ChatGPTによる日本語常識道徳データセットの拡張

データのバリエーションを補うデータ拡張（Data近年の人工知能の発展や社会への参入により，人Augmentation）は学習データの量や質に性能が依存工知能に人間の一般的な道徳観を持たせることが望する機械学習分野において効果的であり，自然言語まれるが，現在公開されている学習させるための日処理（NaturalLanguageProcessing;NLP）の分野でも本語常識道徳データセットではカバーしている事例行われている[6,7]．例えば，EasyDataAugmentationが少ない．本研究ではChatGPTによる事例のバリ（EDA）は同義語を置換したり，単語を交換，挿入，エーションを補うデータ拡張手法を提案する．既存削除したりなどの単純な操作を行い，効果を示しての日本語常識道徳データセットを拡張したデータいる[7]．また，OpenAIが2022年11月に公開したセットでモデルを学習・評価することで提案手法に対話型の大規模言語モデル（LargeLanguageModels;よる性能の向上を確認するとともに，GPT-4TurboLLM）であるChatGPTを用いた手法も行われていによる推定結果と比較することで，拡張データセッる[8,9,10]．Daiら[10]はFew-shotのテキスト分類トで学習したモデルは日本特有の文化や道徳に対すタスクのためのデータ拡張手法として，ChatGPTにる理解が求められる事例に対して，より効果的な推よるデータ拡張を提案し，Amazonレビューの分類定が可能であることが示唆された．や医学領域のNLPタスクといった複数のタスクで既存のデータ拡張手法より高い効果を示した．既存