# テキスト平易化事例を説明する最小編集操作列の自動生成

山口大地 ${ }^{1}$ 宮田玲 ${ }^{1}$ 藤田篤 ${ }^{2}$ 梶原智之 ${ }^{3}$ 佐藤理史 ${ }^{1}$
1 名古屋大学大学院工学研究科 2 情報通信研究機構
3 愛媛大学大学院理工学研究科
yamaguchi.daichi.e4@s.mail.nagoya-u.ac.jp

## 概要

テキスト平易化システムの評価手法が種々提案さ れてきたが、システムを詳細に分析できる評価手法 の開発は進んでいない。我々はそのような評価の自動化に向け、テキスト平易化事例を説明する最小編集操作列の自動生成という新しいタスクを提案す る。本稿では、このタスクを定式化するとともに、 このタスクを実現するための我々の提案手法につい て説明する。そして、提案手法の一部を実装し、最小編集操作列を半自動で生成する実験を行った結果 について報告する。

## 1 はじめに

テキスト平易化 (text simplification, TS) はテキスト の主要な情報を保持しつつ、語彙や構造の複雑さを 軽減するタスクである [1]。TS は第二言語学習者や 子どもの学習支援に利用でき、また機械翻訳や文章要約のような自然言語処理タスクの改善のための前処理として利用することが期待できる $[2,3]$ 。

TS システムの評価には自動評価と人手評価 が広く使われてきた。自動評価では、SARI [4] や BLEU [5]、FKGL [6] などの評価指標が用いられてき た。人手評価では、流暢性、妥当性、平易度の観点 から、それぞれ 3 5 段階での評価が行われてきた $[7,8,9]$ 。しかし、これらの評価はいずれもシステム の振る舞いや特徴を一つの評価尺度に集約してしま うものであるため、評価結果に基づいてシステムの 振る舞いや特徴を説明することは難しい。TS のエ ンドユーザーは難解文を理解できないことが想定さ れるため、TS システムがどのような編集操作を適用したかを説明することは重要である。従って、そ のような説明を可能にする評価手法が必要である。

TS システムが適用した編集操作を説明する評価方法は分析的評価と呼ばれる [10]。これも人手評価 の一つではあるが、一連の編集操作の適用前後の文

図 1: 最小編集操作列の生成例

対に対して単一のスコアを与えるような人手評価 とは異なる。山口らの手法 [10] では、図 1 に示すよ うに、難解文と平易文の対を最小編集操作列に分解 し、各編集操作を平易化方略体系に基づいて分類 する。平易化方略体系は、語や句といった文法的 な単位に対する形式的な操作である表層的方略と、平易化の観点からの意味・内容の変更操作である 内容的方略からなる。例えば、図 1 の “Scientists $\Rightarrow$ Researchers”の編集は、\{表層的方略：語置換, 内容的方略：上位語への言い換え\}に分類される。

分析的評価における編集操作の分類は TS タスク に依存する。しかし、TS 事例を説明する最小編集操作列の自動生成の手法は、TS に限らず、機械翻訳 の前編集や後編集、文章要約、文法誤り訂正などの 分析にも利用できる可能性がある。そこで我々は、分析的評価の自動化に向けて、他のタスクにも利用 できる可能性のある最小編集操作列の自動生成に取 り組んでいる。本稿では、このタスクの詳細な説明 と我々のアプローチについて報告する。

## 2 問題の定式化

所与の文対 $\left(X_{a}, X_{b}\right)$ に対し、次の条件を満たす編集操作列 $\mathbf{E}=\left(E_{1}, \ldots, E_{n}\right)$ を $\left(X_{a}, X_{b}\right)$ に対する最小編集操作列と呼ぶ。

$
X_{i}=E_{i}\left(X_{i-1}\right) \quad \text { s.t.d }\left(X_{i-1}, X_{i}\right)=1
$

ただし、 $X_{0}=X_{a} 、 X_{n}=X_{b}$ である。 $X_{i}$ は文法的な適切性を保つ文である。 $E_{i}$ は引数の入力文 $X_{i-1}$ のあ る箇所を別の表現に編集する関数であり、返り値の 文 $X_{i}$ を $X_{i-1}$ に対する編集適用文と呼ぶ。 $d(A, B)$ は $A$ から $B$ を生成するために必要な最小編集操作の回数を返す関数である。なお、最小編集操作とは、書 き換え後の文法的な適切性を保ちつつ、これ以上分解できない編集操作とする [11]。本稿でも、この操作的な定義を踏襲し、最小性に関する概念的・言語学的定義は与えないが、原則として、文字単位の置換・追加・削除ではなく、文法的な単位での編集操作とする。

最小編集操作列の自動生成タスクでは、難解文と 平易文の対を入力として、最小編集操作列を出力す る。形式的には、難解文と平易文の対 $\left(X_{\text {comp }}, X_{\text {simp }}\right.$ ) が与えられたとき、以下で表される最小編集操作列解を 1 つ生成するタスクとする。

$
\begin{gathered}
\hat{\mathbf{E}}=\arg \min _{\mathbf{E} \in \mathbb{E}} \text { length }(\mathbf{E}) \\
\text { where } \mathbb{E}=\left.\{\mathbf{E} \mid X_{\text {comp }}=E_{n}\left(\ldots E_{1}\left(X_{\text {simp }}\right)\right)\right.\}
\end{gathered}
$

length は系列の長さを返す関数である。すなわち、 $X_{\text {comp }}$ から $X_{\text {simp }}$ への最小編集操作列のうち、編集と その逆の編集のようなループを含むて長な系列を避 け、長さが最小のものを生成する。

このタスクに取り組む上で特に考慮すべき点とし て、以下の 3 つが挙げられる。なお、これ以降、最小編集操作を “ $\mathrm{A} \Rightarrow \mathrm{B}$ ” と表し、 2 つ以上の最小編集操作の含まれた編集操作を “ $\mathrm{A} \Rightarrow *$ * B”と表す。

I . 編集操作の依存関係 編集操作には依存関係、 すなわち編集操作列の順序における優先性が存在 する場合がある。例えば、“tell me the truth $\Rightarrow *$ * state the truth"は "tell me the truth $\Rightarrow$ tell the truth" と "tell the truth $\Rightarrow$ state the truth” で構成され、後者は前者に依存する。このような依存関係がある場合、一方の編集操作を生成しなければ他方は生成できない。

II. 編集対象箇所の入れ子 編集対象箇所が重複し、入れ子になる場合がある。図 1 の “Scientists who study the brain $\Rightarrow^{*}$ Brain researchers" は "Scientists $\Rightarrow$ Researchers" $と$ "Researchers who study the brain $\Rightarrow$ Brain researchers” で構成され、編集対象箇所が入れ 子になる。編集対象箇所の入れ子は I の特徴に似て いるが、複数の順序が存在しうる点が異なる ${ }^{1)}$ 。

III. 表層上に現れない編集 最小編集操作が $X_{\text {comp }}$ と $X_{\text {simp }}$ の表層上に現れない語によって構成

1）例に挙げた編集操作は “Scientists who study the brain $\Rightarrow$ Brain scientists”と “scientists $\Rightarrow$ researchers"でも実現できる。

図 2: 最小編集操作列の生成手法

される場合がある。例えば、“start using $\Rightarrow *$ * do” は "start using $\Rightarrow$ start doing" と “start doing $\Rightarrow$ do" から構成され、“doing”は表層上に現れない。

## 3 最小編集操作列の生成手法

## 3.1 考えられるアプローチ

このタスクに対するアプローチとして、アライメ ント手法と生成的手法の 2 つが考えられる。

アライメント手法 アライメント結果に基づい て、組み合わせ最適化問題として解くことがで きる。例えば、“multiple solutions $\Rightarrow$ * several ways" は “multiple $\Rightarrow$ several" と “solutions $\Rightarrow$ ways" で構成でき るということをアライメント結果の組み合わせで解 けば良い。この方法は、アライメント結果さえ正し ければ、確実に編集操作を生成することができる。 しかし、先述した 3 つの特徴を持つ編集が存在する 場合、解くことができない。図 1 のように最小編集操作の生成とアライメントを繰り返し行うことで I と II の特徴を持つ編集操作を生成することはできる が、原理的にIIIの特徴を持つ編集操作を生成するこ とはできない。

生成的手法 TS システムで反復改良法 [12] を用 いて、難解文を少しずつ平易文に近づけることも考 えられる。この方法は、原理的には全ての編集操作 を生成することができる。しかし、TS システムが 生成する文が入力文に対して最小編集操作を適用し たものであることは保証できない。

原文と目標文の 2 文の間を補完する文を生成する テキストモーフィングというタスクが存在する [13] が、最小編集操作の制約は考慮されていない。

## 3.2 提案手法

本稿では、アライメント手法と生成的手法を組み 合わせた手法を提案する。具体的には、図 2 の 4 つ の機構で最小編集操作を逐次的に生成する。アライ メント手法（図 2: (1)～(3)）を主に用い、生成的手法 (図 2: (4) でアライメント手法を補う。以下、各機構について説明する。

(1)フレーズアライナー 難解文と平易文の対を入力し、フレーズアライメントを出力する。ここで、得られたアライメントを編集操作候補とする。編集操作としては文法的な単位での操作のみを認める （2 節）ため、アライメントは文法的な単位に則った 出力をする必要がある。

(2)適切性フィルタ 編集操作候補の集合を入力 し、編集操作として適切な編集操作候補のみを出力 する。ここで、適切な編集操作とは、適用した時に 文法的な適切性が保たれる編集操作である。適切で ある確率 $P_{a p p}$ が間値よりも高い候補を適切とする。

(3)最小性フィルタ 編集操作の集合を入力し、最小である確率 $P_{\min }$ の高い上位 $M$ 個の編集操作を出力する。

(4)最小編集操作生成器 2) 編集操作を $I$ 個入力し $(I \leq M)$ 、最小編集操作を $O$ 個生成する $(O \leq I)$ 。最小編集操作生成器では、アライメントで原理的に 生成できない編集操作を生成できる可能性がある。

## 4 提案手法の実装

## 4.1 各機構の実装の詳細

(1)フレーズアライナー Enju $^{3}$ の)出力に基づいて 文法的な単位でのアライメントを出力する Arase and Tsujii [14] ${ }^{4}$ の手法を利用する。

(2)適切性フィルタ BERT [15] 5) 微調整し、実装する。適切性フィルタでは、編集操作候補を独立に処理し、条件を満たす編集操作のみを出力す る。図 3 に適切性フィルタの構成を示す。この構成は、難解文と平易文の差分と対象フレーズの差分を比較すれば、編集操作の適切性を判定できる という直感に基づいている6)。適切性フィルタに

2）検討段階のため以降の節では扱わない。

3) https://github.com/mynlp/enju

4) https://github.com/yukiar/phrase_alignment_cted

5) https://huggingface.co/bert-base-cased

6）いくつかの構成を試し、検証データで最も性能の良い構成 を選択した。

図 3: 適切性フィルタの構成

図 4: 最小性フィルタの構成

は難解文と平易文、難解文と平易文の編集箇所を 表す対象フレーズを入力する。文埋め込みとして 文頭の CLS トークンに対して BERT が出力する ベクトルを使用する。フレーズ埋め込み $\mathbf{p}$ として は、対象フレーズの文中の位置を表す 2 值べクト 儿系列 $\mathbf{m}\left(=\left(m_{1}, . ., m_{L}\right), m_{i} \in\{0,1\}\right)$ を用い、対象フ レーズに含まれるトークンの埋め込み $\mathbf{h}$ の平均 $\mathbf{p}=\frac{1}{\sum_{i=1}^{L} m_{i}} \sum_{i=1}^{L} m_{i} \mathbf{h}_{i}$ を用いる。そして、難解文と平易文の文埋め込みの差分とフレーズ埋め込みの差分 を直結し、全結合層に入力する。

(3)最小性フィルタ 図 4 に最小性フィルタの構成 を示す。最小性の判断をするためには、難解文と平易文の関係、難解文と編集適用文の関係が重要であ る6) 。最小性フィルタには、難解文と平易文を SEP トークンで結合した文と、難解文と編集適用文を SEP トークンで結合した文、難解文と平易文の編集箇所のフレーズ埋め込みを入力する。フレーズ埋め 込みは適切性フィルタと同じ方法で獲得する。これ ら全ての埋め込みを直結し、全結合層に入力する。

## 4.2 フィルタの訓練と評価

各フィルタの訓練、および評価のデータは次の 手順で作成した。まず Newsela $^{7}$ ) の Popular カテゴリ の 3 文書から難解文と平易文の対 297 件を抽出し、 Arase and Tsujii [14] の手法を用いてフレーズアライ メントを行って編集操作候補を抽出した。次に各編集操作候補に対して、第 1 著者が適切性を判定し、適切と判断されたもののみについて最小性を判定し

表 1: 各フィルタに使用したデータの分布

(a) 適切性フィルタ

表 2: 各フィルタの評価結果

(a) 適切性フィルタ

(b) 最小性フィルタ

た。このようにして得られたデータの分布を表 1 に 示す8)。

評価の際には、適切性フィルタ、および最小性 フィルタの閾値は 0.50 とした。両フィルタの評価結果を表 2 に示す。結果から、両フィルタは分類器 としてはある程度機能していると考える。

## 5 最小編集操作列の生成実験

3〜4節で述べた機構で、最小編集操作列の生成が どの程度できるかを検証した。

## 5.1 実験設定

図 2 の(1)〜(3)の機構のみを用いて行った。最小編集操作を 1 つ生成し、適切性と最小性を都度、人手 で確認した。正しい最小編集操作が生成できた場合 は、繰り返し同じ処理を行った。繰り返し処理は、正しい最小編集操作が生成できなかった場合、ある いは編集適用文と平易文が一致したときに終了し た。適切性フィルタの閾値は 0.50 とした。最小性 フィルタは最も $P_{\min }$ の高い編集操作を 1 つのみ出力 し $(M=1) 、$ ビーム探索は行わないこととした。評価データは、Newsela の Popular カテゴリから新 たに 7 文書を収集して作成した。まず TER [16] が 0.5 以下の難解文と平易文の対を 0.1 刻みに 10 文対 ずつ合計 50 文対抽出した。そして、各文対に対し て第 1 著者が最小編集操作列を与えた。これらの $\mathrm{TS}$ 事例は最大 4 回の編集操作が適用されていた。

## 5.2 結果

50 文対中 22 文対において、最小編集操作列の生成に成功した。表 3 に編集数ごとに正しい最小編集操作列を生成できた割合を示す9)。編集数が 3 以上

8）訓練時のハイパーパラメータ等については付録 $\mathrm{A} を$ 参照 されたい。

9）編集数・編集距離と成功率の関係については付録 Bを参照されたい。表 3: 編集数ごとの成功率

表 4: エラーの原因とその件数

の事例では、ほとんど成功していない10)。

## 5.3 エラー分析

表 4 にエラーの原因とその件数を示す11)。フレー ズアライナーの出力に最小編集操作が含まれていな い場合は、フレーズアライナーが原因のエラーとす る。フレーズアライナーのエラーに対しては、それ らを補う前処理や後処理を行う必要がある。適切性 フィルタが原因のエラーは全体の半分以上を占めて いる。 16 件のうち 9 件は $P_{\min }$ の上位 5 つの中に最小編集操作が含まれていた。従って、ビーム探索に よって適切性フィルタのエラーを補うことができる と期待できる。最小性フィルタが原因のエラーのほ とんどは訓練データ内に存在しない編集操作であっ た。最小性フィルタの訓練事例は 994 件と少ないた め、データの拡張によって性能を改善できる可能性 もある。

## 6 おわりに

本稿では、最小編集操作列の生成という新しい夕 スクについて述べた。そして、我々はこのタスクを 4 つの機構で行うことを提案した。一部を実装して 行った半自動的な実験の結果、50 文対中 22 文対に 対する最小編集操作列の生成に成功した。

今後はビーム探索の実装やデータの拡張などの改良を加えていく。また今後の展望として、以下が挙 げられる。

・最小編集操作生成器の作成

・TS システムの出力への適用
- 編集操作の分類器の作成

・TS システム自体の説明可能性の向上
$ を参照されたい。

11）これらのエラーのほとんどが 1 つ目の最小編集操作の生成時に発生した。
}

## 謝辞

本研究は JSPS 科研費（課題番号：19H05660）お

よび KDDI 財団調査研究助成 (課題名：平易な文化財情報を執筆・翻訳する技術）の支援を受けた。

## 参考文献

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## A 各フィルタの訓練詳細

各フィルタのハイパーパラメータを表 5 に示す。訓練時には、BERT のパラメータも更新した。

表 5: 各フィルタのハイパーパラメータ

(a) 適切性フィルタ

(b) 最小性フィルタ

## B 編集数・編集距離と成功率の関係

表 6 に編集数・編集距離と成功率の関係を示す12)。編集距離は TER の計算時に導出されるものを使用し た。編集距離が大きくなるにつれて、成功率は下がっていた。しかし、編集数が 1 の事例は編集距離にかか わらず半分以上成功していた。

表 6: 編集数・編集距離と成功率

## C システム出力

表 7 に最小編集操作列の生成に成功した事例を示す13)。生成した編集操作に該当する部分を同じ色で示し ている (e.g., “Scientists $\Rightarrow$ researchers”)。提案した構成で入れ子構造に対しても、最小編集操作列を生成でき ていた。表 8 に最小編集操作列の生成に失敗した事例を示す。

## 表 7: 最小編集操作の生成に成功した事例

} \\

12）編集数は常に編集距離以下になるため、編集数が編集距離より大きい欄は空白にしている。

13）表 7、表 8 中の難解文と平易文の例は https://newsela.com/read/lib-mindset-matters/id/39794/より引用した。
 山口大地 ${ }^{1}$ 宮田玲 ${ }^{1}$ 藤田篤 ${ }^{2}$ 梶原智之 ${ }^{3}$ 佐藤理史 ${ }^{1}$ 1 名古屋大学大学院工学研究科 2 情報通信研究機構 3 愛媛大学大学院理工学研究科 yamaguchi.daichi.e4@s.mail.nagoya-u.ac.jp  