系列ラベリングデータにおけるCutMIXによるデータ拡張

固有表現抽出モデルを構築するにあたり，訓練データとして，固有表現の位置をアノテーションする系列ラベリングデータが必要となる．しかし，データ構築の際のアノテーションでは，テキストの精読が必要となり，継続的に高品質な教師データを作成することが難しい．そのため，少量のデータを利用した効率的な学習として，テキストに対する拡張手法を適用することを試みた．ここではニューステキストにおける情報抽出タスクを題材として，画像データで利用されるMix-basedの手法を適用しデータ拡張を行った．これらの拡張手法におけるデータ量やその強度での精度変化を調べ,モデルの精度向上を行った．