テキスト平易化\cite{Shardlow2014}は，ユーザの文章読解支援を目的として，難解なテキストから平易なテキストへ意味を保持しつつ書き換えるタスクである．各ユーザの語学レベルや読解力，認知力，知識などによって求められるテキストの難易度が異なるため，それぞれのユーザに対応した難易度制御が求められている．特に言語学習に関する教育現場では，教師が多くの時間をかけて各学習者向けに手動で平易なテキストを生成している．インプット仮説\cite{Krashen1985}によると，学習者の能力よりわずかに高い難易度の教材を用いることで高い学習効果が得られる．一方，過度に高い難易度の教材では学習効果が低くなり，学習意欲の低下を招く要因にもなる．そのため，教師の負担軽減のために自動的なテキストの難易度制御が求められている\cite{Petersen2007}．テキスト平易化の処理は，主に「省略」と「言い換え」によって実現される．\tabref{tab:simplification-example}の例では，米国の$12$年生（高校$3$年生）向けのテキストでの\texttt{whileserving$\sim$}が$5$年生（小学$5$年生）向けのテキストでは省略されている．また，$12$年生向けのテキストにおける\texttt{Accordingto}が$7$年生（中学$1$年生）向けのテキストでは\texttt{says}に，\texttt{Pentagon}が$5$年生向けのテキストでは\texttt{military}へ言い換えられている．個々のユーザに対応した難易度制御へ向けた第一歩として，本研究では「学年」を対象とし，目的の学年に適した難易度へ文を自動で変換する課題に取り組む．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%table1\begin{table}[t]\caption{学年に合わせたテキスト平易化の例}\label{tab:simplification-example}\input{02table01.tex}\end{table}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%テキスト平易化における多くの先行研究\cite{Specia2010,Coster2011,Wubben2012,Xu2016,kajiwara2016,Nisioi2017,Zhang2017,Vu2018,Guo2018,Zhao2018}では，難解な英文と平易な英文からなるパラレルコーパスに基づく同一言語内の機械翻訳によって単純に「難解」から「平易」への難易度変換を行っており，難易度を細かく制御できない．\citeA{Scarton2018}は，$11$段階の難易度付きパラレルコーパス\cite{Xu2015}を用いて細かな難易度制御に初めて取り組んだ．この手法では，出力文の目標難易度を入力文にラベルとして付与することにより，同じ入力文であっても目標難易度に応じて書き換え分けるが，単語の難易度については考慮されていない．本研究では，文全体の大域的な難易度に加えて，個々の単語の局所的な難易度も適切に制御するために，文の難易度とともに単語の難易度も考慮する手法を$3$種類提案する．それぞれ，単語分散表現を拡張する手法，難解な単語の出力を制限するハードな語彙制約手法，平易な単語の出力を促すソフトな語彙制約手法である．いずれの手法も，既存手法では言い換えられなかった難解な単語を積極的に平易化することが期待できる．上述の難易度付きパラレルコーパスを用いて，提案手法の有効性を検証する．テキスト平易化ではBLEU\cite{Papineni2002}およびSARI\cite{Xu2016}が標準的な評価指標として用いられる．BLEUが出力文と正解文の語句の一致率を評価するのに対して，SARIは入力文・出力文・正解文の$3$つを比較することで言い換えるべき語句を正しく言い換えたかを評価する．評価実験の結果，ソフトな語彙制約手法は既存手法と比較してBLEUを$1.04$ポイント，SARIを$0.15$ポイント改善した．さらに詳細な分析の結果，提案手法は文全体の難易度だけでなく単語の難易度も上手く制御でき，積極的な書き換えを促進することが明らかとなった．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%