本論文では,日本語文の読みづらさを定量的に評価することを目的とし,語義曖昧性に基づく手法を提案する.2文に含まれる同じ単語の語義が一致するかを判定するWiC(WordinContext)データセット[1]の日本語版であるJWiCを構築し,このデータセットを使用した語義曖昧性判定に基づく読みづらさの検出を行う.評価はクラウドソーシングを活用し,約7割の精度で読みづらさの検出ができることを確認した.

文章を読む機会は多く,その文章が読みやすいことは消費時間と理解力に良い影響となる.そのため,執筆者の意図が誤って伝わる要素の排除が望まれる.本研究では執筆支援システムにおいて想定される読点の挿入や語順整理といった文の読みやすさの改善の前段階として,読みづらい文を自動的に検出することを目的とし,改善自体は執筆者に委ねる.読みづらさを扱うにあたり曖昧性に着目する.曖昧性は構造的なものと意味的なものがある.構造的曖昧性とは構造解釈に複数の選択肢があることであり,我々はこれに着目した読みづらさの検出手法[2]を提案した.意味的曖昧性の一つに語義曖昧性がある.例えば「動きを踏まえた分析」という文が与えられた時に「動き」が傾向を表すのか実際の活動を表すのかの判別が付かないというようなものである.本研究では語義曖昧性に着目し,まず,2文に含まれる同じ単語の語義が一致するかを判定するWiC(WordinContext)データセット[1]の日本語版であるJWiCを構築する.JWiCは日本語フレームネットから構築するが,それだけだとデータ数が少ないため,データ拡張を行う.最後に,拡張したJWiCを使用した語義曖昧性判定に基づき読みづらさの検出を行う.