自然言語処理における属性単位での反学習

機械反学習（MachineUnlearning）は有害なデータセットからの影響を軽減できる注目すべき手法である．特に自然言語処理領域では利用者の視点から，特定の個別情報を削除できるかに主に焦点が当てられている．しかし，モデル提供者の視点からは，反学習が要求に対して特定の個別情報にのみ適用される限りでは，モデルがリスクとなる情報を出力する可能性は排除できない．この問題に対処するため，本研究ではモデル提供者がリスクのある属性に関する情報を抑制するため，属性単位での反学習が汎化しているかを評価する新しいデータセットと問題設定を提案する．提案したデータセットを用いて，既存の手法が属性単位での反学習にどれだけ適応できるかを調査し，また，提案手法であるラビング（Rubbing）が代表的な手法と比較して安定して性能を発揮できることを示す．