生成する手法である．そのため，入力文に応じて柔本稿では，文法誤り解説文生成タスクのための新軟な解説文の生成が期待できるが，スクラッチで解たな手法を提案する．本タスクは，文法誤りを含む説文を生成する必要があるため，retrievalよりもモ入力文と修正位置が与えられると，修正位置がなぜデル化が難しい．最後に，retrieve-and-editは，これ誤っているかを解説する文章を生成するため，言語ら手法の利点を組み合わせた手法である．具体的学習者にとって有益なタスクである．従来，本タスには，retrievalによって検索された解説文をsimpleクにはデータプールから検索した解説文を入力文generationの入力に用いることで，入力文に応じてに応じて編集する手法が有効だと考えられたが，過検索された解説文を書き換える手法であり，simple剰な編集が起こるために性能が低いという課題がgenerationよりも高い性能を達成することが期待さあった．そこで本稿では，過剰な編集を防ぐためれている．しかし，retrieve-and-editは検索された解に，検索した解説文の編集すべきトークンをマスク説文のうち，編集する必要のないトークンを過剰にし，そのトークンを予測するretrieval,masking,and書き換えてしまうため，従来手法の中で最も性能がgenerationを提案する．文法誤り解説文生成タスク低いことが報告されている[8]．を用いた評価実験により，自動評価と人手評価で従本稿では，retrieve-and-editの課題を解決するた来手法よりも高い性能を達成することを示す．めに，この手法を拡張したretrieval,masking,andgenerationを提案する．提案手法は，検索，マスク，

生成の3つのモジュールから構成され，retrieve-and-文法誤り解説文生成は，文法誤り訂正タスク[1–4]editにマスクモジュールを導入したものである．マのように誤りを直接修正するのではなく，入力文のスクモジュールは，検索された解説文のうち，正解修正位置がなぜ誤っているかを解説するタスクでの解説文に含まれないトークンをマスクするようある[5]．具体的には，文法誤りを含む入力文（例に，各トークンに対してマスクトークンに置換するえば，“Heagreestheopinion.”）と文字単位の範囲とか，しないかの二値分類を行う．ここで作成されるして与えられる修正位置（3:13）が与えられた場合マスクされた解説文を生成モジュールの入力に用いに，修正位置に対する解説文（“Theverbagreeisanることで，マスクトークンを予測するように新たなintransitiveverbandcannottakedirectobjects.Addthe解説文を生成できるため，検索された解説文の過剰appropriatepreposition.”）を生成する．本タスクは自な書き換えを防ぐことを期待している．ここで，提身の文法誤りの原因を知ることができるため，言語案手法は各モジュールの出力をカスケード接続する学習者にとってより有益なタスクだと考えられる．ため，直前のモジュールの性能が後続のモジュール従来，本タスクに対してretrieval[5],simplegener-の性能に影響する．この影響を軽減するため，推論ation[6],retrieve-and-edit[7]の3つの手法が提案され時に検索モジュールの上位1個のみではなく，𝑘個ている．まず，retrievalはデータプールから入力文の結果を用いるmulti-decodingを提案する．文法誤に対して適切な解説文を検索する手法である．このり解説文生成タスクを用いた評価実験により，自動手法では，モデル化は比較的容易に行えるが，検索評価で提案手法が従来手法よりも高い性能を達成すされた解説文の編集ができないという課題がある．ることを示す．また，提案手法を用いてシェアード―2791―.タスクであるGenerationChallenge20221）に参加したため，その結果についても報告する．