固有表現抽出モデルを構築するにあたり，訓練データとして，固有表現の位置をアノテーションする系列ラベリングデータが必要となる．しかし，データ構築の際のアノテーションでは，テキストの精読が必要となり，継続的に高品質な教師データを作成することが難しい．そのため，少量のデータを利用した効率的な学習として，テキストに対する拡張手法を適用することを試みた．ここではニューステキストにおける情報抽出タスクを題材として，画像データで利用されるMix-basedの手法を適用しデータ拡張を行った．これらの拡張手法におけるデータ量やその強度での精度変化を調べ,モデルの精度向上を行った．

固有表現抽出モデルの構築では，系列ラベリングされたデータが必要となる．しかし，系列ラベリングのアノテーションでは，対象となるテキストの精読が必要であり，質の良い大規模なデータを構築することに，非常に大きなコストがかかる．そのため，モデル構築の初期では少量データでの効率のよい学習が求められ，その一つの方法としてデータ拡張がある．テキストデータにおけるデータ拡張の方法は，ルールベースの置換操作[1,2,3,4]，データを利用した合成[5,6,7,8,9]，モデルによる生成[10]の3つに分類される．その一つであるルールベースでの手法は，文章の一部を入れ替えることで意味情報にノイズを付加する基礎的な方法として主流となっている．これらは，少量データにおいて精度が有意に改善することが報告[1]され，その有効性も認識されている．最近では，画像認識タスクで利用される，Mix-basedの拡張手法[11]が，自然言語処理の領域でも応用[5,6,7,8,9]されている．基本的な操作として，画像データにおける利用に類似して，2つのテキストデータを一定の比率で混ぜ合わせ，教師データにはないデータを合成する方法である．主には，文書分類タスクにおいて利用されている．テキストデータにおいては，データにある2つの文章をある比率で分割し，つなぎ合わせる方法もあり，精度改善したことが報告[8,9]されている．しかし，文章を連結して拡張する方法はデータの半分は元データで構成されるため過学習の発生が懸念されること[8]や，逆に，多量のデータを同時に混ぜ合わせると，ラベルの足し合わせで過度な平滑化がおき，データの特徴が薄れてしまうことが懸念される．しかしながら，固有表現抽出における系列ラベルがついたテキストデータにおいては，ラベル間の足し合わせは生じないため，多数のテキストの連結によるデータ拡張が有効であることが期待される．本研究では，これらの観点に基づきデータ拡張の手法を検討する．さらに，この拡張方法をニュース記事における情報抽出タスクに適用し，拡張の有効性を検証する．第1章では，本研究の背景を述べた．2章では，関連する先行研究について，3章では，提案する手法，4章では利用するデータセットの詳細について述べる．5章では，有効性を検証するための実験設定を述べ，6章ではその結果を，最終章では本研究をまとめる．