テキストの埋め込み表現に基づくデータ増強を用いたX（旧Twitter）における日本語の皮肉検出

近年，数多くのSNSが存在する中でX（旧Twitter）を対象とした皮肉判定の研究が活発に行われている．日本語の皮肉分類器の性能向上を図る手段の一つとしてデータ増強の適用が考えられるが，皮肉表現はその特性上，文章内の特定の単語を置き換えるとたとえわずかな変更であっても元の皮肉性が失われ，皮肉でなくなる（分類ラベルが反転する）可能性がある．本稿では，データ増強の際にノイズを加える箇所をTransformerのAttentionを用いて選定するという，皮肉判定に特化したデータ増強を通じて皮肉分類器の性能向上を図る手法を提案する．本手法は既存手法やGPTを用いたデータ増強手法と比べ，正解率，F値にともに高い性能を示した.