論文の概要: A Multi-input Multi-output Transformer-based Hybrid Neural Network for
Multi-class Privacy Disclosure Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08483v2
- Date: Fri, 20 Aug 2021 18:09:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-24 11:28:59.924396
- Title: A Multi-input Multi-output Transformer-based Hybrid Neural Network for
Multi-class Privacy Disclosure Detection
- Title（参考訳）: 多入力多出力トランスベースハイブリッドニューラルネットワークによる多クラスプライバシー開示検出
- Authors: A K M Nuhil Mehdy, Hoda Mehrpouyan
- Abstract要約: 本稿では,伝達学習,言語学,メタデータを用いて隠れパターンを学習するマルチインプット・マルチアウトプットハイブリッドニューラルネットワークを提案する。
我々は,5,400のツイートを含む人間の注釈付き真実データセットを用いて,我々のモデルを訓練し,評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.04585143845864
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The concern regarding users' data privacy has risen to its highest level due
to the massive increase in communication platforms, social networking sites,
and greater users' participation in online public discourse. An increasing
number of people exchange private information via emails, text messages, and
social media without being aware of the risks and implications. Researchers in
the field of Natural Language Processing (NLP) have concentrated on creating
tools and strategies to identify, categorize, and sanitize private information
in text data since a substantial amount of data is exchanged in textual form.
However, most of the detection methods solely rely on the existence of
pre-identified keywords in the text and disregard the inference of the
underlying meaning of the utterance in a specific context. Hence, in some
situations, these tools and algorithms fail to detect disclosure, or the
produced results are miss-classified. In this paper, we propose a multi-input,
multi-output hybrid neural network which utilizes transfer-learning,
linguistics, and metadata to learn the hidden patterns. Our goal is to better
classify disclosure/non-disclosure content in terms of the context of
situation. We trained and evaluated our model on a human-annotated ground truth
dataset, containing a total of 5,400 tweets. The results show that the proposed
model was able to identify privacy disclosure through tweets with an accuracy
of 77.4% while classifying the information type of those tweets with an
impressive accuracy of 99%, by jointly learning for two separate tasks.
- Abstract（参考訳）: ユーザのデータプライバシに関する懸念は,コミュニケーションプラットフォームやソーシャルネットワークサイトの増加,オンライン公開談話へのユーザの参加の増加などにより,最高水準に達している。
リスクや影響を意識せずに、電子メール、テキストメッセージ、ソーシャルメディアを通じて個人情報を交換する人が増えている。
自然言語処理(NLP)分野の研究者は、大量のデータがテキスト形式で交換されるため、テキストデータのプライベート情報を識別、分類、衛生化するためのツールと戦略の開発に集中している。
しかし, 検出手法の多くは, テキスト中の事前識別キーワードの存在にのみ依存しており, 特定の文脈における発話の基本的な意味の推測を無視している。
したがって、いくつかの状況では、これらのツールとアルゴリズムは開示を検知できず、結果が誤分類される。
本稿では,伝達学習,言語学,メタデータを用いて隠れパターンを学習するマルチインプット・マルチアウトプットハイブリッドニューラルネットワークを提案する。
我々の目標は、状況の文脈で、開示/非開示コンテンツの分類を改善することである。
我々は5400のツイートを含む人間の注釈付き地上真理データセットでモデルを訓練し、評価した。
その結果,提案モデルでは2つのタスクを共同で学習することで,77.4%の精度でツイートによるプライバシー開示を識別でき,その情報タイプを99%の印象的な精度で分類することができた。
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