論文の概要: Protecting Anonymous Speech: A Generative Adversarial Network
Methodology for Removing Stylistic Indicators in Text
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09495v1
- Date: Mon, 18 Oct 2021 17:45:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-19 15:28:21.332448
- Title: Protecting Anonymous Speech: A Generative Adversarial Network
Methodology for Removing Stylistic Indicators in Text
- Title（参考訳）: アノニマススピーチを保護する:テキスト中のスタイリスティックインジケータを除去するための生成的adversarial network方法論
- Authors: Rishi Balakrishnan, Stephen Sloan and Anil Aswani
- Abstract要約: 我々は,生成的敵ネットワークの構築によるオーサリングの匿名化への新たなアプローチを開発する。
完全自動方式は,コンテンツ保存や流布の点で他の手法と同等の結果が得られる。
我々のアプローチは、オープンセットの文脈に順応し、これまで遭遇したことのない著者の文章を匿名化することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9005223064604078
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With Internet users constantly leaving a trail of text, whether through
blogs, emails, or social media posts, the ability to write and protest
anonymously is being eroded because artificial intelligence, when given a
sample of previous work, can match text with its author out of hundreds of
possible candidates. Existing approaches to authorship anonymization, also
known as authorship obfuscation, often focus on protecting binary demographic
attributes rather than identity as a whole. Even those that do focus on
obfuscating identity require manual feedback, lose the coherence of the
original sentence, or only perform well given a limited subset of authors. In
this paper, we develop a new approach to authorship anonymization by
constructing a generative adversarial network that protects identity and
optimizes for three different losses corresponding to anonymity, fluency, and
content preservation. Our fully automatic method achieves comparable results to
other methods in terms of content preservation and fluency, but greatly
outperforms baselines in regards to anonymization. Moreover, our approach is
able to generalize well to an open-set context and anonymize sentences from
authors it has not encountered before.
- Abstract（参考訳）: インターネットユーザーは、ブログ、メール、ソーシャルメディアの投稿など、常にテキストの痕跡を残しているため、匿名で書き、抗議する能力は、人工知能が以前の研究のサンプルを与えられた場合、数百の候補の中から著者とテキストを一致させることができるため、侵食されている。
著者名匿名化に対する既存のアプローチは、著者名難読化(authorship obfuscation)とも呼ばれる。
難読化のアイデンティティにフォーカスする人でさえ、手動によるフィードバックを必要とし、元の文の一貫性を失うか、限られた著者のサブセットだけをうまく実行する。
本稿では,アイデンティティを保護し,匿名性,流動性,コンテンツ保存に対応する3つの異なる損失を最適化する生成的敵ネットワークを構築することにより,著者の匿名化に新たなアプローチを提案する。
完全自動方式は, コンテンツ保存や流布において他の手法と同等の結果を得るが, 匿名化においてはベースラインよりも優れていた。
さらに,オープンセットの文脈にうまく一般化し,これまでに遭遇したことのない著者の文章を匿名化することができる。
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