label{sec:intro}%=====================================================近年，言語学習者\cite{petersen-2007}や子ども\cite{belder-2010}を対象に，テキストを平易に書き換えるテキスト平易化\cite{shardlow-2014,alva-2020}の研究が注目を集めており，特に難解な語句を平易な語句に言い換える語彙平易化\cite{paetzold-2017b}が英語を中心に研究されている．語彙平易化では，入力文の文法構造を保持したまま，難解な語句を文脈に応じて平易な語句に言い換える．この技術は，言語学習者や子どもの文章読解支援に応用されるだけでなく，機械翻訳\cite{stajner-2016}をはじめとする他の自然言語処理応用タスクの前処理としても有用である．本タスクは，平易に書かれたコーパス(SimpleEnglishWikipedia\footnote{http://simple.wikipedia.org/})，難解な文と平易な文のパラレルコーパス\cite{zhu-2010}，難解な語句から平易な語句への言い換え辞書\cite{pavlick-2016}，評価用データセット\cite{specia-2012}やツールキット\cite{paetzold-2015}など，言語資源が豊富な英語を中心に研究されてきた．しかし，日本語ではこれらの語彙平易化のための言語資源が充分に整備されていない．語彙平易化は，以下の4つのサブタスク\cite{shardlow-2014}を通して実現される．\begin{itemize}\item難解語の検出：入力文中のどの単語が難解かを判定し，語彙平易化の対象単語を決定する．\item言い換え候補の生成：対象単語の同義語を文脈を考慮せずに広く収集する．\item言い換え候補の選択：文脈を考慮して，対象単語の言い換えを選択する．\item難易度に基づく並び替え：候補を平易な順に並び替え，最も平易な言い換えを出力する．\end{itemize}\figref{fig:pipeline}に示すように，これらは単語の難易度推定に関するタスクと語彙的換言に関するタスクに大別できる．本研究では，単語の難易度推定に関する「難解語の検出」および「難易度に基づく並び替え」のサブタスクに焦点を当て，日本語の語彙平易化のための言語資源\footnote{https://sites.google.com/site/moguranosenshi/projects/lexical-simplification}を構築する．本研究の貢献は次の3つである．\begin{itemize}\item日本語の語彙平易化のための評価用データセットを改良した．\item大規模な日本語の単語難易度辞書および難解→平易の言い換え辞書を構築した．\item日本語の語彙平易化システムを構築するためのツールキットを公開した．\end{itemize}本稿の構成を示す．2\hl{章}では，言語資源を中心に語彙平易化の関連研究を紹介する．3\hl{章}では，先行研究\cite{kajiwara-2015}で構築した日本語の語彙平易化のための評価用データセットを改良する．4\hl{章}では，単語の難易度を推定する分類器を訓練し，大規模な日本語の単語難易度辞書を構築する．また，この分類器をもとに，難解な単語と平易な単語の言い換え辞書も構築する．5\hl{章}では，3\hl{章}で構築した評価用データセットの上で，4\hl{章}で構築した辞書に基づく語彙平易化システムの性能を評価する．最後に6\hl{章}で，本研究のまとめを述べる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%fig.1\begin{figure}[t]\begin{center}\includegraphics{27-4ia4f1.eps}\end{center}\caption{語彙平易化の流れ}\label{fig:pipeline}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%=====================================================