テキスト平易化のための難易度に基づく検索拡張生成

本研究では、大規模言語モデルによるテキスト平易化において検索拡張生成の事例選択を改良し、難易度制御の性能向上に取り組む。近年、検索拡張生成の技術が広く利用されているが、従来の意味的類似度に基づく検索ではテキスト平易化において重要な難易度が考慮されていないため、事例選択に改良の余地がある。本研究では、類似度・難易度・その組み合わせの3種類の方法で、テキスト平易化の検索拡張生成における事例選択の有効性を検証する。英語の文難易度制御に関する評価実験の結果、難易度を考慮する検索拡張生成の有効性が確認できた。