事実検証モデルのための

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．