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

📄 arXiv: 2406.03749v2 📥 PDF

作者: Shuo Huang, William MacLean, Xiaoxi Kang, Qiongkai Xu, Zhuang Li, Xingliang Yuan, Gholamreza Haffari, Lizhen Qu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-06-06 (更新: 2025-05-27)

💡 一句话要点

NAP^2：通过模仿人类行为，实现自然且保护隐私的文本重写基准。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本重写 隐私保护 自然语言处理 大型语言模型 匿名化

📋 核心要点

  1. 现有匿名化方法在保护隐私的同时，往往牺牲了文本的自然度和可用性，难以满足实际需求。
  2. NAP^2 借鉴人类处理敏感信息的策略，通过删除和抽象化敏感内容，旨在生成更自然且保护隐私的文本。
  3. 该论文构建了首个相关语料库NAP^2，并通过实验验证了该方法在隐私保护和数据效用之间的平衡性。

📝 摘要（中文）

随着基于云的大型语言模型（LLM）的广泛使用，用户隐私问题日益突出，因为敏感信息可能在与这些服务的交互过程中被无意泄露。为了在将敏感数据发送到这些模型之前保护隐私，我们建议使用人类常用的两种策略来清理敏感文本：i）删除敏感表达，以及 ii）通过抽象化来模糊敏感细节。为了探索这些问题并开发文本重写工具，我们通过众包和使用大型语言模型（LLM）创建了第一个语料库，命名为NAP^2。与之前的匿名化工作相比，我们的大量实验表明，受人类启发的方法可以产生更自然的重写，并在隐私保护和数据效用之间实现更好的平衡。有兴趣访问该数据集的研究人员请通过电子邮件联系第一作者或通讯作者。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决云端LLM应用中用户隐私泄露的问题。现有文本匿名化方法通常会牺牲文本的自然度和可用性，导致匿名化后的文本难以使用。因此，需要一种既能保护隐私，又能保持文本自然度的文本重写方法。

核心思路：论文的核心思路是模仿人类在处理敏感信息时的两种常见策略：删除敏感表达和抽象化敏感细节。通过学习人类的重写方式，可以生成更自然、更符合人类语言习惯的匿名化文本。

技术框架：该研究主要包含两个阶段：一是构建NAP^2语料库，该语料库包含原始文本、人工重写版本和LLM生成的重写版本；二是基于该语料库训练文本重写模型，并评估其在隐私保护和数据效用方面的性能。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了基于人类策略的文本重写方法，并构建了相应的NAP^2语料库。与传统的匿名化方法相比，该方法更注重保持文本的自然度，从而提高了匿名化后文本的可用性。

关键设计：NAP^2语料库的构建采用了众包和LLM相结合的方式，以保证语料库的多样性和质量。在模型训练方面，可以使用各种文本生成模型，并结合特定的损失函数来优化模型的隐私保护和自然度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于NAP^2语料库训练的文本重写模型在隐私保护和数据效用之间取得了更好的平衡。与传统的匿名化方法相比，该方法生成的重写文本更自然，更易于理解，同时也能有效保护用户的敏感信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要保护用户隐私的场景，例如医疗记录处理、金融数据分析、在线社交平台等。通过自动化的文本重写，可以有效防止敏感信息泄露，同时保证数据的可用性，从而促进数据共享和利用。

📄 摘要（原文）

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.