近年，数多くのSNSが存在する中でX（旧Twitter）を対象とした皮肉判定の研究が活発に行われている．日本語の皮肉分類器の性能向上を図る手段の一つとしてデータ増強の適用が考えられるが，皮肉表現はその特性上，文章内の特定の単語を置き換えるとたとえわずかな変更であっても元の皮肉性が失われ，皮肉でなくなる（分類ラベルが反転する）可能性がある．本稿では，データ増強の際にノイズを加える箇所をTransformerのAttentionを用いて選定するという，皮肉判定に特化したデータ増強を通じて皮肉分類器の性能向上を図る手法を提案する．本手法は既存手法やGPTを用いたデータ増強手法と比べ，正解率，F値にともに高い性能を示した.

SNSの普及に伴い，多くの人が個人の意見を日常的に発信している．このような大衆の意見について感情分析を行うことは，政治的イデオロギーの調査や企業がマーケティングを行う上で重要な役割を果たす．そしてこの感情分析における誤分類の原因の一つとして，皮肉による批判が挙げられる．ここでの皮肉とは，肯定表現を用いて否定的な意味を表すものを指す．文章中の極性表現は感情分析において重要な特徴となるが，皮肉文では発言者の感情や意図が，文章から読み取れる極性と一致しない．そのため皮肉を考慮せずに感情分析を行うと，真の感情と正反対の判定がなされてしまう危険がある．近年，数多くのSNSが存在する中でX（旧Twitter）を対象とした皮肉判定の研究が盛んである[1-8]．Xとは140文字以内の文章を投稿し共有することができるWebサービスであり，その特性上，皮肉が含まれる投稿も多く見られる．このため，X上の投稿内容を正確に理解するためには皮肉の判定が不可欠となっている．投稿者は皮肉を示唆するハッシュタグを用いて自らのポストが皮肉であることを明示できるものの，そのようなハッシュタグを付けずに投稿される皮肉ポストが多く存在している[3]．よってこれらのポストを自動判定する必要があるが，皮肉判定を行うための分類器を学習する際には，正例となる皮肉ポストの集めやすさに言語による違いがある．これは英語圏では‌#sarcasm‌や‌#not‌といった皮肉を示唆するハッシュタグを用いて皮肉を投稿する習慣がある一方で，日本ではこうしたハッシュタグ（‌#皮肉‌）の使用頻度が比較的低いことに起因する．そのため，日本語を対象する際には正例データの自動収集が難しいという問題がある．このような背景から，日本語を対象とした皮肉判定に関する研究は少ない．魚住[4]らはXの日本語投稿を対象とし，皮肉検出においてネガティブな感情を生起する要因を特徴量として用いることの有用性を検証している．また肥合[5,6]らは，皮肉に偏って現れる語を素性として用いる手法や，皮肉によって批判される対象とその対象に不満を持つ立場の関係を考慮した皮肉の検出手法を提案している．中東[7]は，ランダムに収集したツイートを負例データとして用いると，データ内に正例データが含まれる可能性があることに着目し，この問題を解決するために半教師あり学習を適応した．そして中井[8]はこの手法を拡張し，”皮肉”という単語を含むポストは皮肉文である可能性が高いという仮説のもと，この基準で収集したデータの中から正例データを抽出し，学習データに加えるという操作によって分類器の性能を向上させた．しかしこの手法は，増強するデータが特定のタイプに限定されていること，そして学習データの他に，先の基準を満たす大.量のラベルなしデータが不可欠であるという問題がある．このデータ増強という手法に関して近年，自然言語処理分野ではTMix[9]やVDA[10]といった，テキストの埋め込み表現を活用する手法が提案されている．これにより元の文章の意味や文脈を保持しながら，単純な単語置換では得られない多様なデータを効率的に疑似生成することができる．しかしこれらの研究は，データに加えた変更の程度だけラベルも変化するという仮定に基づいている．皮肉表現はその特性上，文章内の特定の単語を置き換えると，たとえわずかな変更であっても元の皮肉性が失われ，皮肉でなくなる（分類ラベルが反転する）可能性がある．よって，文脈に強く依存する皮肉表現を対象とする場合，既存のデータ増強手法ではこの問題に対処できず，そのまま皮肉検出に適用することはできない．そこで本研究では，皮肉に特化した新たなデータ増強を通じて皮肉分類器の性能向上を図る手法を提案する．