大規模言語モデル(LargeLanguageModel:LLM)は様々な自然言語処理タスクに利用され，多くの成果を挙げている．本研究では，文書分類に対するDataAugmentationにLLMを利用することを試みる．LLMをDataAugmentationに利用する場合，少数のラベル付きデータからどのようなプロンプトで文書を生成すればよいかが重要となる．ここでは，少数の訓練データからキーワードと要約文を生成し，その2要素で構成されたプロンプトを試みる．実験では，livedoorニュースコーパスの文書分類タスクを行い，本プロンプトの有効性を調査した．その結果，本プロンプトの有効性を示すことはできなかった．これを踏まえて，LLMを用いて文書分類に対するデータを生成する上での課題を考察する．

大規模言語モデル(LargeLanguageModel:LLM)は，膨大な量のテキストデータから学習された言語モデルであり，質問応答，文章要約，あるいは機械翻訳など様々な自然言語処理タスクに利用され，多くの成果を挙げている．また同時にLLMの高い文生成能力を生かした様々な利用方法も検討されている．本研究では，LLMの利用の一つとして文書分類タスクに対する訓練データの自動構築を試みる．具体的には，DataAugmentationのアプローチを取る．つまり，少数の訓練データを元に，LLMを利用して各分類ラベルに対する文書を生成し，そのラベル付き文書を元の少数の訓練データに追加することで分類精度を向上させる．LLMを用いたDataAugmentationの手法はいくつか提案されている．Yooら[1]は，文とラベルの組から構成されたプロンプトを用いて，文とラベルを同時にLLMに自動生成させる手法を提案した．また，Sahuら[2]は，特定のラベルに属する文からfew-shotプロンプトを作成し，DataAugmentationを行うアプローチを提案した．しかし，これらの手法で扱われるデータは短い文であり，長文のようなfew-shotプロンプトを構成するのが難しいデータに対する有効性は明らかになっていない．本研究では，ChatGPT(GPT-3.5)を用いて，キーワードと文書の要約文で構成されたプロンプトにより，長文に対応したDataAugmentation手法を試みる．キーワードは各分類ラベルの文書から抽出することから獲得し，要約文は訓練データとなる文書をLLMに要約させることで生成する．実験では，livedoorニュースコーパス1）の文書分類タスクを行い，本プロンプトの有効性を調査した．しかし，モデルの精度向上は見られず，本プロンプトの有効性を示すことはできなかった．ここでは上記実験結果を報告するとともに，LLMを用いて文書分類に対するラベル付きデータを生成する上での課題を考察する．