言語指標を用いた日本語文章の難易度の可視化と教育への応用

本研究は，日本語学習者向けの文章の難易度判定の可視化と日本語能力試験（JLPT）との対応付けを行うものである．別の研究で提案した分類精度が88.0%の35の言語指標集合を基に，難易度を文字語彙，文構造，談話構造の3観点から捉え，それぞれリッジ回帰モデルを構築し，スコアを可視化した．JLPTの読解文章を用いて提案手法を検証した結果，提案モデルは全体的に判定精度が高く，観点別の難易度スコアを科学的根拠に基づいて提示できる点で，大規模言語モデルを用いた判定手法に対して優位性を示した．さらに，日本語教育における難易度と教育枠組みの関連性を明らかにするため，一般の日本語文章とJLPTの読解文章における観点別難易度の相対位置を可視化した．これらの成果は学習者のレベルに合わせた読解教材の作成・開発に貢献することが期待される．