系列ラベリングタスクのための単純なデータ水増し

語順が重要な系列ラベリング系のタスクに適用できる汎用的な水増しとして，cycleとrandpadという新たな手法を提案する．どちらの手法も語順を維持したまま水増しする点に特徴がある．2つのデータセットを対象に，提案手法で水増ししたデータで系列ラベリングモデルを学習する実験を行なった．提案手法は大規模な言語モデルや外部知識がなくても適用できる非常にお手軽な水増しであるにも関わらず，ベースラインよりも1ポイントほど性能向上したことが確かめられた．