疑似データを用いたGPT-2による日本語文章の多段階平易化

現在，我々は常に新しい情報を取捨選択する情報社会で暮らしているが，それらの情報の内，多くはある程度習熟した成人が対象の文書である．したがって，まだ文書を理解するための知識が不足している子供や留学生などの非母語話者にとって，それらの情報を理解して生活に役立てるのは難しいという問題がある．そこで我々は，一般向けの文書を利用者の日本語理解度に応じて適切な難易度の情報に変換するための日本語の機械学習モデルを疑似データによって作成した．自動評価実験において，目標とする難易度に応じて平易化文に難易度差を付与できていることが評価指標から示唆されたが，人手評価実験においては有意な結果は得られなかった．