論文の概要: FedBot: Enhancing Privacy in Chatbots with Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03228v1
• Date: Tue, 4 Apr 2023 23:13:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-07 13:13:58.897408
• Title: FedBot: Enhancing Privacy in Chatbots with Federated Learning
• Title（参考訳）: fedbot: 連合学習によるチャットボットのプライバシー向上
• Authors: Addi Ait-Mlouk, Sadi Alawadi, Salman Toor, Andreas Hellander
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は、データをその場所に保持する分散学習方法を通じて、データのプライバシを保護することを目的としている。 POCはDeep Bidirectional Transformerモデルとフェデレーション学習アルゴリズムを組み合わせて、コラボレーティブモデルトレーニング中の顧客のデータプライバシを保護する。 このシステムは、過去のインタラクションから学習する能力を活用することで、時間とともにパフォーマンスと精度を向上させるように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Chatbots are mainly data-driven and usually based on utterances that might be sensitive. However, training deep learning models on shared data can violate user privacy. Such issues have commonly existed in chatbots since their inception. In the literature, there have been many approaches to deal with privacy, such as differential privacy and secure multi-party computation, but most of them need to have access to users' data. In this context, Federated Learning (FL) aims to protect data privacy through distributed learning methods that keep the data in its location. This paper presents Fedbot, a proof-of-concept (POC) privacy-preserving chatbot that leverages large-scale customer support data. The POC combines Deep Bidirectional Transformer models and federated learning algorithms to protect customer data privacy during collaborative model training. The results of the proof-of-concept showcase the potential for privacy-preserving chatbots to transform the customer support industry by delivering personalized and efficient customer service that meets data privacy regulations and legal requirements. Furthermore, the system is specifically designed to improve its performance and accuracy over time by leveraging its ability to learn from previous interactions.
• Abstract（参考訳）: チャットボットは主にデータ駆動で、通常はセンシティブな発話に基づいている。 しかしながら、共有データによるディープラーニングモデルのトレーニングは、ユーザのプライバシを侵害する可能性がある。 このような問題はチャットボットの登場以来、一般的に存在してきた。 文献では、差分プライバシーやセキュアなマルチパーティ計算など、プライバシを扱うための多くのアプローチがあるが、そのほとんどはユーザーのデータにアクセスする必要がある。 このコンテキストでは、フェデレートラーニング(FL)は、データをその場所に保持する分散学習方法を通じて、データのプライバシを保護することを目的としている。 本稿では,大規模顧客サポートデータを活用した,概念実証(poc)のプライバシ保存型チャットボットであるfeedbotを提案する。 POCはDeep Bidirectional Transformerモデルとフェデレーション学習アルゴリズムを組み合わせて、コラボレーティブモデルトレーニング中の顧客のデータプライバシを保護する。 概念実証の結果は、プライバシー保護のチャットボットが、データプライバシー規則や法的要件を満たすパーソナライズされた効率的なカスタマーサービスを提供することで、カスタマーサポート産業を変革する可能性を示している。 さらに,従来のインタラクションから学習する能力を活用して,時間とともに性能と精度を向上させるように設計されている。

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