NMTにおいて，言い換え文を利用して，学習文を増加する手法がある．本論文では，外部コーパスを利用せずに言い換え文を生成する．そして，生成された言い換え文を用いて学習データを増加させ，機械翻訳の精度向上を試みた．その結果，自動評価結果では，わずかに精度が向上した．しかし，人手評価結果では学習文に言い換え文を追加しても精度に変化が見られなかった．

ニューラル機械翻訳の精度を向上させるためには，大量の学習データが必要となる．しかし，大量の学習データを収集するには，大きなコストがかかる．そこで，言い換え文を用いて学習データを増加させる手法がある．本研究では，外部コーパスを利用せずに，折り返し翻訳を用いて言い換え文を生成し，学習データを増加させる．先行研究[1]と同様に折り返し翻訳を行い元の文と折り返し翻訳をされた文を比較する．そして，2の文が一致した場合のみ言い換え生成を行う．このことにより，翻訳誤りが減少し，高い精度の疑似データを作成することができると考えられる．そして，生成された言い換え文を用いて学習文を増加させ，機械翻訳の精度を調査する．