均音節数から計算されるFKGL[5]，入出力文と参テキスト平易化とは文の意味を保ちつつ平易に書照文間におけるN-gram一致度を測るSARI[6]が主き換えるタスクである．既存のテキスト平易化の研に使用されており，近年では出力文と参照文におけ究では様々な自動評価指標が使用されているが，平るBERTの埋め込みで類似性を測るBERTScore[7]易性を測定する適切な自動評価指標に関する合意がを用いることが提案されている[1]．しかし，こう存在しない．また，既存の自動評価指標は評価するいった自動評価指標それぞれに関して，平易性の評ために参照文を必要とするものが多いので，参照文価のために用いることが不適切であることが報告さを集めるコストも問題となる．本研究では評価時にれており[8,9,10]，平易性のための適切な自動評価参照文を必要としない，テキスト平易化のための新指標に関する合意は取れていない．さらに，SARIしい自動評価指標を提案する．提案手法では，難易とBERTScoreに関しては計算時に参照文を必要との順序関係を判別するためのランキングモデルを学するため，人手で作られた適切な参照文を収集する習し，さらに学習データを拡張するために編集操作コストが存在する.を用いたデータ拡張手法を提案する．また，平易性参照文を用いずに評価値を算出できる自動評価を評価するために適切な評価データについても議論指標は，テキスト平易化のみならず他分野でも重要する．評価実験の結果，提案手法が既存の評価指標であり，処理の前後のパラレルデータのみを用いてと同等以上の評価性能を示した．学習できる枠組みが要約[11]や文法誤り訂正[12]の分野で提案されている．これらの研究では，何ら

かの方法で測った文の良さを順序付けするランクテキスト平易化とは文の意味を保ちつつ，語彙平学習と，順序付けのために必要なデータ拡張を行易化や構文平易化などの複数の編集操作を通じて平うことで評価モデルを作成している[11,12]．本研易に書き換えるタスクであり[1]，子供や非母語話究はこれらの研究を参考にし，原文と参照文から者など平易な文を必要とする人々にとって重要な支成るパラレルデータのみを用いて学習し，計算時援技術の1つとしても期待されている[2]．先行研に参照文を用いない，平易化のための新しい自動究ではテキスト平易化を難解な文から平易な文への評価指標SIERA（SImpliﬁcationmetricbasedonEdit単一言語内の翻訳問題として捉え，近年では深層学operationthroughlearningtoRAnk）を提案する．習を用いた手法によって流暢な平易文を生成するこSIERAでは，平易性の順序のついた文対を用いてとが可能になっている[3]．ランク学習を行い，さらに評価性能の向上を目的にテキスト平易化の評価に関しては，流暢性（出力編集操作に基づいた拡張データも学習に活用する．文の文法的正しさ），同義性（出力文が元の文（原またテキスト平易化の自動評価指標の評価データ文）の意味を保持している程度），平易性（出力文から，平易性を測るのに適切な評価データ抽出を，が原文よりも平易になった程度）という3つの観点Inter-classcorrelation（IC）とInter-annotatoragreementから人手評価が行われる[4,1]．既存研究では，こ（IAA）の観点から行った．実験の結果，拡張データれら3つの観点において人手評価と相関する自動評を用いた提案モデルが既存の自動評価指標と同等以価指標を用いて平易化の評価を行う．中でも平易性上の評価性能を持つことを示した．―1272―.