文書分類のための要約に基づくデータ拡張

文書などの長文を対象とした自然言語理解タスクは，事前学習済みモデルを用いたとしてもデータの過疎性の問題から解くことが依然難しい．そこで，本稿では人間が文書読解能力を身につける過程に着想を得て，文書分類のための要約に基づくデータ拡張手法SUMMaug1）を提案する．提案手法では，元の学習データの入力を要約し，必要に応じ要約された入力に合わせるように元のラベルを縮退することで，学習容易な事例を生成し，中間学習に用いる．2つの文書分類データセットでの実験結果により，提案手法が分類精度及び学習の安定性の観点で既存手法より優れていることを確認した．