本研究は、データプライバシーの分野において、テキストを効果的に匿名化する能力が重要であることを示している。特に、深層学習およびトランスフォーマーアーキテクチャの普及に伴い、これらの高度なモデルをテキスト匿名化タスクに活用する関心が高まっている。
本研究では、頑健性と多様性で知られるCoNLL-2003データセットを使用し、さまざまなモデルの性能を評価している。その結果、モダンなモデルは文脈的微妙さを捉える高度な機能を示す一方で、特定の従来型アーキテクチャも高い性能を維持していることが明らかになった。
この研究は、ユーザーの匿名化ニーズに最適なモデルを選択するための指針を提供し、この分野の今後の進展につながる可能性のある道筋を明らかにすることを目的としている。
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by Dimitris Asi... : arxiv.org 04-24-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.14465.pdfDaha Derin Sorular