文と構造化情報のペアを同時生成する大規模言語モデルによるデータ拡張

高性能な深層学習モデルに必要な学習データの確保のためにデータ拡張による自動生成が注目されている．しかし，構造化情報を扱うタスクでは，文と構造の対応付けが課題となりデータ拡張は未だ困難である．そこで本研究では，少数の例示から，大規模言語モデルを用いて文と構造化情報を同時に生成し，対応付けを不要とするデータ拡張手法を提案する．特に，生成データにおける語彙の偏りの軽減と生成データの整合性の検証による自己修正の工夫により，高品質なデータ生成を可能とする．生物医学分野のイベント抽出での検証の結果，提案手法で生成した事例による低資源下でのモデルの性能向上を確認し，提案手法の有効性を確認した．