Graduation_Research

概要

テキスト平易化モデルの学習とSARIを用いた評価

卒業研究成果物

記載者：千葉工業大学先進工学部未来ロボティクス学科藤江研究室 伊藤雪

使用している既存モデルとパッケージ

平易化モデルの学習には既存の言語モデルを用いる．

平易化結果の評価にはPython3のパッケージであるEASSEを用いる．

BART

東北大学自然言語処理研究グループが開発したBARTを使用 日本語Wikipediaで事前学習済み

huggingfaceにて公開されているモデルを使用．

EASSE

テキスト平易化の自動評価を容易にすることを目的としたPython3パッケージ

https://github.com/feralvam/easse

リポジトリ

LICENSE

使用しているBARTとEASSEのLICENSEは下記の通りになっている

BART：Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0

EASSE：GNU General Public License v3.0

SimpleBART

既存のBARTに対して，平易化に特化した事前学習を行う．

TSmodel

train

既存のBARTおよび，追加事前学習を行ったBARTに対して，平易化モデル構築のための学習を行う．

run

trainで学習したモデルを使用し，評価用データに対して平易化を行う．

evaluation

TSmodelで出力した平易化結果に対して，SARIをもいいた評価を行う．

output_result

各種実行結果が保存されます．

run_result

評価データに対して平易化を行った結果が保存されます．

evaluate_result

run_resultの内容に加え，評価値を出力したデータが保存されます．

実行方法

各コードの実行方法はこちらに記載しています．

インストール

git clone https://github.com/Setsu4/Graduation_Research.git

開発環境

モデルの学習

Python：3.9.20

torch：2.5.1

silver10

平易化結果の評価

python：3.6.13

silver10

謝辞

卒業研究をご指導くださった藤江真也教授，卒論審査でお世話になった未来ロボティクス学科の先生方，そして貴重なアドバイスをくださった研究室の仲間たちに，心より感謝申し上げます．