入力文の意味を保持したまま否定的な感情を肯定的な感情へ変換するポジティブテキストリフレーミング(PTR)タスクは，大規模言語モデルの進展により広く研究されている．PTRタスクでは，事前学習済のモデルを利用し，対象データに併せてファインチューニングする手法が多く提案されている．しかし，PTRタスクにおけるファインチューニングでは，ソース文とターゲット文は同義であり，ソース文は否定を，ターゲット文は肯定を表す大量のパラレルデータが必要であることから，データ不足が問題となることが多い．本研究は，データ拡張手法により生成したパラレルデータを用いることにより，PTRの精度向上を目指す．

テキストスタイル変換(TST)は，入力文の意味内容を保ちながら，文のスタイルを変換するタスクのことを指す．例えば感情スタイル変換タスクは，文の意味内容を保持しつつ，肯定的な文と否定的な文を双方向に変換するタスクであり，この分野で近年注目されているタスクの一つである．代表的な論文として，Shenら[1]の非パラレルデータを用いたスタイル変換のための，クロスアライメントを活用したアプローチがある．TSTのサブタスクとして，ポジティブテキストリフレーミング(PTR)タスクが挙げられる．PTRタスクは，入力文の感情表現を除いた主要な内容を保持したまま，肯定的な視点を与える文を生成するタスクである．最近の研究には，Jiaらの肯定的な表現への変換を多次元で最適化する手法がある[2]．例えば，”ThisweekhasprobbeentheworstweekIhavehadwithschoolinawhile.”という入力文に対し，その出力は”Thisweekwasnotthebest,butitcangetbetter.”となる．近年の自然言語処理の進展により，事前学習済みモデルが多数提案されている．例えば，Vaswaniら[3]が提案したTransformerを用いたBERT[4]，及びRaﬀelらが提案したT5[5]などの事前学習済み言語モデルが挙げられる．事前学習済みモデルは，対象タスクのドメインに併せたラベル付きデータやパラレルデータを用い，これらをファインチューニングすることにより，質の高いモデルを作成することができる．PTRタスクで用いるパラレルデータは，意味が互いに類似している否定的な文と肯定的な文の組である．近年，感情分析に関する研究，例えば，Pangらが提案した機械学習を使用した感情分析[6]やGoらのSNSでのポストされたテキストを使用して感情分類を行う手法[7]など多数行われていることから，感情分析に必要となる肯定的，及び否定的なテキストデータが多く存在するものの，これらはパラレルデータではないため，PTRタスクにおいてそのまま利用することはできない．本研究は，テキストの意味を表す内容とスタイルとを分離し，スタイルを変換した後，意味を保持したまま表現を変換する(ST2PG)，または，意味を保持したまま表現を変換した後，スタイルを変換する(PG2ST)先行研究[8]に対し，密ベクトル検索のためのライブラリであるFaissを使用しパラレルデータを増強することにより，ポジティブテキストリフレーミングの精度向上を目指す．