テキスト平易化の品質推定のための擬似訓練

本研究では，テキスト平易化の品質推定の性能改善のために，事前訓練モデルのファインチューニングの前に擬似的な品質推定の訓練の実施を提案する．品質推定のラベル付きデータは構築コストが高く，テキスト平易化の品質推定のために利用可能な英語の既存データは600件と小規模である．この少資源問題を緩和するために，品質ラベルを持たない既存のテキスト平易化パラレルコーパスを用いて，所与の2文のどちらがより平易かを判定する擬似的な品質推定の訓練を大規模に実施する．3種類の事前訓練モデルを対象とする英語のテキスト平易化の品質推定における実験の結果，提案手法は平易性だけでなく同義性に関しても性能を改善できた．