逆翻訳を利用したデータ拡張による文間の修辞構造解析の改善

十分な量の学習データを確保できないことにより，文間の修辞構造解析の性能は文内と比較して大幅に低く，下流タスクにとって大きな問題となっている．これを解決するため，本稿では，学習データを逆翻訳することで得た擬似正解データを用いて解析器を事前学習し，正解データを用いて追加学習する手法を提案する．シフト還元法による上向き解析器，スパン分割による下向き解析器に提案法を適用し，標準的ベンチマークデータセットであるRST-DT，Instr-DTを用いて評価した結果，疑似正解データを用いることでStandard-ParsEvalのスコアが約1-2ポイント向上することを確認した．