Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evaluating the Efficacy of AI Techniques in Textual Anonymization: A Comparative Study

論文の概要: Evaluating the Efficacy of AI Techniques in Textual Anonymization: A Comparative Study

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06709v1
Date: Thu, 9 May 2024 11:29:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-14 20:31:40.637108
Title: Evaluating the Efficacy of AI Techniques in Textual Anonymization: A Comparative Study
Title（参考訳）: テキスト匿名化におけるAI技術の有効性評価 : 比較研究
Authors: Dimitris Asimopoulos, Ilias Siniosoglou, Vasileios Argyriou, Sotirios K. Goudos, Konstantinos E. Psannis, Nikoleta Karditsioti, Theocharis Saoulidis, Panagiotis Sarigiannidis,
Abstract要約: 本研究では、条件付きランダムフィールド(CRF)、Long Short-Term Memory(LSTM)、Embedddings from Language Models(ELMo)、Transformersアーキテクチャに焦点を当てたテキスト匿名化手法に焦点を当てた。 CRF, LSTM, ELMoは, 従来の手法よりも優れていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.962542204378336
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In the digital era, with escalating privacy concerns, it's imperative to devise robust strategies that protect private data while maintaining the intrinsic value of textual information. This research embarks on a comprehensive examination of text anonymisation methods, focusing on Conditional Random Fields (CRF), Long Short-Term Memory (LSTM), Embeddings from Language Models (ELMo), and the transformative capabilities of the Transformers architecture. Each model presents unique strengths since LSTM is modeling long-term dependencies, CRF captures dependencies among word sequences, ELMo delivers contextual word representations using deep bidirectional language models and Transformers introduce self-attention mechanisms that provide enhanced scalability. Our study is positioned as a comparative analysis of these models, emphasising their synergistic potential in addressing text anonymisation challenges. Preliminary results indicate that CRF, LSTM, and ELMo individually outperform traditional methods. The inclusion of Transformers, when compared alongside with the other models, offers a broader perspective on achieving optimal text anonymisation in contemporary settings.
Abstract（参考訳）: デジタル時代には、プライバシーの懸念がエスカレートしているため、テキスト情報の本質的な価値を維持しながら、プライベートデータを保護する堅牢な戦略を考案することが不可欠である。本研究では、条件付きランダムフィールド(CRF)、Long Short-Term Memory(LSTM)、Embddings from Language Models(ELMo)、Transformersアーキテクチャの変換機能を中心に、テキスト匿名化手法の総合的な検討に着手する。 LSTMは長期的依存関係をモデル化し、CRFは単語列間の依存関係をキャプチャし、ELMoは深層双方向言語モデルを用いて文脈的単語表現を提供する。本研究はこれらのモデルの比較分析として位置づけられ,テキスト匿名化問題に対処する上での相乗的可能性を強調した。 CRF, LSTM, ELMoは, 従来の手法よりも優れていた。トランスフォーマーは、他のモデルと比べれば、現代の設定で最適なテキスト匿名化を実現するためのより広い視点を提供する。

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