入出力文の関係を考慮した複数文要約でのデータ拡張

自然言語処理でのデータ拡張（DataAugmentation）は，単語の削除，挿入，置換や，学習済みモデルで文全体を言い換える手法などが一般的に用いられている．しかし複数文から成り立つ長い文章を要約する設定に対して，文章全体のトピック構成を変化させる方法は存在しない．本研究では，入出力文の関係性を担保したまま，文章全体のトピック構成を変えたデータを作成する方法を提案する．入力文章が複数文である文書要約を対象とした実験で本手法の有効性を確認した．