テキスト平易化システムの評価手法が種々提案されてきたが、システムを詳細に分析できる評価手法の開発は進んでいない。我々はそのような評価の自動化に向け、テキスト平易化事例を説明する最小編集操作列の自動生成という新しいタスクを提案する。本稿では、このタスクを定式化するとともに、このタスクを実現するための我々の提案手法について説明する。そして、提案手法の一部を実装し、最小編集操作列を半自動で生成する実験を行った結果について報告する。

テキスト平易化(textsimpliﬁcation,TS)はテキストの主要な情報を保持しつつ、語彙や構造の複雑さを軽減するタスクである[1]。TSは第二言語学習者や子どもの学習支援に利用でき、また機械翻訳や文章要約のような自然言語処理タスクの改善のための前処理として利用することが期待できる[2,3]。TSシステムの評価には自動評価と人手評価が広く使われてきた。自動評価では、SARI[4]やBLEU[5]、FKGL[6]などの評価指標が用いられてきた。人手評価では、流暢性、妥当性、平易度の観点から、それぞれ3～5段階での評価が行われてきた[7,8,9]。しかし、これらの評価はいずれもシステムの振る舞いや特徴を一つの評価尺度に集約してしまうものであるため、評価結果に基づいてシステムの振る舞いや特徴を説明することは難しい。TSのエンドユーザーは難解文を理解できないことが想定されるため、TSシステムがどのような編集操作を適用したかを説明することは重要である。従って、そのような説明を可能にする評価手法が必要である。TSシステムが適用した編集操作を説明する評価方法は分析的評価と呼ばれる[10]。これも人手評価の一つではあるが、一連の編集操作の適用前後の文難解⽂Scientistswhostudythebrainhavefounditistough.Scientists→Researchers編集操作1Researcherswhostudythebrainhavefounditistough.編集操作2φ→thatResearcherswhostudythebrainhavefoundthatitistough.Researcherswhostudythebrain→Brainresearchers編集操作3平易⽂Brainresearchershavefoundthatitistough.対に対して単一のスコアを与えるような人手評価とは異なる。山口らの手法[10]では、図1に示すように、難解文と平易文の対を最小編集操作列に分解し、各編集操作を平易化方略体系に基づいて分類する。平易化方略体系は、語や句といった文法的な単位に対する形式的な操作である表層的方略と、平易化の観点からの意味・内容の変更操作である内容的方略からなる。例えば、図1の“Scientists⇒Researchers”の編集は、{表層的方略：語置換,内容的方略：上位語への言い換え}に分類される。分析的評価における編集操作の分類はTSタスクに依存する。しかし、TS事例を説明する最小編集操作列の自動生成の手法は、TSに限らず、機械翻訳の前編集や後編集、文章要約、文法誤り訂正などの分析にも利用できる可能性がある。そこで我々は、分析的評価の自動化に向けて、他のタスクにも利用できる可能性のある最小編集操作列の自動生成に取り組んでいる。本稿では、このタスクの詳細な説明と我々のアプローチについて報告する。