\label{sec:introduction}ニューラルエンコーダ・デコーダは，機械翻訳や自動要約などの様々な系列変換タスクにおいて顕著な性能を達成している\cite{DBLP:journals/corr/BahdanauCB14,rush-etal-2015-neural,NIPS2017_3f5ee243}．近年の研究においてニューラルネットワークを用いた手法の性能は訓練データ量に対数比例することが指摘されており\cite{NEURIPS2020_1457c0d6}，系列変換タスクにおいても高い性能を達成するためには，大規模な並列コーパスが必要である\cite{koehn-knowles-2017-six}．本稿では，生成型要約タスクにおけるニューラルエンコーダ・デコーダの性能を向上させるために，訓練データを拡張することに取り組む．人手による並列コーパスの構築はコストが高いため，既存研究では疑似訓練データを自動的に構築する方法が検討されている．疑似訓練データを構築する方法としては，逆翻訳\cite{sennrich-etal-2016-improving}が広く用いられている．翻訳タスクにおける逆翻訳では，翻訳先の言語の文から翻訳元の言語の文を生成するモデルを学習し，得られたモデルを翻訳先の言語のコーパスに適用し，翻訳元の言語の疑似コーパスを生成する．また，機械翻訳以外にも，文法誤り訂正\cite{kiyono-etal-2019-empirical}や要約\cite{parida-motlicek-2019-abstract}タスクにおいても，逆翻訳が利用されている．しかしながら，この逆翻訳手法を要約タスクに適用する場合にモデルは，要約から原文を生成する必要があるため，要約タスクにおける逆翻訳は本質的に非合理的である（付録\ref{sec:appendix-backtranslation}）．Heら\cite{He2020Revisiting}は，自己学習が機械翻訳や要約タスクの性能を向上させることを示した．自己学習では教師モデルを学習し，そのモデルを入力側のコーパスに適応し，出力側の疑似コーパスを生成する．逆翻訳が非合理的な処理であったのに対し，自己学習による疑似要約の生成は合理的である．しかしながら，自己学習を適用した場合，多様な要約の生成が困難であると指摘されている\cite{gu2018non}．これらの問題に加え，自己学習や逆翻訳において高品質な疑似データを得るためには，大量の訓練データで教師モデルや逆翻訳モデルを学習しておく必要があるため，データ構築のコストが高い．そこで，本研究では生成型要約の疑似訓練データを構築する新たなアプローチとして抽出型要約と言い換えの組み合わせによる手法(ExtractionandParaphrasing;\textbf{ExtraPhrase})を提案する．ExtraPhraseの抽出型要約では，原文の統語構造を基に，ヒューリスティックな手法で重要な部分を要約として残し，原文を圧縮する．このため，逆翻訳や自己学習と異なり，疑似訓練データ作成のためだけにニューラルモデルを構築する必要がない．圧縮された要約に対し，既存のモデルを活用した言い換え手法を適用し，多様な疑似要約を得る．本研究では見出し生成タスクと文書要約タスクで実験を行う．実験を通して，ExtraPhraseによる疑似訓練データは両タスクにおいて性能を向上させることを確認した．具体的には，疑似データを用いることにより両タスクのROUGEF1スコアが0.50以上向上した．提案手法は真の訓練データが少ない低リソースの設定においても頑健であることが確認された（\ref{sec:appendix-lowresource}節）．また，生成された疑似データの性質を分析し（\ref{sec:pseudo-diversity}節），提案手法による疑似データの生成が従来手法より効率的であることを示した（\ref{sec:pseudo-efficiency}節）．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%