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Towards Privacy by Design in Learner Corpora Research: A Case of On-the-fly Pseudonymization of Swedish Learner Essays

机译：在学习者学习者研究中设计的隐私：瑞典学习者论文的一例的案例

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This article reports on an ongoing project aiming at automatization of pseudonymization of learner essays. The process includes three steps: identification of personal information in an unstructured text, labeling for a category, and pseudonymization. We experiment with rule-based methods for detection of 15 categories out of the suggested 19 (Megyesi et al., 2018) that we deem important and/or doable with automatic approaches. For the detection and labeling steps, we use resources covering personal names, geographic names, company and university names and others. For the pseudonymization step, we replace the item using another item of the same type from the above-mentioned resources. Evaluation of the detection and labeling steps are made on a set of manually anonymized essays. The results are promising and show that 89% of the personal information can be successfully identified in learner data, and annotated correctly with an inter-annotator agreement of 86% measured as Fleiss kappa and Krippendorff's alpha.
机译：本文有关旨在自动化学习者论文的持续项目的报告。该过程包括三个步骤：在非结构化文本中识别个人信息，为类别标记和假义。我们试验基于规则的方法，以检测建议的19个包含的15个类别（Megyesi等，2018），我们认为具有自动方法的重要和/或可行。对于检测和标记步骤，我们使用涵盖个人名称，地理名称，公司和大学名称等的资源。对于假义步骤，我们使用上述资源使用其他相同类型的其他项目替换该项目。对检测和标记步骤的评估是在一组手动匿名的论文上进行的。结果是有前途的，并表明89％的个人信息可以在学习者数据中成功确定，并将其注释，以逃离Kappa和Krippendorff的alpha衡量的86％。

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