大規模言語モデル(LLM)の高い文生成能力を活かすことで，データ拡張(DataAugmentation)による分類モデルの性能改善が期待できる．しかし，この手法でニュース記事の分類のような多値分類において精度を向上させた研究はまだ少ない．本研究では，ニュース記事を対象としてLLMが生成したデータを訓練データに水増しすることで，分類精度が改善されるかを検証した．カテゴリーのキーワードを与えて新たな文書を生成するアプローチを試みたが，このアプローチでは精度が低下することが確認できた．また，拡張したデータの埋め込み表現を分析することで，元となる訓練データと異なる分布のデータが生成され，分類の際のノイズとなっていることが明らかになった．

データ拡張(DataAugmentation)とは，少量のデータから新たなデータを生成し，訓練データに水増しすることでモデルの性能改善を目指す手法である．従来の自然言語処理(NLP)におけるデータ拡張手法は，元のデータにわずかな変化を与えることで，類似したデータを水増しする手法が主流であった．例えば，逆翻訳[1]や単語の編集[2,3]が挙げられる．近年，大規模言語モデル(LLM)の発展に伴い，より多様で自然な言語表現を持つ疑似データを生成する手法[4]が提案されている．特に，LLMを活用したデータ拡張は，その生成能力の高さを活かした様々なアプローチ[5,6,7,8,9,10]が報告されている．しかし，文書分類タスクにおいて，特に多クラス分類のような複雑なタスクにおいては，LLMを活用したデータ拡張の有効性を示した研究はまだ少ない．本研究では、日本語のニュース記事を対象とした多クラス分類タスクにおいて、LLMが生成したデータを活用することで、分類モデルの性能向上に繋がるかどうかを検証した。データの生成手法として，LLMに各カテゴリーの説明文とキーワードを与え，そのカテゴリーに属するようなニュース記事を生成させた．実験では，Livedoorニュースコーパス1）を用いて，拡張前後のデータセットにおいて，分類モデルの精度を比較した．その結果，LLMで生成したデータを拡張したデータセットを用いた場合，分類精度の精度は，元のデータセットの場合と比較して，減少する傾向があることが確認できた．また，LLMが生成した文書の埋め込み表現を分析した結果，生成されたデータは，元の訓練データとは異なる分布を持つことが明らかになった．この結果は，LLMが多様な文書を生成できる一方で，生成されたデータがノイズとなっている可能性が高いことを示唆している．