\label{sec:introduction}難解なテキストの意味を保持したまま平易に書き換えるテキスト平易化は，言語学習者や子どもをはじめとする多くの読者の文章読解を支援する．近年，テキスト平易化を同一言語内の翻訳問題と考え，統計的機械翻訳を用いて入力文から平易な同義文を生成する研究\cite{specia-2010,zhu-2010,coster-2011b,coster-2011a,wubben-2012,stajner-2015a,stajner-2015b,goto-2015}が盛んである．しかし，異言語間の機械翻訳モデルの学習に必要な異言語パラレルコーパスとは異なり，テキスト平易化モデルの学習に必要な単言語パラレルコーパスの構築はコストが高い．これは，日々の生活の中で対訳（異言語パラレル）データが大量に生産および蓄積されるのとは異なり，難解なテキストを平易に書き換えることは自然には行われないためである．そのため，公開されておりテキスト平易化のために自由に利用できるのは，EnglishWikipedia\footnote{http://en.wikipedia.org}とSimpleEnglishWikipedia\footnote{http://simple.wikipedia.org}から構築された英語のパラレルコーパス\cite{zhu-2010,coster-2011a,hwang-2015}のみであるが，SimpleEnglishWikipediaのように平易に書かれた大規模なコーパスは英語以外の多くの言語では利用できない．そこで本研究では，任意の言語でのテキスト平易化を実現することを目指し，生コーパスから難解な文と平易な文の同義な対（テキスト平易化のための疑似パラレルコーパス）を抽出する教師なし手法を提案し，獲得した疑似パラレルコーパスと統計的機械翻訳モデルを用いて英語および日本語でのテキスト平易化を行う．図~\ref{fig:abstract}に示すように，我々が提案するフレームワークでは，リーダビリティ推定と文アライメントの2つのステップによって生コーパスからテキスト平易化のための疑似パラレルコーパスを構築する．大規模な生コーパスには，同一の（あるいは類似した）イベントや事物に対する複数の言及や説明が含まれると期待でき，それらからは同義や類義の関係にある文対を得ることができるだろう．さらに我々はリーダビリティ推定によって難解な文と平易な文を分類するので，生コーパスから難解な文と平易な文の同義な対を抽出することができる．\begin{figure}[t]\begin{center}\includegraphics{25-2ia3f1.eps}\end{center}\caption{疑似パラレルコーパスと統計的機械翻訳モデルを用いたテキスト平易化}\label{fig:abstract}\end{figure}我々は2つの設定で提案手法の効果を検証した．まず先行研究と同様に，難解なテキストと平易なテキストのコンパラブルコーパスからテキスト平易化のためのパラレルコーパスを構築した．我々の提案する文アライメント手法は難解な文と平易な文のアライメント性能を改善し，高品質にテキスト平易化コーパスを構築できた．さらに，我々のコーパスで学習したモデルは従来のコーパスで学習したモデルよりもテキスト平易化の性能も改善できた．次に，コンパラブルコーパスを利用しない設定で，生コーパスのみからテキスト平易化のための疑似パラレルコーパスを構築し，フレーズベースの統計的機械翻訳モデルを用いてテキスト平易化を行った．平易に書かれた大規模コーパスを使用しないにも関わらず，疑似パラレルコーパスで学習したモデルは従来のコーパスで学習したモデルと同等の性能で平易な同義文を生成することができた．本研究の貢献は次の2つである．\begin{itemize}\item単語分散表現のアライメントに基づく文間類似度を用いて，難解な文と平易な文の文アライメントを改善した．\item生コーパスのみから教師なしで擬似パラレルコーパスを自動構築し，これがコンパラブルコーパスから得られる従来のパラレルコーパスと同等に有用であることを確認した．\end{itemize}これまでは，人手で構築された難解な文と平易な文のパラレルコーパス\footnote{https://newsela.com/data/}\cite{xu-2015}，平易に書かれた大規模なコーパス(SimpleEnglishWikipedia)，文間類似度のラベル付きデータ\footnote{http://ixa2.si.ehu.es/stswiki/index.php/Main\_Page}\cite{agirre-2012,agirre-2013,agirre-2014,agirre-2015}，言い換え知識\footnote{https://www.seas.upenn.edu/{\textasciitilde}epavlick/data.html}\cite{ganitkevitch-2013,pavlick-2015,pavlick-2016}などの言語資源が豊富に存在する英語を中心にテキスト平易化の研究が進められてきたが，本研究ではこれらの外部知識を利用することなく生コーパスのみからテキスト平易化のための疑似パラレルコーパスを自動構築し，統計的機械翻訳を用いたテキスト平易化における有用性を確認した．生コーパスは多くの言語で大規模に利用できるので，今後は本研究の成果をもとに多くの言語でテキスト平易化を実現できるだろう．本稿の構成を示す．2節では，関連研究を紹介する．3節では，生コーパスから擬似パラレルコーパスを構築する提案手法を概説する．4節では，テキスト平易化のための文アライメントとして，単語分散表現のアライメントに基づく文間類似度推定手法を提案する．続いて，5節から7節で実験を行う．まず5節では，4節の提案手法を評価し，テキスト平易化のための最良の文アライメント手法を決定する．6節では，3節から5節に基づき，英語の疑似パラレルコーパスを構築し，テキスト平易化を行う．7節では，同様に日本語の疑似パラレルコーパスを構築し，テキスト平易化を行う．最後に8節で，本研究のまとめを述べる．