DataAugmentation（以下，DA）は，機械学習における訓練データの数を増やすための手法であり，モデルを学習する際に，そのモデルの汎化性能を向上させるために利用される．一般的には，既存の訓練データに何らかの変換を施したデータを生成することによって，訓練データを水増しする．DAにおいてデータを変換する際には，モデルの学習に悪影響を与えない自然なデータを生成する必要がある．また，教師あり学習においてDAを用いるときは，ラベル付きデータのラベルは変換せずにデータのみに変換を施すのが一般的である．そのため，変換後のデータは，元のラベル付きデータのラベルと一貫性を保っている必要がある．しかし，自然言語処理で扱われるテキストデータは，画像データと比較して複雑な構造を持つため，データに変換を施すことで不自然なデータが生成されたり，ラベルとの一貫性が損なわれたりする可能性が高い．そのため，自然言語処理の分野において，DAを用いてモデルの汎化性能を向上させることは困難であるとされている．ただし，自然言語処理においても，いくつかの効果的なDAの手法が考案されている．我々はこれまでに，事前学習済みモデルであるBERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)\cite{devlin-etal-2019-bert}のMaskedLanguageModelingを用いて，文に含まれる単語を別の単語に置換する手法\cite{takahagi2021da}と，文の係り受け関係が崩れないように文節の順序をシャッフルする手法\cite{takahagi2022da}の二つを提案した．また，いくつかの日本語の自然言語処理タスクを解く際に，これらの手法を用いて訓練データセットを拡張することで，モデルの性能が改善することを示した．本論文では，これらのDAの手法における変換方法や手法の効果を検証した実験の結果についてまとめる．また，これらの研究から得られた結果について改めて議論する．本論文は，本節を含めて9節から構成される．2節では，自然言語処理におけるDAの研究に対する概況について述べた後，代表的な手法や本研究の提案手法に関連する手法について概観する．3節では，本研究で提案する2つの手法の詳細と，各手法におけるデータ変換の手順について示す．4節では，提案手法を評価するために本論文で用いられるデータセット・ベンチマークについての概要を示す．5節では，本論文で利用される事前学習済みの言語モデルについて，その概要を示す．6節では，2つの提案手法を評価するために行われる実験の設定について示す．7節では，6節で示した設定で行った実験の結果について示す．8節では，実験で得られた結果をもとに，いくつかの観点から考察を行う．9節では，本論文で示した研究についての内容とその成果について総括した後に，今後の研究の展望について述べる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S2