関わらずモデルの訓練に使つあり，異なる言語システムに因んだ読み時間デー用されているテキスト材料に依存し，対象者の属性タまたは言語モデルの振る舞いの異同が観測されるを考慮した上での利用を用いる傾向にあるところに[20,21,22,23]．しかし読み時間データを用いた文の一般化の改善が求められている[2,3,4]．読みやすさと直接関連しているリーダビリティ測定システムとの研究は殆ど存在しない．