論文の概要: Towards Effective Paraphrasing for Information Disguise
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05018v1
- Date: Wed, 8 Nov 2023 21:12:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-10 16:42:34.386050
- Title: Towards Effective Paraphrasing for Information Disguise
- Title（参考訳）: 情報偽装の効果的なパラフレージングに向けて
- Authors: Anmol Agarwal, Shrey Gupta, Vamshi Bonagiri, Manas Gaur, Joseph
Reagle, Ponnurangam Kumaraguru
- Abstract要約: 著者の執筆したオンラインコミュニケーションがセンシティブなドメインに関連する場合,ID(Information Disguise)の研究が重要となる。
著者の投稿から与えられた文に対して,パラフレージングの方向に文の反復摂動を行う枠組みを提案する。
本研究は, パープレキシティスコアを用いたフレーズ重要度ランキングの新たな手法を導入し, ビームサーチによる複数レベルのフレーズ置換を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.356934367660811
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Information Disguise (ID), a part of computational ethics in Natural Language
Processing (NLP), is concerned with best practices of textual paraphrasing to
prevent the non-consensual use of authors' posts on the Internet. Research on
ID becomes important when authors' written online communication pertains to
sensitive domains, e.g., mental health. Over time, researchers have utilized
AI-based automated word spinners (e.g., SpinRewriter, WordAI) for paraphrasing
content. However, these tools fail to satisfy the purpose of ID as their
paraphrased content still leads to the source when queried on search engines.
There is limited prior work on judging the effectiveness of paraphrasing
methods for ID on search engines or their proxies, neural retriever (NeurIR)
models. We propose a framework where, for a given sentence from an author's
post, we perform iterative perturbation on the sentence in the direction of
paraphrasing with an attempt to confuse the search mechanism of a NeurIR system
when the sentence is queried on it. Our experiments involve the subreddit
'r/AmItheAsshole' as the source of public content and Dense Passage Retriever
as a NeurIR system-based proxy for search engines. Our work introduces a novel
method of phrase-importance rankings using perplexity scores and involves
multi-level phrase substitutions via beam search. Our multi-phrase substitution
scheme succeeds in disguising sentences 82% of the time and hence takes an
essential step towards enabling researchers to disguise sensitive content
effectively before making it public. We also release the code of our approach.
- Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)における計算倫理の一分野であるID(Information Disguise)は,インターネット上での著者のポストの非合意使用を防止するために,テキストパラフレーズのベストプラクティスに関心を持っている。
idの研究は、著者のオンラインコミュニケーションが機密ドメイン(例えばメンタルヘルス)に関連する場合に重要になる。
長年にわたり、研究者はAIベースの自動単語スピナー(SpinRewriter、WordAIなど)をパラフレーズコンテンツに利用してきた。
しかし、これらのツールがIDの目的を満足することができないのは、そのパラフレーズ付きコンテンツが検索エンジンで検索する際にもソースに繋がるからである。
サーチエンジンやそのプロキシ,ニューラルレトリバー(NeurIR)モデルにおけるIDのパラフレーズ化手法の有効性を判断するための先行研究は限られている。
そこで本研究では,著者の投稿から与えられた文に対してパラフレージングの方向に反復的な摂動を行い,その文が検索された場合のニューロワールシステムの探索機構を混乱させようとする枠組みを提案する。
我々の実験では、公開コンテンツのソースとしてsubreddit 'r/AmItheAsshole'、検索エンジンのNeurIRシステムベースのプロキシとしてDense Passage Retrieverが使われている。
本研究では,パープレキシティスコアを用いた新しいフレーズインポータンスランキング法を提案し,ビーム探索による多レベル句置換法を提案する。
我々のマルチフレーズ置換方式は82%の時間で文を分解することに成功し、研究者が公開する前に機密コンテンツを効果的に偽装できるようにするための重要な一歩を踏み出した。
このアプローチのコードもリリースしています。
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