%大量の訓練データを用いたニューラルモデルは生成型要約タスクにおいて高い性能を達成している．しかしながら，大規模な並列コーパスの構築はコストの観点から容易ではない．これを解決するため，本研究では生成型要約タスクの疑似訓練データを低コストで効果的に構築する手法として\textbf{ExtraPhrase}を提案し，訓練データを拡張する．ExtraPhraseは文圧縮と言い換えの2つのモジュールで疑似訓練データを構築する．文圧縮では入力テキストの主要部分を獲得し，言い換えではその多様な表現を得る．実験を通して，ExtraPhraseは生成型要約タスクの性能を向上させ，逆翻訳や自己学習などの既存の訓練データ拡張手法を上回ることを確認した．また，ExtraPhraseは，学習データが著しく少ない場合でも大きな効果が発揮できることを示した．\renewcommand{\thefootnote}{}\footnote[0]{本論文の内容はNAACLSRW2022に採択されたものを拡張したものである\cite{loem-etal-2022-extraphrase}．}\renewcommand{\thefootnote}{\arabic{footnote}}