Faissを用いたデータ拡張によるポジティブテキストリフレーミングの精度向上

入力文の意味を保持したまま否定的な感情を肯定的な感情へ変換するポジティブテキストリフレーミング(PTR)タスクは，大規模言語モデルの進展により広く研究されている．PTRタスクでは，事前学習済のモデルを利用し，対象データに併せてファインチューニングする手法が多く提案されている．しかし，PTRタスクにおけるファインチューニングでは，ソース文とターゲット文は同義であり，ソース文は否定を，ターゲット文は肯定を表す大量のパラレルデータが必要であることから，データ不足が問題となることが多い．本研究は，データ拡張手法により生成したパラレルデータを用いることにより，PTRの精度向上を目指す．