固有表現抽出と差分プライバシーを用いた

近年，法務や医療ドメインにおいて，テキストデータの二次利用への期待が高まっている．しかし，裁判記録などの公的文書には，多角的かつ潜在的な個人情報が含まれており，安全な匿名化が課題となっている．従来から用いられてきた固有表現抽出（NER）に基づく匿名化手法は，氏名や住所といった既知の識別子の除去には有効であるが，文脈や文体の組み合わせで生じる再識別リスクを完全には排除できない．そこで本稿では，識別子を構造的に除去するNERと，数理的にプライバシー保証を与える差分プライバシー（DP）を組み合わせた二段階匿名化手法を提案する．評価実験では，TABCorpusを用い，4種のDPメカニズムを比較する．特に，プライバシー予算（𝜀）に対する各手法の感度や，言語品質への影響，および情報理論的指標に基づく「情報の絞り込み」の度合いに注目して考察する．