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跨平台和语言：Instagram、YouTube 和 TikTok 上的荷兰影响者和法律披露
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种保护用户在线自披露隐私的方法，通过鉴别和抽象，建立了一个包括19个自披露类别的分类方式，并开发了一个大样本。最佳模型能够生成多样的抽象，保持高度效用的同时降低隐私风险。用户研究显示，82%的参与者对模型持积极态度。
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关键要点
- 提出了一种保护用户在线自披露隐私的方法。
- 建立了一个包括19个自披露类别的分类方式。
- 开发了一个由4.8K注释披露跨度组成的大样本。
- 通过微调语言模型，在Token F1上达到75%以上。
- 用户研究显示，82%的参与者对模型持积极态度。
- 强调模型在现实世界中的适用性。
- 提出了自披露抽象的任务，尝试了单一抽象和三个抽象设置。
- 探索了多种微调策略。
- 最佳模型能够生成多样的抽象，适度降低隐私风险的同时保持高度效用。
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