Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

""I Need More Context and an English Translation"": Analysing How LLMs Identify Personal Information in Komi, Polish, and English

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F26%3AQYNH2SU8" target="_blank" >RIV/00216208:11320/26:QYNH2SU8 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://aclanthology.org/2025.resourceful-1.32/" target="_blank" >https://aclanthology.org/2025.resourceful-1.32/</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    ""I Need More Context and an English Translation"": Analysing How LLMs Identify Personal Information in Komi, Polish, and English

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Automatic identification of personal information (PI) is particularly difficult for languages with limited linguistic resources. Recently, large language models (LLMs) have been applied to various tasks involving low-resourced languages, but their capability to process PI in such contexts remains under-explored. In this paper we provide a qualitative analysis of the outputs from three LLMs prompted to identify PI in texts written in Komi (Permyak and Zyrian), Polish, and English. Our analysis highlights challenges in using pre-trained LLMs for PI identification in both low- and medium-resourced languages. It also motivates the need to develop LLMs that understand the differences in how PI is expressed across languages with varying levels of availability of linguistic resources.

  • Název v anglickém jazyce

    ""I Need More Context and an English Translation"": Analysing How LLMs Identify Personal Information in Komi, Polish, and English

  • Popis výsledku anglicky

    Automatic identification of personal information (PI) is particularly difficult for languages with limited linguistic resources. Recently, large language models (LLMs) have been applied to various tasks involving low-resourced languages, but their capability to process PI in such contexts remains under-explored. In this paper we provide a qualitative analysis of the outputs from three LLMs prompted to identify PI in texts written in Komi (Permyak and Zyrian), Polish, and English. Our analysis highlights challenges in using pre-trained LLMs for PI identification in both low- and medium-resourced languages. It also motivates the need to develop LLMs that understand the differences in how PI is expressed across languages with varying levels of availability of linguistic resources.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the Third Workshop on Resources and Representations for Under-Resourced Languages and Domains

  • ISBN

    978-9908-53-121-2

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    14

  • Strana od-do

    165-178

  • Název nakladatele

  • Místo vydání

  • Místo konání akce

    Tallinn, Estonia

  • Datum konání akce

    1. 1. 2026

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku