テキスト分類学習における文節入れ替えによるデータ水増し手法

抄録

一般に深層学習においては、高いタスクの精度を得るためには、数万以上の訓練データが必要になる。 しかしながら、実タスクにおいては、大規模なデータが入手できないことも多い。 そこで、本発表では、ドメインが限られ小規模なデータセットについてのテキスト分類において、 日本語の文節入れ替えを用いてデータ水増しを行い、分類精度の向上を試みた。