Privacy-Preserving Synthetic Review Generation with Diverse Writing Styles Using LLMs

📄 arXiv: 2507.18055v1 📥 PDF

作者: Tevin Atwal, Chan Nam Tieu, Yefeng Yuan, Zhan Shi, Yuhong Liu, Liang Cheng

分类: cs.CL, cs.CR, cs.LG

发布日期: 2025-07-24

💡 一句话要点

提出基于提示的方法，提升LLM生成合成评论的多样性并保护隐私

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

关键词: 合成数据生成 大型语言模型 隐私保护 提示工程 多样性评估

📋 核心要点

  1. 现有方法难以保证LLM生成合成数据的多样性，且存在隐私泄露风险，阻碍了其在数据驱动应用中的广泛应用。
  2. 论文提出一种基于提示的方法，通过优化提示工程，引导LLM生成更具多样性且隐私保护的合成评论数据。
  3. 实验结果表明，该方法能够有效提升合成评论的多样性，并在一定程度上降低隐私泄露的风险。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）生成的合成数据在数据驱动的应用中提供了机遇和挑战。虽然合成数据为模型训练提供了一种经济高效、可扩展的替代方案，但其多样性和隐私风险仍未得到充分探索。本文关注于基于文本的合成数据，提出了一套全面的指标来定量评估由几种最先进的LLMs生成的合成数据集的多样性（即语言表达、情感和用户视角）和隐私性（即重新识别风险和风格异常值）。实验结果表明，LLMs在生成多样化和保护隐私的合成数据方面的能力存在显著局限性。在评估结果的指导下，提出了一种基于提示的方法，以增强合成评论的多样性，同时保护评论者的隐私。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM生成合成评论数据时，多样性不足和隐私保护不足的问题。现有方法生成的合成数据往往在语言表达、情感和用户视角上较为单一，并且存在用户身份被重新识别的风险，限制了合成数据在实际应用中的价值。

核心思路：论文的核心思路是通过优化LLM的提示（Prompt），引导LLM生成更具多样性的文本，同时避免生成包含个人身份信息的文本。通过精心设计的提示，可以控制LLM的生成风格、情感倾向和用户视角，从而提高合成数据的质量和可用性。

技术框架：该方法主要包括以下几个阶段：1) 使用不同的LLM生成初始的合成评论数据集；2) 使用提出的指标体系评估生成数据的多样性和隐私性；3) 基于评估结果，设计和优化LLM的提示；4) 使用优化后的提示重新生成合成评论数据集；5) 再次评估生成数据的多样性和隐私性，并进行迭代优化。

关键创新：该方法的关键创新在于提出了一种基于提示工程的合成数据生成方法，能够有效地控制LLM的生成行为，从而提高合成数据的多样性和隐私性。此外，论文还提出了一套全面的指标体系，用于定量评估合成数据的多样性和隐私风险。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 多样性指标：包括语言表达多样性（例如，词汇丰富度、句法复杂度）、情感多样性（例如，情感极性、情感强度）和用户视角多样性（例如，不同用户群体的观点）；2) 隐私性指标：包括重新识别风险（例如，基于属性推断的攻击）和风格异常值（例如，与真实数据相比的显著风格差异）；3) 提示设计：通过在提示中引入不同的约束条件和引导语，控制LLM的生成风格和内容。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，通过优化提示，可以显著提高LLM生成合成评论的多样性。例如，在语言表达多样性方面，优化后的提示能够生成更丰富的词汇和更复杂的句法结构。在隐私保护方面，优化后的提示能够降低用户身份被重新识别的风险。论文提出的指标体系能够有效地评估合成数据的质量和隐私风险。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要合成评论数据的场景，例如：1) 训练情感分析模型；2) 评估产品或服务的用户反馈；3) 生成用于数据增强的训练数据；4) 在隐私敏感场景下进行模型训练和评估。该方法有助于降低数据采集成本，提高模型训练效率，并保护用户隐私。

📄 摘要（原文）

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.