【G検定過去問風テスト】自然言語処理のデータ拡張！「paraphrasing」の正しい意味とは？

2026年7月29日 2026年7月29日 atsushi_kitazawa

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📝 問題

自然言語処理（NLP）におけるデータ拡張手法の1つである「paraphrasing」に関する説明として、最も適切な選択肢を1つ選べ。

A）テキストデータのスペルエラーをランダムに追加し、タイプミスに対する頑健性を高める手法である。
B）テキストデータを構成する単語の順序をシャッフルして、ランダムな並び順にする手法である。
C）テキストデータの単語を同義語や言い換えによって変換し、意味を保ったまま表現のバリエーションを増やす手法である。
D）テキストデータの各単語を確率的にランダム削除し、欠損データに対する耐性を学習させる手法である。

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正解: ○）C）テキストデータの単語を同義語や言い換えによって変換し、意味を保ったまま表現のバリエーションを増やす手法である。

💡 合格に近づく！徹底解説

重要度: ★★☆

■ 1分で分かる！この問題の要点

paraphrasing（パラフレージング）は、文章の「意味」を変えずに「表現（言葉）」を言い換える自然言語処理のデータ拡張手法。
画像の拡張手法（回転や反転など）をそのままテキストに適用すると意味が壊れるため、NLP特有の手法が必要になる点が試験のポイント。
代表例として「類義語への置き換え」や「一度別言語に翻訳して戻す（逆翻訳）」がある。

■ 初学者向け解説（例え話や背景）

画像データであれば「上下をひっくり返す（Flip）」や「一部を隠す（Cutout）」といった物理的な加工が通用しますが、文章（テキスト）に対してそれをやると大変なことになります。例えば、「私はAIの勉強をする」という文の文字をランダムにシャッフルしたら「の勉私強AIすをる」になってしまい、日本語として全く意味が通じなくなりますよね。
そこで登場するのが「paraphrasing（言い換え）」です。これは、人間がレポートを書くときに「同じ言葉の重複を避けるために、別の表現に書き換える」のと同じ作業です。「AIの勉強をする」を「人工知能の学習を行う」と言い換えることで、AIに「同じ意味でも、使われる単語が変わるんだよ」という多様性を教え込み、表現力の豊かなモデルを育てることができます。

■ 選択肢の解説

A) スペルエラー追加（×）: あえてタイプミス（誤字）を混ぜる手法もノイズ付加の一種として存在しますが、paraphrasing（言い換え）の定義ではありません。
B) 単語順序のシャッフル（×）: 文脈や語順が重要な自然言語において、単語をランダムにシャッフルすると元の意味が大きく損なわれてしまうため、適切なデータ拡張とは言えません。
C) paraphrasing / 言い換え（○）: 正解です！ 意味を保ったまま同義語などに変換し、テキストデータのバリエーションを増やす手法です。
D) 単語のランダム削除（×）: 一部の単語をランダムに削る手法（ドロップアウト等）は別のアプローチであり、paraphrasingの説明ではありません。

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