LLMを用いたキーワードに基づく文書分類ためのデータ拡張の試みと評価

大規模言語モデル(LLM)の高い文生成能力を活かすことで，データ拡張(DataAugmentation)による分類モデルの性能改善が期待できる．しかし，この手法でニュース記事の分類のような多値分類において精度を向上させた研究はまだ少ない．本研究では，ニュース記事を対象としてLLMが生成したデータを訓練データに水増しすることで，分類精度が改善されるかを検証した．カテゴリーのキーワードを与えて新たな文書を生成するアプローチを試みたが，このアプローチでは精度が低下することが確認できた．また，拡張したデータの埋め込み表現を分析することで，元となる訓練データと異なる分布のデータが生成され，分類の際のノイズとなっていることが明らかになった．