フェイクニュースの拡散は，誰もが情報を共有できるソーシャルメディアが普及している昨今において重大な問題となっている．この問題に取り組むため，NTCIRプロジェクトにおける議会議事録を対象とした評価タスクQALab-Poliinfo-31では，FactVerificationタスクが実施された．しかし我々は，同タスクで提供された学習データを使用して構築した分類器では，人手で作成されたフェイクデータを上手く検出できないことを実験により確認した．本研究では，この一つの要因であるフェイク学習データの不足に着目し，Round-Trip翻訳を利用した疑似フェイクデータ拡張手法を提案する．評価実験により，提案手法で自動生成されたフェイクデータを学習に利用することで，人手フェイクデータに対する検出精度を向上させられることを確認した．

近年，フェイクニュースやデマの拡散が社会問題になっている．ソーシャルメディア等を通じて拡散された真偽不明の情報は人々に誤解を与え，混乱を招く恐れがある．このような問題に取り組むため，NTCIR-16QALab-Poliinfo-3では，FactVerificationタスクが実施された．FactVerificationタスクでは，与えられた討論の要約が実際に議会で話し合われている内容と即しているかどうかを検証するモデルの精度が競われた．ここで我藤ら[1]は，パッセージ検索と含意関係認識モデルを組み合わせた手法を提案し，参加チーム中トップの成績を達成した．しかし我々は，我藤らのモデルが人手で作成された巧妙なフェイクデータを上手く検出できないことを実験によって確認した．本研究では，この一つの1https://poliinfo3.github.io/要因と考えられるフェイクの学習データの不足に着目し，ラウンドトリップ翻訳を利用した疑似フェイクデータ生成手法を提案する．実験の結果，提案手法で生成した疑似フェイクデータをモデルの学習に利用することで，人手フェイクデータの検出精度を向上させられることが確認できた．