LLMによる合成データ生成を用いた個人情報分類の高精度化

個人情報検出において，高精度な分類器の学習には大量のアノテーションデータが必要とされるが，プライバシー上の制約から実データの収集は困難である．本研究では，大規模言語モデル（LLM）を用いた合成データ生成によりこの課題を解決する手法を提案する．SPeDaC1ベンチマークにおける実験では，わずか100件のシードデータから9,000件の合成データを生成し，Accuracy0.927を達成した．これは少量実データのみでの学習（0.490）と比較して大幅な改善であり，LLMによる合成データ生成が少量データ学習の限界を克服する有効な手段であることを実証した．