[4I2-GS-11] AIと社会：

[4I2-GS-11-05] 児童文学の難易度評価への言語モデル応用における課題と可能性

〇森 友亮¹ (1. 慶應義塾大学サイエンスフィクション研究開発・実装センター)

キーワード：自然言語処理、創作支援、ストーリーテリング

本研究では，児童文学の難易度評価に言語モデル，特に大規模言語モデル（LLM）を適用することを検討する．教材として使用されている作品とその対象学年を客観的な指標として参考にすることができる．言語モデルをこのような評価に適用する際の問題点と可能性を明らかにするために，著者は，日本の国語教育において小学校4年生の教科書教材となっている「ごんぎつね」を主な対象として，その難易度の自動評価を試みた．この作品について，小学校4年生の教科書教材として適しているという自動判定の結果を得ることができた．しかしながら，作品に関連する情報が言語モデルの学習データに含まれ判定に影響を与えている可能性があることや，今回の試行の設定では特定の学年に対して判定結果が偏るなどの課題があることが確認された．