大規模コーパスにおける要配慮個人情報検出の精度向上

要配慮個人情報を含む大規模コーパスで学習した大規模言語モデル（LLM）は，出力を通じて当該情報を漏洩する危険性があり，それを検出する技術が必要である．本研究では，要配慮個人情報に関係するが非要配慮である境界的な文書を追加したデータセットを人手により構築し，検出器を学習する．その結果，再現率を維持したまま適合率が向上し，高速で実用的な検出器を構築できた．