埋め込みノルムによる連続的な文難易度制御

本研究では，英語教育支援のために，CEFRに準拠した文難易度の連続的な制御手法を提案する．先行研究では，入力文頭に目標難易度を指示する特殊トークンを付与して難易度を制御してきた．しかし，目標難易度トークンを個別に語彙に登録する既存手法には，(1)難易度の順序関係を学習できない(2)離散的な難易度しか扱えない(3)入力文の難易度を認識しないため平易な表現も編集してしまうという課題がある．そこで我々は，目標難易度に依存しない共通の難易度埋め込みを用意し，そのノルムの大小として入力文や出力文の難易度の高低を表現する．これによって，難易度の順序関係を自然に学習でき，連続的な難易度も自然に扱えるうえに，1モデルで難易度推定と難易度制御の両タスクに対応できる．評価実験の結果，英語における文難易度の推定と制御の両方で提案手法の有効性を確認した．