論文の概要: NAP^2: A Benchmark for Naturalness and Privacy-Preserving Text Rewriting by Learning from Human

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03749v2
• Date: Tue, 27 May 2025 00:59:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:57.982581
• Title: NAP^2: A Benchmark for Naturalness and Privacy-Preserving Text Rewriting by Learning from Human
• Title（参考訳）: NAP^2:人間の学習による自然性・プライバシー保護テキストの書き直しベンチマーク
• Authors: Shuo Huang, William MacLean, Xiaoxi Kang, Qiongkai Xu, Zhuang Li, Xingliang Yuan, Gholamreza Haffari, Lizhen Qu,
• Abstract要約: 我々は,人間によって使用される2つの共通戦略を用いて,機密テキストの衛生化を提案する。 我々は,クラウドソーシングと大規模言語モデルの利用を通じて,NAP2という最初のコーパスをキュレートする。 匿名化に関する以前の研究と比較すると、人間に触発されたアプローチはより自然な書き直しをもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.46355425175232
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The widespread use of cloud-based Large Language Models (LLMs) has heightened concerns over user privacy, as sensitive information may be inadvertently exposed during interactions with these services. To protect privacy before sending sensitive data to those models, we suggest sanitizing sensitive text using two common strategies used by humans: i) deleting sensitive expressions, and ii) obscuring sensitive details by abstracting them. To explore the issues and develop a tool for text rewriting, we curate the first corpus, coined NAP^2, through both crowdsourcing and the use of large language models (LLMs). Compared to the prior works on anonymization, the human-inspired approaches result in more natural rewrites and offer an improved balance between privacy protection and data utility, as demonstrated by our extensive experiments. Researchers interested in accessing the dataset are encouraged to contact the first or corresponding author via email.
• Abstract（参考訳）: クラウドベースのLarge Language Models(LLM)の普及により、ユーザのプライバシに対する懸念が高まっている。 これらのモデルに機密データを送信する前にプライバシを保護するために、人間による2つの一般的な戦略を用いて機密テキストを衛生化することを提案する。 一 繊細な表現を削除すること、及び 二 機密事項を抽象化して隠蔽すること。 そこで本研究では,クラウドソーシングと大規模言語モデル(LLM)の利用を通じて,最初のコーパスであるNAP^2をキュレートする。 従来の匿名化研究と比較すると、人間にインスパイアされたアプローチはより自然な書き直しをもたらし、プライバシー保護とデータユーティリティのバランスを改善した。 データセットへのアクセスに関心のある研究者は、Eメールを通じて、最初のまたは対応する著者に連絡するように推奨されている。

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