法律文本嵌入中的匿名化技术旨在移除或模糊敏感信息，同时保留文本的语义含义，以便用于机器学习任务。三个关键方法包括：预处理阶段移除实体、模型训练期间应用差分隐私，以及后处理嵌入以掩盖可识别模式。每种方法都在保护隐私和保持嵌入对下游应用（如案件分类或合同分析）的效用之间取得平衡。
首先，对法律文本进行预处理以移除或替换敏感实体是基础步骤。诸如命名实体识别（NER）模型之类的工具（经过训练用于检测法律特定术语，例如“原告 X”或“案件号 12345”）可以自动修订或将其替换为通用标签（例如“[姓名]”或“[案件ID]”）。例如，在法院判决书上微调的 NER 模型可以标记并替换个人身份信息 (PII)，例如社会安全号码，用占位符代替。正则表达式也可用于识别结构化模式（例如“DD/MM/YYYY”格式的日期）进行匿名化。这确保了输入到嵌入模型的原始文本不包含敏感细节，但这需要仔细验证，以避免遗漏特定于上下文的实体。
其次，在嵌入模型训练过程中应用差分隐私（DP）技术可以添加受控噪声，使原始数据更难被逆向工程。例如，在训练基于 BERT 的法律嵌入模型时，DP-SGD（带有 DP 保证的随机梯度下降）会向梯度更新中引入随机噪声，限制任何单个数据点的影响。这可以防止攻击者从嵌入中提取关于个人或案件的特定细节。然而，DP 需要调整噪声水平：噪声过多会降低嵌入质量，而噪声过少则存在隐私泄露的风险。TensorFlow Privacy 等工具简化了 DP-SGD 的实现。
最后，对嵌入进行后处理可以进一步匿名化数据。k-匿名性等技术确保数据集中的每个嵌入都与至少 k-1 个其他嵌入无法区分。例如，对合同条款嵌入进行聚类并将每个嵌入替换为其聚类中心，可以使追踪单个条款变得更困难。或者，对抗性训练可以修改嵌入，以阻止预测敏感属性（例如法官身份），同时保留与任务相关的特征。IBM 的 AIF360 等库提供了用于此类关注公平性的后处理的 API。结合这些步骤——预处理、DP 训练的模型和后处理调整——可以构建分层隐私保护，适用于需要严格遵守 GDPR 等法规的法律应用。