英文リーダビリティ指標FKGLはほぼ平均文中音節数である

Flesch-Kincaid式，特にFlesch-KincaidGradeLevel(FKGL)[1]およびFleschReadingEase(FRE)[2]は，大規模言語モデルが生成するテキストを含め，英語テキストの可読性を評価するために広く使用されている[3,4,5]．これらの指標が広く普及している理由は，FKGLスコアが解釈しやすいこと，そして単語リストに依存しないことである．単語リストは維持が困難であり，新たな用語（例：「スマートフォン」など）が登場するたびに対応しなければならない．Flesch-Kincaid式が長期間にわたり受け入れられている理由の一つは，その堅牢性である[1]．単語リストに依存する手法とは異なり，新しい単語が出現しても影響を受けにくいためである．では，これらの式が一貫して信頼性を維持できる理由は何か．我々は，その理由が人間の認知特性に基づいていると仮定し，本研究を進めた．後述するように，これらの式は認知的特性に基づいていることを示す．本研究ではFKGLに焦点を当てる．FREにも同様の論理が適用できるため，表記を標準化し，値が高いほど難易度が高いことを示すように定義する．FKGL=0.39(総単語数)総文数+11.8(総音節数)−15.59(1)総単語数FKGLの根拠は以下の通りである．1つ目の項である「文あたりの単語数」は，文の複雑さの指標として機能する．しかし，単語数だけでは文の難易度を完全には捉えられない．たとえ短い文であっても，教育水準に対して難解な単語が含まれていれば，その文は学生にとって理解が困難である．したがって，文に含まれる語彙の難易度も考慮する必要があり，2つ目の項がこの補正を行う．しかしながら，この補正は過度にヒューリスティックであり，スコアが過剰に補正される理論的保証が欠けている可能性がある．この洞察は，より大規模なアノテーション付きデータセットを用い，言語的特徴を考慮することで，補正手法を改善する方向性を示唆する．しかし，その代償として，時間的な堅牢性が損なわれるリスクがある．自動可読性評価に関する重要な先行研究として[6]が挙げられ，他の研究は[7]で調査されている．本研究では，式1に関連する以下のリサーチクエスチョン（RQ）に取り組む．RQ1平均単語数と平均音節数の線形結合が有効に機能するのはなぜか？この種の線形結合は，適切に係数が選択されれば狭い範囲の𝑀を持つ「1文あたりの平均音節数」の積として表すことができる．我々は，FKGLが「1文あたりの平均音節数」を用いて難易度を決定していることを示した．item[RQ2]過剰補正の可能性はあるか？すなわち，1単語あたりの平均音節数が過度に高くなる可能性はあるか？上記のように，最大のFKGL値は𝑀の最大値を決定することで得られる．この手法により，上限が確立.された．RQ3FKGLの認知的根拠は何か？人は成長するにつれて語彙が増加する．そのため，少数の単語から成る文であっても難解な単語が含まれていれば，文は複雑になる．しかし，音韻レパートリーは年齢と共に増加しない．つまり，認識可能な音節の種類は時間が経過しても一定に保たれる．したがって，音節数の平均が多い文は，音節数が少ない文よりも確実に複雑である．