Large Language Models for Automatic Detection of Sensitive Topics

📄 arXiv: 2409.00940v1 📥 PDF

作者: Ruoyu Wen, Stephanie Elena Crowe, Kunal Gupta, Xinyue Li, Mark Billinghurst, Simon Hoermann, Dwain Allan, Alaeddin Nassani, Thammathip Piumsomboon

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-09-02

备注: 2024 Oz CHI conference

💡 一句话要点

利用大型语言模型自动检测敏感话题，提升在线社区内容审核效率。

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

关键词: 大型语言模型 内容审核 敏感信息检测 心理健康 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 传统内容审核依赖人工，效率低且易出错，难以应对海量信息带来的挑战。
  2. 本研究探索利用大型语言模型自动检测敏感信息，辅助人工审核，提升效率和准确性。
  3. 实验表明，GPT-4o等LLM在敏感信息检测方面表现出色，准确率高达99.5%，F1值达到0.99。

📝 摘要（中文）

为了维护安全的在线社区，内容审核中敏感信息检测至关重要。辅助这一传统的手动过程可以减轻人工审核员繁重而乏味的任务，使他们能够专注于可能存在潜在风险的标记内容。快速发展的大型语言模型（LLM）以其理解和处理自然语言的能力而闻名，因此为支持这一过程提供了一个潜在的解决方案。本研究探讨了五种LLM在两个在线数据集中检测心理健康领域敏感信息的能力，并从准确率、精确率、召回率、F1分数和一致性方面评估了它们的性能。研究结果表明，LLM有潜力作为一种方便而精确的检测工具集成到审核工作流程中。性能最佳的模型GPT-4o实现了99.5%的平均准确率和0.99的F1分数。我们讨论了在审核工作流程中使用LLM的优势和潜在挑战，并建议未来的研究应解决利用这项技术的伦理考量。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在线社区内容审核中，人工检测敏感信息效率低下的问题。现有方法依赖人工审核员，耗时耗力，且容易受到主观因素影响，难以保证准确性和一致性。尤其是在心理健康等敏感领域，误判或漏判可能造成严重后果。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的自然语言理解和生成能力，自动识别文本中的敏感信息。LLM经过预训练，能够理解上下文语境，识别潜在的风险信号，从而辅助人工审核员进行更高效、更准确的判断。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 数据收集：收集两个在线数据集，包含心理健康领域的文本信息。2) 模型选择：选择五种具有代表性的LLM，包括GPT-4o等。3) 模型训练/微调：根据具体情况，可能需要对LLM进行微调，以适应特定数据集和任务。4) 敏感信息检测：使用训练好的LLM对文本信息进行敏感信息检测，输出检测结果。5) 性能评估：使用准确率、精确率、召回率、F1分数和一致性等指标评估LLM的性能。

关键创新：该研究的关键创新在于探索了LLM在敏感信息自动检测领域的应用潜力，并验证了其可行性和有效性。与传统方法相比，LLM能够自动学习文本特征，无需人工设计规则或特征工程，降低了开发成本和维护难度。此外，LLM还能够处理复杂的语言现象，提高检测的准确性和鲁棒性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择合适的LLM：根据任务需求和计算资源，选择性能优异、成本可控的LLM。2) 数据预处理：对文本数据进行清洗、标准化等预处理操作，提高模型训练效果。3) 评估指标选择：选择合适的评估指标，全面评估LLM的性能，包括准确率、精确率、召回率、F1分数和一致性等。4) 实验设计：设计合理的实验方案，对比不同LLM的性能，并分析其优缺点。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GPT-4o模型在敏感信息检测方面表现最佳，平均准确率达到99.5%，F1分数达到0.99。这表明LLM在内容审核领域具有巨大的应用潜力，能够显著提高审核效率和准确性。此外，研究还对比了不同LLM的性能，为实际应用中选择合适的模型提供了参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种在线社区的内容审核，例如社交媒体平台、论坛、评论区等。通过自动检测敏感信息，可以及时发现并处理潜在的风险内容，维护健康的社区环境。此外，该技术还可以应用于心理健康咨询、危机干预等领域，为用户提供更及时、更有效的帮助。未来，该技术有望与人工智能伦理相结合，构建更安全、更负责任的在线环境。

📄 摘要（原文）

Sensitive information detection is crucial in content moderation to maintain safe online communities. Assisting in this traditionally manual process could relieve human moderators from overwhelming and tedious tasks, allowing them to focus solely on flagged content that may pose potential risks. Rapidly advancing large language models (LLMs) are known for their capability to understand and process natural language and so present a potential solution to support this process. This study explores the capabilities of five LLMs for detecting sensitive messages in the mental well-being domain within two online datasets and assesses their performance in terms of accuracy, precision, recall, F1 scores, and consistency. Our findings indicate that LLMs have the potential to be integrated into the moderation workflow as a convenient and precise detection tool. The best-performing model, GPT-4o, achieved an average accuracy of 99.5\% and an F1-score of 0.99. We discuss the advantages and potential challenges of using LLMs in the moderation workflow and suggest that future research should address the ethical considerations of utilising this technology.