FAQ検索タスクは，ユーザクエリに対して，データセットの中からそのクエリに関連するQAペア（質問文と回答文のペア）を出力するタスクである．クエリとQAペアの関連性を捉えるために，BERT[1]などの自然言語モデルを適用する手法が提案されてきたが，ファインチューニング用の学習データが足りないという問題点がある．本研究は，QAペアの質問文の言い換えを生成することにより，学習データを拡張する手法を提案する．また，LocalgovFAQデータセット[2]を用いて学習データを拡張し，評価実験を行った．

WebのFAQページは，ユーザの疑問が解決するように，よくある質問（FAQ）を参照するためのページである．しかし，ページに記載されたFAQの件数が少ない場合，ユーザが知りたい情報が掲載されていない可能性がある．逆に，FAQの件数が多い場合，知りたい情報を発見するまでの時間が長くなるという問題がある．よって，ユーザが回答をより便利に探せるようにするため，検索機能が必要になる．FAQ検索は，自然言語によるクエリに応答するための効率的な方法を提供する．すなわち，ユーザクエリが与えられた際に，データセットからそのクエリに関連するQAペアを抽出する．FAQ検索は近年，企業のチャットボットや，製品についての質問応答，顧客向けの技術サポートなどでよく用いられる．しかし，特定のドメインに対応するためのデータセットは，そのデータ量が十分でない．例えば，LocalgovFAQデータセット[2]には，尼崎市役所のWebサイトに掲載されているQAペアと尼崎市役所へのクエリが含まれ，各クエリには，どのQAペアに関連するかについてのラベルがついている．データセットに含まれているQAペアは1,786対，クエリは784個だけである．本研究では，LocalgovFAQデータセットに対して，言い換え生成を利用するデータ拡張手法を提案し，その有効性を検証する．