Faissを用いたデータ拡張によるポジティブテキストリフレーミングの精度向上

テキストスタイル変換(TST)は，入力文の意味内容を保ちながら，文のスタイルを変換するタスクのことを指す．例えば感情スタイル変換タスクは，文の意味内容を保持しつつ，肯定的な文と否定的な文を双方向に変換するタスクであり，この分野で近年注目されているタスクの一つである．代表的な論文として，Shenら[1]の非パラレルデータを用いたスタイル変換のための，クロスアライメントを活用したアプローチがある．TSTのサブタスクとして，ポジティブテキストリフレーミング(PTR)タスクが挙げられる．PTRタスクは，入力文の感情表現を除いた主要な内容を保持したまま，肯定的な視点を与える文を生成するタスクである．最近の研究には，Jiaらの肯定的な表現への変換を多次元で最適化する手法がある[2]．例えば，”ThisweekhasprobbeentheworstweekIhavehadwithschoolinawhile.”という入力文に対し，その出力は”Thisweekwasnotthebest,butitcangetbetter.”となる．近年の自然言語処理の進展により，事前学習済みモデルが多数提案されている．例えば，Vaswaniら[3]が提案したTransformerを用いたBERT[4]，及びRaﬀelらが提案したT5[5]などの事前学習済み言語モデルが挙げられる．事前学習済みモデルは，対象タスクのドメインに併せたラベル付きデータやパラレルデータを用い，これらをファインチューニングすることにより，質の高いモデルを作成することができる．PTRタスクで用いるパラレルデータは，意味が互いに類似している否定的な文と肯定的な文の組である．近年，感情分析に関する研究，例えば，Pangらが提案した機械学習を使用した感情分析[6]やGoらのSNSでのポストされたテキストを使用して感情分類を行う手法[7]など多数行われていることから，感情分析に必要となる肯定的，及び否定的なテキストデータが多く存在するものの，これらはパラレルデータではないため，PTRタスクにおいてそのまま利用することはできない．本研究は，テキストの意味を表す内容とスタイルとを分離し，スタイルを変換した後，意味を保持したまま表現を変換する(ST2PG)，または，意味を保持したまま表現を変換した後，スタイルを変換する(PG2ST)先行研究[8]に対し，密ベクトル検索のためのライブラリであるFaissを使用しパラレルデータを増強することにより，ポジティブテキストリフレーミングの精度向上を目指す．