共参照解析は共参照情報のアノテーションが高コストであるため、深層学習の際に利用できるデータセットが限られているという問題がある．そこで本研究では，共参照解析において学習データ内の共参照クラスターに含まれる固有名詞を別の固有名詞に置換することでデータセットを拡張し，拡張データで学習した共参照解析モデルの性能を向上させることを目的とする．実験の結果，人物名の固有名詞を性別と特殊な例を考慮してランダムに置換する方式で拡張したデータセットで学習したモデルがベースラインモデルの性能を僅かに上回り，訓練データにおいて未知の固有名詞に対しての予測精度が向上していることがわかった．

共参照解析とは，自然言語処理におけるタスクの一つである．文書内のある単語列同士が現実において同じ実体（エンティティ）を指している場合，それらの単語列は共参照関係であるとされ，共参照解析は文書内の共参照関係を全て検出することを目的とする．共参照解析モデルの学習に用いられるデータセットは多くの場合手動で共参照チェーン情報をアノテーションされた大規模コーパスであるCoNLL-2012[1]が用いられている．しかし，この手動アノテーションは非常に高コストであり，共参照解析モデルの学習に利用できるデータセットが限られているという問題がある．そのため，現行の共参照解析モデル[2,3,4]はCoNLL-2012の特性により様々なバイアスがかかっていると考えられる．頑健なモデルを構築するためには，そういったバイアスの影響を小さくする必要がある．そこで，データ拡張によりこのバイアスの影響を小さくする方法を提案する．関連研究ではCoNLL-2012には出現する男性代名詞が全体の80%以上を占めていることからジェンダーによるバイアスが生じていると考えられ，人物名をE1，E2といった匿名記号に変え，代名詞の性別を反転した補助データセットを作成することでジェンダーバイアスの影響を小さくするといったもの[5]がある．しかし，この方法で拡張したデータセットを用いて学習したモデルの全体の予測性能は低下している．その理由の一つには，人物名を記号化することで扱う文書の内容が不自然になるというノイズの要素が考えられる．そこで，本研究ではデータ拡張手法の一つであるTypeSwaps[6]を基に，CoNLL-2012に含まれている固有名詞に付与されているエンティティタイプを利用して，固有名詞を別の固有名詞に置換することで匿名化をせずにデータセットの拡張を行う手法を提案する．エンティティタイプ毎に無秩序に置換を行ったデータットで学習した場合，モデルの精度は大きく低下するという結果となった．その理由は置換の際に，共参照解析は先行詞と照応詞との意味的な乖離が発生する場合，共参照関係を検知することが困難になってしまうためであると考えられる．そこで，固有名詞をより細分化したエンティティタイプに分類し，同タイプの名詞の中で置換を行うことでこの問題を解決した．実験の結果，人名を性別毎に分類し，Godやアメリカ大統領といった文書において特別な意味を持つ単語は置換しないという工夫を行った置換データセットで拡張したデータセットで学習を行ったモデルの精度はベースラインモデルの性能を約0.7ポイント上回った．