論文の概要: Privacy Guarantees for De-identifying Text Transformations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03101v1
• Date: Fri, 7 Aug 2020 12:06:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 01:21:42.024821
• Title: Privacy Guarantees for De-identifying Text Transformations
• Title（参考訳）: テキスト変換の非識別のためのプライバシ保証
• Authors: David Ifeoluwa Adelani, Ali Davody, Thomas Kleinbauer, and Dietrich Klakow
• Abstract要約: 我々は、差分プライバシーに基づいて、テキスト変換に基づく復号化手法の正式なプライバシー保証を導出する。 複数の自然言語理解タスクにおける深層学習モデルを用いた,より洗練された単語間置換手法との比較を行った。 単語ごとの置換だけが、様々なタスクのパフォーマンス低下に対して堅牢であることに気付きました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.636430224292866
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine Learning approaches to Natural Language Processing tasks benefit from a comprehensive collection of real-life user data. At the same time, there is a clear need for protecting the privacy of the users whose data is collected and processed. For text collections, such as, e.g., transcripts of voice interactions or patient records, replacing sensitive parts with benign alternatives can provide de-identification. However, how much privacy is actually guaranteed by such text transformations, and are the resulting texts still useful for machine learning? In this paper, we derive formal privacy guarantees for general text transformation-based de-identification methods on the basis of Differential Privacy. We also measure the effect that different ways of masking private information in dialog transcripts have on a subsequent machine learning task. To this end, we formulate different masking strategies and compare their privacy-utility trade-offs. In particular, we compare a simple redact approach with more sophisticated word-by-word replacement using deep learning models on multiple natural language understanding tasks like named entity recognition, intent detection, and dialog act classification. We find that only word-by-word replacement is robust against performance drops in various tasks.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理タスクに対する機械学習のアプローチは、現実のユーザデータの包括的な収集から恩恵を受ける。 同時に、データが収集され、処理されたユーザのプライバシーを保護することは明らかである。 音声対話の書き起こしや患者の記録などのテキストコレクションでは、繊細な部分を良質な代替品に置き換えることによって、識別を解除することができる。 しかし、このようなテキスト変換によって、実際にどの程度のプライバシーが保証されているのか。 本稿では,差分プライバシーに基づく一般テキスト変換に基づく非識別方式の形式的プライバシー保証を導出する。 また、ダイアログの書き起こしにおける個人情報のマスキング方法の違いがその後の機械学習タスクに与える影響を計測する。 この目的のために、異なるマスキング戦略を定式化し、プライバシ利用のトレードオフを比較する。 特に,名前付きエンティティ認識,意図検出,対話行為分類といった複数の自然言語理解タスクにおけるディープラーニングモデルを用いた,より洗練された単語単位の置き換え手法と比較した。 単語ごとの置換だけが、様々なタスクのパフォーマンス低下に対して堅牢であることがわかった。

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