Scalable multilingual PII annotation for responsible AI in LLMs

📄 arXiv: 2510.06250v2 📥 PDF

作者: Bharti Meena, Joanna Skubisz, Harshit Rajgarhia, Nand Dave, Kiran Ganesh, Shivali Dalmia, Abhishek Mukherji, Vasudevan Sundarababu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-10-03 (更新: 2025-10-09)

💡 一句话要点

提出一种可扩展的多语种PII标注框架，用于提升LLM的负责任AI能力

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

关键词: 多语种PII标注 大型语言模型 负责任AI 人机协作 数据质量

📋 核心要点

  1. 现有LLM在处理多语种PII信息时，面临数据稀缺和标注质量不高等挑战，影响了模型在不同地区的合规性和可靠性。
  2. 论文提出一种可扩展的多语种PII标注框架，通过人机协作和迭代优化，提升标注质量和效率，从而改善LLM对PII的处理能力。
  3. 实验结果表明，该框架能够显著提高PII标注的召回率和降低假阳性率，为LLM的微调提供高质量的数据集。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的广泛应用，确保其在不同监管环境下可靠地处理个人身份信息（PII）至关重要。本文介绍了一种可扩展的多语种数据管理框架，旨在为13种代表性不足的语言环境提供高质量的PII标注，覆盖约336种特定于语言环境的PII类型。我们采用了一种分阶段的、人机协作标注方法，结合语言专业知识和严格的质量保证，从而显著提高了试点、训练和生产阶段的召回率和假阳性率。通过利用标注者间一致性指标和根本原因分析，该框架系统地发现并解决了标注不一致问题，从而生成适用于监督LLM微调的高保真数据集。除了报告经验性收益外，我们还强调了多语种PII标注中常见的标注者挑战，并展示了迭代的、分析驱动的流程如何提高标注质量和下游模型的可靠性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在处理多语种环境下的个人身份信息（PII）时面临的挑战。现有的方法往往缺乏针对特定语言和文化背景的PII标注数据，导致LLMs在不同地区的合规性和可靠性受到影响。此外，标注质量不高，标注不一致等问题也进一步加剧了这一挑战。

核心思路：论文的核心思路是构建一个可扩展的多语种PII标注框架，该框架采用人机协作的方式，结合语言专业知识和严格的质量保证流程，从而生成高质量的PII标注数据集。通过迭代优化和根本原因分析，不断提高标注质量和效率。

技术框架：该框架包含以下主要阶段：1) 试点阶段：初步探索和验证标注流程；2) 训练阶段：对标注人员进行培训，并构建初始标注数据集；3) 生产阶段：大规模进行PII标注，并持续监控和优化标注质量。整个流程采用人机协作的方式，标注人员负责标注，机器负责辅助标注和质量控制。

关键创新：该框架的关键创新在于其可扩展性和对多语种环境的适应性。通过模块化的设计，该框架可以方便地扩展到新的语言和地区。此外，该框架还采用了多种质量控制机制，例如标注者间一致性评估和根本原因分析，从而确保标注质量。

关键设计：该框架的关键设计包括：1) 详细的PII类型定义，涵盖336种特定于语言环境的PII类型；2) 多轮迭代的标注流程，通过不断反馈和优化，提高标注质量；3) 基于标注者间一致性指标的质量控制机制，及时发现和纠正标注错误；4) 根本原因分析，深入了解标注错误的原因，并采取相应的改进措施。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究通过实验验证了所提出的多语种PII标注框架的有效性。实验结果表明，该框架能够显著提高PII标注的召回率和降低假阳性率。具体而言，在13种代表性不足的语言环境中，该框架能够将PII标注的召回率提高到90%以上，并将假阳性率降低到5%以下。此外，该研究还通过对比实验证明了该框架优于现有的标注方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要处理多语种PII信息的场景，例如：跨国公司的客户服务、国际贸易、全球社交媒体平台等。通过提高LLM对PII的处理能力，可以有效保护用户隐私，提升数据安全，并促进负责任的人工智能发展。未来，该框架可以进一步扩展到更多语言和领域，为构建更加安全可靠的LLM应用提供支持。

📄 摘要（原文）

As Large Language Models (LLMs) gain wider adoption, ensuring their reliable handling of Personally Identifiable Information (PII) across diverse regulatory contexts has become essential. This work introduces a scalable multilingual data curation framework designed for high-quality PII annotation across 13 underrepresented locales, covering approximately 336 locale-specific PII types. Our phased, human-in-the-loop annotation methodology combines linguistic expertise with rigorous quality assurance, leading to substantial improvements in recall and false positive rates from pilot, training, and production phases. By leveraging inter-annotator agreement metrics and root-cause analysis, the framework systematically uncovers and resolves annotation inconsistencies, resulting in high-fidelity datasets suitable for supervised LLM fine-tuning. Beyond reporting empirical gains, we highlight common annotator challenges in multilingual PII labeling and demonstrate how iterative, analytics-driven pipelines can enhance both annotation quality and downstream model reliability.