本研究では，文平易化のための大規模なパラレルコーパスから語彙平易化のための擬似的なパラレルコーパスを自動抽出し，マスク言語モデルを再訓練する教師あり学習の枠組みで語彙平易化を行う．語彙平易化のためのパラレルコーパスはアノテーションコストが高いため，千件未満の小規模なものしか存在しない．そのため先行研究では，パラレルコーパスを用いた語彙平易化モデルの教師あり学習は検討されていない．本研究では，擬似的なパラレルコーパスを用いた教師あり学習によって，3つの英語の語彙平易化タスクで最高性能を達成した．

子どもや英語非母語者などの読解支援のために，テキスト平易化[1]の研究が行われている．テキスト平易化は，入力テキストの意味を保持しつつ，語句や構造を変換して読者にとって理解しやすいテキストを生成する技術である．単語[2]・文[3]・文書[4]の各単位を対象にテキスト平易化の技術が研究されているが，本研究では最も基礎的な単語単位の平易化（語彙平易化）[5]に取り組む．テキスト平易化モデルを訓練する際には，難解なテキストと平易なテキストの対であるパラレルコーパスを使用する．文単位では約50万文対[6]，文書単位では約15万文書対[4]の大規模なパラレルコーパスを利用できる一方で，語彙平易化のためのパラレルコーパスは千件未満の小規模なもの[7–9]しか存在しない．これは，語彙平易化のためのパラレルコーパスの構築が，入力文からの難解語の検出，難解語に対する文脈を考慮した言い換え集合の生成，言い換え候補のリランキングなどの複数回のアノテーションを必要とする高コストなタスクのためと考えられる．そのため，語彙平易化の先行研究[10–16]では，パラレルコーパスを必要とする教師あり学習の手法は提案されていない．本研究では，文単位のテキスト平易化のためのパラレルコーパス[6,17,18]から少数の単語の置換のみによって平易化されている文対を抽出することで，語彙平易化のための擬似的なパラレルコーパスを構築する．そして，1万件規模のパラレルコーパスを用いてマスク言語モデル[19]を再訓練し，教師あり学習のアプローチで語彙平易化を行う．3種類の英語の評価用データセット[7–9]を用いた評価実験の結果，教師あり学習によって語彙平易化の性能を改善でき，最高性能を達成した．