やさしい日本語とは，語彙や文法に制限を加えた，外国人や高齢者など多くの人にとってわかりやすい日本語のことである．現在の日本では，多様な国籍の在留外国人約300万人\footnote{\url{https://www.moj.go.jp/isa/content/001381744.pdf}}が生活しており，このような日本語非母語話者に対する情報伝達の手段として，やさしい日本語の活用およびやさしい日本語へのテキスト平易化の技術\cite{alva-manchego-etal-2020-data}が期待されている．テキスト平易化とは，文の意味を保持しつつ，難解な文を平易に言い換えるタスクのことである．テキスト平易化は，非母語話者\cite{wreo15332}や子ども\cite{belder-2010,kajiwara-2013}，失語症などの言語障害を持つ人々\cite{1998Practical,Dyslexia,autism}の文章読解を支援し，他の自然言語処理タスク\cite{chandrasekar-etal-1996-motivations,Silveira2012EnhancingMS,stajner-popovic-2016-text}の性能を改善する．近年の研究では，テキスト平易化を同一言語内の機械翻訳の問題として扱い\cite{alva-manchego-etal-2020-data}，難解な文と平易な文からなるパラレルコーパスを用いて，系列変換モデル\cite{vaswani-2017}を訓練する．本研究では，日本語を対象に，テキスト平易化モデルを訓練および評価するためのパラレルコーパスを構築する．パラレルコーパスに基づくデータ駆動のテキスト平易化は，英語を中心にドイツ語\cite{klaper-etal-2013-building,sauberli-etal-2020-benchmarking}やイタリア語\cite{brunato-etal-2016-paccss}など多くの言語で研究されている．英語では，非母語話者向けのSimpleWikipediaや専門家によって子供向けに書かれたニュース記事から，文アライメントによって自動構築されたパラレルコーパス\cite{coster-kauchak-2011-simple,xu-etal-2015-problems,jiang-etal-2020-neural}が公開されている．日本語では，学生やクラウドワーカにより平易化されたSNOW\footnote{\url{https://www.jnlp.org/GengoHouse/snow/t15}}\cite{maruyama-yamamoto-2018-simplified,katsuta-yamamoto-2018-crowdsourced}や，テキスト平易化の専門家によって平易化されたJADES\footnote{\url{https://github.com/naist-nlp/jades}}\cite{hayakawa-etal-2022-jades}がある．SNOWは，教科書などの日本語文\footnote{\url{http://www.edrdg.org/wiki/index.php/Tanaka_Corpus}}を，非専門家が文単位で平易化した大規模なパラレルコーパスである．SNOWの平易化は，作者らによって定義された基礎語彙2,000語\footnote{\url{https://www.jnlp.org/GengoHouse/list/語彙}}に基づくため，この語彙で網羅できない表現については，却ってわかりにくい言い回しが見られる．そのため，SNOWに含まれる低品質な文対を除外するパラレルコーパスフィルタリング\cite{hatagaki-etal-2022-parallel}が研究されている．JADESは，WMT20\cite{barrault-etal-2020-findings}日英ニュース翻訳タスクの検証・評価用サブセットを，専門家が文単位で平易化した小規模なパラレルコーパスである．表~\ref{tab:corpus_kind}に示すように，既存の日本語テキスト平易化パラレルコーパスには，高品質かつ大規模なコーパスは存在しない．本研究では，高品質かつ大規模な日本語のテキスト平易化パラレルコーパスを構築するために，日本語のWeb記事とその専門家による平易化版の記事対から人手で文アライメントをとる．我々が構築したテキスト平易化パラレルコーパスの1.6万文対について分析したところ，本コーパスは既存の大規模コーパスであるSNOWよりも多様な平易化操作を含み，専門家が構築したJADESよりも解釈性と正確性の高い平易化が行われていることを確認できた．また，MATCHAで訓練したテキスト平易化モデルは，SNOWで訓練したモデルに比べて，解釈性と正確性の高い平易化ができることを確認した．本研究で構築した日本語のテキスト平易化パラレルコーパスMATCHAはGitHub\footnote{\url{https://github.com/EhimeNLP/matcha}}で公開した．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%table1\begin{table}[t]\input{11table01.tex}%\caption{日本語テキスト平易化コーパスの特徴}\label{tab:corpus_kind}\end{table}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%