テキスト平易化\cite{shardlow-2014}とは，難解な文の意味を保持しつつ文法や語彙を変更し，平易な文に変換する言い換え生成タスクの一種である．この技術は，構文解析，文書要約，情報抽出，機械翻訳などの他の自然言語処理タスクの性能改善のために使われている\cite{chandrasekar-1996,xu-2009,evans-2011,stajner-2016}．また，子供や言語学習者への言語学習支援\cite{watanabe-2009,allen-2009}や，失読症の人々への文章読解支援\cite{canning-2000}にも役立てられている．本研究では英語母語話者に対する言語教育支援\cite{petersen-2007,watanabe-2009,allen-2009}を目的として，難易度制御可能なテキスト平易化に取り組む．インプット仮説\cite{krashen-1985}では，学習者の言語能力は，僅かに高い水準の教材で学習することで効果的に向上し，学習意欲を削ぐような過度に難易度の高い教材では向上しにくいとされている．そのため言語学習の教材は，学習者の言語能力や読解力に合わせて複雑な語彙や構文が少ないテキストに変換して作成される\cite{crossley-2007}．しかしその作業負荷は高く，教員の負担となっている．そこで適切な難易度の文を自動生成するために，多段階の難易度付きパラレルコーパスであるNewselaコーパス\footnote{\url{https://newsela.com/data/}}\cite{xu-2015}を用いて，目標とする難易度に合致した平易な文を生成する，テキスト平易化の難易度制御\cite{scarton-2018,nishihara-2020,agrawal-2021,yanamoto-2022}が研究されている．テキスト平易化は，文中の単語やフレーズに「削除」や「置換」の編集操作を施すことで実現される．また言語教育への応用を目的とした場合，文構造を複雑にし，文の難易度を上げる要因となる付加的な情報，すなわち文の主意に対する枝葉の情報，については省略することを許容する．本研究では難易度をK$12$に基づき幼稚園の年長から高等学校$3$年生までの$13$年間の学年に対応するものとする．表\ref{tbl:example}に本研究で用いるNewselaから抜粋したテキスト平易化の例を示す．ここではK$12$における$12$年生（高校$3$年生）向けのテキストを$7$年生（中学$1$年生）や$5$年生（小学$5$年生）向けに平易に書き換えている．$7$年生向けのテキストにおける\textbf{areas}や\textbf{emotion}は，$5$年生向けのテキストではそれぞれより平易な\textbf{parts}や\textbf{feelings}に「置換」されている．また$12$年生向けのテキストにおいて，付加的な情報である\textbf{noticeable}や\textbf{accordingto[...]BiobehavioralReviews}は，$7$年生および$5$年生向けのテキストでは省略されている．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%table1\begin{table}[t]\input{05table01.tex}%\caption{Newselaにおける学年に応じたテキスト平易化の例}\label{tbl:example}\end{table}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%深層学習に基づくテキスト平易化の手法には，ニューラル系列変換モデルを用いて文を生成する生成ベースのアプローチ\cite{nisioi-2017,zhang-2017,kriz-2019,martin-2022}がある．生成ベースのアプローチには，文全体を柔軟に言い換える利点がある．しかし入力文と出力文が同一言語というタスクの性質上，機械翻訳とは異なり，入力文を大幅に言い換える学習が難しく，積極的な言い換えを行いづらいという問題がある．一方，もう一つのアプローチとして各単語に対して編集操作を適用して入力文を言い換える編集ベースのアプローチ\cite{alva-2017,dong-2019,kumar-2020}がある．編集ベースのアプローチでは，各単語に対して行う操作が明示的であるため，生成ベースのアプローチの問題点である保守性は改善されるが，文全体を柔軟に言い換えることは難しい.生成ベースおよび編集ベースを組み合わせたハイブリッドなアプローチ\cite{kajiwara-2019,agrawal-2021,dehghan-2022}は，語彙に関する制約を生成ベースのモデルに与えることで，各アプローチの利点を活かす．ハイブリッドなアプローチでは，出力を避ける負の語彙制約として難解な単語を選択し平易な文を生成するが，平易な単語の出力を促す正の語彙制約を適用する試みは行われていない．正の語彙制約も用いることで，負の語彙制約のみを用いる場合よりも，難解な文から平易な文への言い換えを促進すると期待できる．そこで本研究では，テキスト平易化の難易度制御の品質を向上させるために，ハイブリッドなアプローチに対し正・負両方の語彙制約を導入する.具体的には，目標とする難易度と編集操作の予測に基づき，出力文に出現させない単語の制約（負の制約）と出力文に出現させる単語の制約（正の制約）を作成する．またこれらを用いて，正・負両方の語彙制約を事前訓練済み系列変換モデルに導入し，積極的かつ柔軟な文生成を促進させる.Newselaコーパス\cite{xu-2015}とNewsela-Autoコーパス\cite{jiang-2020}を用いた英語のテキスト平易化における評価実験の結果，提案手法が平易性に関する評価指標と制御性に関する評価指標を向上させることを確認できた.また，人手評価を行った結果，比較手法よりも，文法的に正しく，入力文の意味が保たれた文を生成できることを確認した．これは，提案手法の編集操作予測に基づく制約によって，文法的に正しい文構造や意味を保つことに寄与する単語の出力を促せているからだと考えられる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%