[4Xin1] ポスターセッション2

[4Xin1-15] Mixed-basedデータ拡張手法による文書評価問題に対する予測精度の向上

〇井上 顧基¹、若林 怜帆人¹、高橋 将生¹ (1.株式会社Elith)

キーワード：データ拡張、自然言語処理、Mixup、CutMix

データ拡張技術はコンピュータビジョンに不可欠な技術であり、わずかな工学的コストで大幅な精度向上を実現することができる。我々は、画像同士を混合するデータ拡張手法の1つであるMixupにヒントを得て、テキストに対しても文章単位でのMixupを適用した。これにより、英語学習者のライティングのスコア予測タスクにおいてMixupを用いない手法と比較し精度向上がもたらされ ることを示した。