編集操作によるデータ拡張を用いたテキスト平易化の自動評価

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