AspirinSum: an Aspect-based utility-preserved de-identification Summarization framework
作者: Ya-Lun Li
分类: cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-06-20
💡 一句话要点
提出AspirinSum框架，通过基于方面的方法实现效用保持的去标识化摘要。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 去标识化 文本摘要 隐私保护 自然语言处理 方面提取
📋 核心要点
- 现有文本去标识化方法依赖人工标注或预定义类别，难以适应特定领域，且效率较低。
- AspirinSum框架通过学习对齐专家知识，提取并替换个人敏感方面子句，实现去标识化。
- 该框架旨在生成可用于数据发布的去标识化数据集，促进下游任务在隐私敏感领域的应用。
📝 摘要（中文）
由于大型语言模型(LLM)的快速发展，整个社区都在积极利用任何可用的文本数据来训练LLM。目前，大部分可用的文本数据都来自互联网，这被认为是廉价的训练数据来源。然而，当人们试图将LLM的能力扩展到个人相关领域，如医疗保健或教育时，这些领域缺乏公共数据集使得LLM的适应速度大大降低。缺乏公共可用数据集的原因是它们通常包含个人敏感信息。为了遵守隐私法，这些领域的数据在传播之前需要进行去标识化。已经有很多研究试图解决图像或表格数据的这个问题。然而，针对文本数据的高效和通用的去标识化方法的研究有限。大多数方法基于人工标注或预定义的类别列表，通常不能轻易地适应特定领域。本研究旨在开发一个文本去标识化框架，该框架可以很容易地适应特定领域，利用现有的专家知识，而无需进一步的人工标注。我们提出了一个基于方面的效用保持的去标识化摘要框架AspirinSum，通过学习对齐来自现有评论数据的专家方面，它可以有效地总结个人敏感文档，通过提取个人敏感方面相关的子句，并通过用相似方面子句替换它来进行去标识化。我们设想，去标识化的文本可以用于数据发布，最终发布我们的去标识化数据集以供下游任务使用。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决文本数据去标识化的问题，尤其是在医疗、教育等包含大量个人敏感信息的领域。现有方法，如人工标注或基于预定义类别列表的方法，存在效率低、难以适应特定领域以及需要大量人工干预等痛点。这些痛点限制了LLM在这些领域的应用，因为缺乏可用的、符合隐私法规的训练数据。
核心思路：AspirinSum的核心思路是利用基于方面（Aspect-based）的摘要方法，提取文档中与个人敏感信息相关的方面，并用具有相似方面的子句进行替换，从而实现去标识化。这种方法旨在在保护隐私的同时，尽可能保留原始文本的效用，使其仍然可以用于下游任务。
技术框架：AspirinSum框架主要包含以下几个阶段：1) 方面提取：从现有评论数据中学习专家定义的方面。2) 敏感子句提取：识别文档中与个人敏感方面相关的子句。3) 子句替换：使用具有相似方面的子句替换敏感子句，从而实现去标识化。4) 摘要生成：将替换后的子句组合成摘要，生成去标识化的文本。
关键创新：AspirinSum的关键创新在于其基于方面的方法，能够自动识别和替换个人敏感信息，而无需人工标注或预定义类别。这种方法更具通用性和可扩展性，可以适应不同的领域和数据集。此外，该框架旨在保持原始文本的效用，使其仍然可以用于下游任务，例如文本分类、情感分析等。
关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) 如何定义和提取方面；2) 如何衡量子句之间的相似度；3) 如何选择合适的替换子句；4) 如何保证替换后的文本的流畅性和可读性。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节未知，需要查阅论文全文。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
由于论文摘要中没有提供具体的实验结果，因此无法总结实验亮点。需要查阅论文全文才能了解AspirinSum框架的性能表现，例如，去标识化后的文本的效用保持程度、与现有方法的对比结果等。具体性能数据、对比基线、提升幅度等信息未知。
🎯 应用场景
AspirinSum框架可应用于医疗、教育、金融等隐私敏感领域，生成可安全发布和共享的去标识化数据集。这有助于促进LLM在这些领域的应用，例如，可以利用去标识化的医疗记录训练LLM，辅助医生进行诊断和治疗。此外，该框架还可以用于保护个人隐私，防止敏感信息泄露。
📄 摘要（原文）
Due to the rapid advancement of Large Language Model (LLM), the whole community eagerly consumes any available text data in order to train the LLM. Currently, large portion of the available text data are collected from internet, which has been thought as a cheap source of the training data. However, when people try to extend the LLM's capability to the personal related domain, such as healthcare or education, the lack of public dataset in these domains make the adaption of the LLM in such domains much slower. The reason of lacking public available dataset in such domains is because they usually contain personal sensitive information. In order to comply with privacy law, the data in such domains need to be de-identified before any kind of dissemination. It had been much research tried to address this problem for the image or tabular data. However, there was limited research on the efficient and general de-identification method for text data. Most of the method based on human annotation or predefined category list. It usually can not be easily adapted to specific domains. The goal of this proposal is to develop a text de-identification framework, which can be easily adapted to the specific domain, leverage the existing expert knowledge without further human annotation. We propose an aspect-based utility-preserved de-identification summarization framework, AspirinSum, by learning to align expert's aspect from existing comment data, it can efficiently summarize the personal sensitive document by extracting personal sensitive aspect related sub-sentence and de-identify it by substituting it with similar aspect sub-sentence. We envision that the de-identified text can then be used in data publishing, eventually publishing our de-identified dataset for downstream task use.