本研究では,単言語コーパスをもとに日本語文平易化コーパスを疑似的に構築する手法を提案する.日本語文平易化タスクにおいては,大規模なコーパスの不足が課題である.本研究では,単言語コーパスから類似度が高く,かつ難易度が異なる2文を抽出することにより,約6万ペアを含む疑似日本語文平易化コーパスを構築した.また,構築したコーパスを用いて平易化モデルを構築することにより,コーパスの品質を評価した.その結果,提案手法の有効性を明らかにした.

文平易化は,文意を保持しつつ難解な文を平易に書き換えるタスクであり,子供や高齢者,言語学習者などに対する情報アクセスの向上に寄与する.英語では,ニュース記事をプロのライターが平易化したNewsela[1]や,Wikipediaとその簡易版であるSimpleWikipediaをアライメントしたコーパス[2]など,難解文と平易文が対になっている平易化コーパスが整備されており,平易化研究も盛んである.一方,日本語では既存の平易化コーパスとして,SNOWT15[3]やSNOWT23[4],MATCHA[5]などが挙げられるが,いずれも規模は数万ペア程度に限られている.そのため,日本語における平易化研究は発展途上であり,大規模かつ多様な平易化コーパスの構築が求められる.本研究の目的は,大規模な平易化コーパスを構築し,平易化研究における言語資源不足を補うことである.言語資源不足への対処法として,単言語コーパスから類似度の高い文ペアを抽出し,平易化コーパスを疑似的に構築する手法[6]がある.しかし,その手法には文ペア抽出の効率や品質に課題があると考えられるため,本研究では,そのアプローチを参考に,新たな疑似コーパス構築手法を提案する.本手法では,文の表層的な類似度と意味的な類似度を併用することにより,大規模な単言語コーパスから高品質なデータを効率よく抽出することを目指す.作成した疑似コーパスにより平易化モデルを構築する実験では,既存の高品質な平易化コーパスを用いた場合に匹敵する平易化スコアを達成し,提案手法の有効性を示した.