論文の概要: Privacy-Preserving Synthetic Review Generation with Diverse Writing Styles Using LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18055v1
• Date: Thu, 24 Jul 2025 03:12:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-25 15:10:42.916306
• Title: Privacy-Preserving Synthetic Review Generation with Diverse Writing Styles Using LLMs
• Title（参考訳）: LLMを用いた多彩な書体スタイルによるプライバシ保護合成レビュー生成
• Authors: Tevin Atwal, Chan Nam Tieu, Yefeng Yuan, Zhan Shi, Yuhong Liu, Liang Cheng,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)によって生成された合成データは、モデルトレーニングを容易にするために、実世界のデータに代わる費用効率が高くスケーラブルな代替手段を提供する。 我々は,複数の最先端LCMから生成される合成データセットの多様性(言語表現,感情,ユーザ視点)を定量的に評価する。 評価結果を参考に,レビュアーのプライバシを保ちつつ,合成レビューの多様性を高めるために,プロンプトベースのアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.719863580831653
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing use of synthetic data generated by Large Language Models (LLMs) presents both opportunities and challenges in data-driven applications. While synthetic data provides a cost-effective, scalable alternative to real-world data to facilitate model training, its diversity and privacy risks remain underexplored. Focusing on text-based synthetic data, we propose a comprehensive set of metrics to quantitatively assess the diversity (i.e., linguistic expression, sentiment, and user perspective), and privacy (i.e., re-identification risk and stylistic outliers) of synthetic datasets generated by several state-of-the-art LLMs. Experiment results reveal significant limitations in LLMs' capabilities in generating diverse and privacy-preserving synthetic data. Guided by the evaluation results, a prompt-based approach is proposed to enhance the diversity of synthetic reviews while preserving reviewer privacy.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)によって生成される合成データの利用の増加は、データ駆動アプリケーションにおける機会と課題の両方を提示する。 合成データは、モデルトレーニングを容易にするために、実世界のデータに代わるコスト効率が高くスケーラブルな代替手段を提供するが、その多様性とプライバシーのリスクは未調査のままである。 テキストベースの合成データに着目し,複数の最先端LCMが生成する合成データセットの多様性(言語表現,感情,ユーザ視点)とプライバシ(再識別リスクとスタイリスティックアウトリーチ)を定量的に評価する,包括的なメトリクスセットを提案する。 実験結果から,LLMの多種多様かつプライバシ保護型合成データ生成能力の大幅な制限が明らかになった。 評価結果を参考に,レビュアーのプライバシを保ちつつ,合成レビューの多様性を高めるために,プロンプトベースのアプローチを提案する。

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