論文の概要: Re-identification of De-identified Documents with Autoregressive Infilling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12859v1
• Date: Mon, 19 May 2025 08:43:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.492888
• Title: Re-identification of De-identified Documents with Autoregressive Infilling
• Title（参考訳）: 自己回帰記入による未確認文書の再同定
• Authors: Lucas Georges Gabriel Charpentier, Pierre Lison,
• Abstract要約: 本稿では、背景知識を表す文書のデータベースに基づいて、再識別の逆過程を試み、RAGにインスパイアされた新しい手法を提案する。 特定されていないテキストの80%を回復し、背景知識のレベルとともに再識別精度が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2406151150434894
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Documents revealing sensitive information about individuals must typically be de-identified. This de-identification is often done by masking all mentions of personally identifiable information (PII), thereby making it more difficult to uncover the identity of the person(s) in question. To investigate the robustness of de-identification methods, we present a novel, RAG-inspired approach that attempts the reverse process of re-identification based on a database of documents representing background knowledge. Given a text in which personal identifiers have been masked, the re-identification proceeds in two steps. A retriever first selects from the background knowledge passages deemed relevant for the re-identification. Those passages are then provided to an infilling model which seeks to infer the original content of each text span. This process is repeated until all masked spans are replaced. We evaluate the re-identification on three datasets (Wikipedia biographies, court rulings and clinical notes). Results show that (1) as many as 80% of de-identified text spans can be successfully recovered and (2) the re-identification accuracy increases along with the level of background knowledge.
• Abstract（参考訳）: 個人に関する機密情報を明らかにする文書は通常、特定されなければならない。 この識別は、個人識別可能な情報のすべての言及(PII)を隠蔽することで行われることが多く、それによって、被疑者の同一性を明らかにすることがより困難になる。 そこで本研究では,背景知識を表わす文書データベースに基づく再識別の逆プロセスを試行する,RAGにインスパイアされた新しい手法を提案する。 個人識別子が隠されたテキストが与えられた場合、再識別は2つのステップで進む。 検索者は、まず、再識別に関連すると考えられる背景知識通路から選択する。 これらの文は、各テキストのオリジナル内容を推測するインフィルモデルに提供される。 この処理は、すべてのマスクスパンが交換されるまで繰り返される。 本研究は,3つのデータセット(ウィキペディア・バイオグラフィー,裁判所判決,臨床ノート)について再同定を行った。 その結果,(1)未同定テキストの80%は回復可能であり,(2)再同定精度は背景知識のレベルとともに向上することがわかった。

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