文中で言及されている観点を検出するタスクがある．観点検出のアプローチとして，事前に対象ジャンル毎に定義された観点から補助文を構成し，文-補助文ペアを二値分類する手法（BERT-pair）がある．BERT-pairでは，すべての文と補助文の組み合わせからなるペアを生成し，正例または負例ペアとして用いる．しかし，特に観点の種類数が多い場合，正例ペアの十倍以上の負例ペアが生成され，これは過剰であると考えられる．本研究では，負例ペア中の入力文を類似文と置換することで，訓練に用いるペア数を保持したまま，より多様な表現を訓練できると考えた．本稿では，BERT-pairにおける負例ペア生成時の類似文置換割合と分類性能の関係について検証する．