文章のデータ拡張のうち、別の言語に翻訳してから元の言語に戻す逆翻訳のように、文の意味を保ったまま表現を変える手法を（ ア ）と呼ぶ。一方、単語をランダムに削除・挿入したり、単語の順序を入れ替えたりして、文に小さな乱れを加える手法を（ イ ）と呼ぶ。（ ア ）（ イ ）に入る語句の組み合わせとして、最も適切なものを1つ選べ。
正解と解説を見る
解説
正解 A
この問題の論点：文章のデータ拡張の分類
ポイント
文章のデータ拡張では、意味を保って言い換えるparaphrasingと、単語の削除や入れ替えで小さな乱れを加えるnoisingを区別します。
選択肢ごとの解説
- A
適切 正解
paraphrasingは言い換えによって同じ意味の別の文を作り、noisingは文の一部を乱して入力のゆれに強いモデルにします。どちらも、元の文と同じラベルを使える範囲で変換することが前提です。
- B
不適切
（ア）と（イ）が逆です。逆翻訳や類義語への言い換えは意味を保つparaphrasing、単語のランダムな削除・挿入・入れ替えは文に乱れを加えるnoisingに分類されます。
- C
不適切
（ア）は正しいですが、（イ）が誤りです。Random Erasingは、画像のランダムな長方形の領域を塗りつぶす画像向けの手法です。単語の削除や入れ替えで文に乱れを加える手法はnoisingです。
- D
不適切
（イ）は正しいですが、（ア）が誤りです。Mixupは2つのデータとそのラベルを、ランダムに決めた比率で混ぜる手法で、1つの文を言い換える手法ではありません。逆翻訳のような言い換えはparaphrasingです。
補足
自然言語処理のデータ拡張を整理した調査論文（Li et al., 2021）は、元の文からの変化が小さい順に、paraphrasing、noising、samplingの3つに分類しています。samplingは、規則や学習済みの言語モデルなどを使って新しい文を作る考え方で、文章に応用したMixupもこの分類に含められています。
試験での狙われ方
逆翻訳や単語の削除といった具体的な操作を示し、paraphrasingとnoisingのどちらに当たるかを問う形が考えられます。