ISO 24620-52024 语言资源管理-受控人类交流（CHC）-第5部分文本中个人数据识别和保护的词汇形态句法原则和方法标准立项发展报告

语言资源管理——受控人类交流（CHC）——第5部分：文本中个人数据识别和保护的词汇形态句法原则和方法标准立项发展报告EnglishTitleStandardizationDevelopmentReport:LanguageResourceManagement—ControlledHumanCommunication(CHC)—Part5:Lexico-morpho-syntacticPrinciplesandMethodologyforPersonalDataRecognitionandProtectioninText摘要随着全球数字化转型的深入推进与个人信息保护法规的日趋严格，文本数据中个人信息的自动识别与有效保护已成为语言资源管理与信息安全领域面临的重大技术挑战。国际标准化组织（ISO）于2024年6月3日正式发布ISO24620-5:2024《语言资源管理——受控人类交流（CHC）——第5部分：文本中个人数据识别和保护的词汇形态句法原则和方法》，该标准隶属于ISO24620系列，是受控人类交流（ControlledHumanCommunication,CHC）标准体系的重要组成部分。本标准在系统整合计算语言学、自然语言处理（NLP）、信息检索与知识表示等交叉学科研究成果的基础上，首次从词汇—形态—句法（lexico-morpho-syntactic）多维度出发，为文本中个人数据的自动识别与保护提供了系统化的原则框架与方法论规范。标准涵盖了个人数据识别的语言特征标注规范、形态句法分析流程、命名实体识别（NER）的技术要求以及隐私保护策略的评估指标体系等核心内容，填补了国际标准在语言层面对个人信息保护技术规范方面的空白。本报告对该标准的立项背景、研制过程、核心技术内容及推广应用前景进行了系统阐述，旨在为相关领域的技术研发、标准实施与政策制定提供参考。关键词：语言资源管理；受控人类交流；个人数据保护；词汇形态句法分析；自然语言处理；信息标准化；隐私保护Keywords:LanguageResourceManagement;ControlledHumanCommunication;PersonalDataProtection;Lexico-morpho-syntacticAnalysis;NaturalLanguageProcessing;InformationStandardization;PrivacyProtection一、引言1.1立项背景与现实需求进入21世纪第三个十年，全球数据规模呈现指数级增长态势。据国际数据公司（IDC）预测，2025年全球数据总量将达到175ZB，其中非结构化文本数据占比超过80%。在医疗健康、金融服务、法律服务、社会治理等关键领域，海量文本数据中蕴含大量个人信息与敏感数据，如何在充分发挥数据价值的同时有效保护个人隐私，已成为世界各国共同面临的紧迫课题。从立法层面看，欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）于2018年5月正式生效，对个人数据的收集、处理、存储和传输提出了严格要求；中国《个人信息保护法》于2021年11月1日起施行，确立了"告知—同意"为核心的个人信息处理规则；此外，美国加州《消费者隐私法案》（CCPA/CPRA）、巴西《通用数据保护法》（LGPD）等重要法规也相继出台。这些法律法规对个人数据的技术保护能力提出了明确要求，但在实际操作层面，如何利用语言技术实现对文本中个人数据的精准识别与有效保护，一直缺乏统一的技术标准与操作规范。1.2技术发展现状与标准化需求自然语言处理技术在近十年取得了突破性进展。基于深度学习的预训练语言模型（如BERT、GPT系列等）在命名实体识别、信息抽取、文本分类等任务上展现了卓越性能。然而，技术的快速演进也带来了新的挑战：不同系统间的数据格式不兼容、标注规范不一致、评价标准不统一等问题日益突出，严重制约了技术成果的规模化应用与跨系统互操作。尤其是在多语种环境下，不同语言在词汇构成、形态变化和句法结构上的显著差异，使得个人数据识别与保护面临更为复杂的技术难题。在此背景下，国际标准化组织ISO/TC37（语言与术语标准化技术委员会）敏锐把握技术发展脉搏，于其SC4（语言资源管理分技术委员会）框架下启动了ISO24620系列标准的研制工作。该系列标准旨在为受控人类交流提供系统化的语言资源管理规范，而新发布的第5部分则将焦点聚集于个人数据识别与保护的词汇形态句法层面，实现了从通用语言资源管理向个人信息保护专项标准的纵深推进。1.3标准适用范围与定位ISO24620-5:2024适用于以下场景：-个人数据保护影响评估中的文本处理流程-大规模文本数据的隐私脱敏与匿名化处理-跨语言、跨领域的个人信息自动识别系统的开发与评测-面向合规审查的文本数据审计与追溯-人工智能训练数据中个人信息的过滤与治理该标准在ISO24620系列中定位于方法类标准，为语言资源建设、自然语言处理系统开发和隐私保护技术应用提供基础性的原则框架和方法论指导。二、标准研制过程与参与单位2.1研制历程概述ISO24620-5:2024的研制工作遵循了ISO/IEC导则所规定的标准制定程序，经历了从新工作项目提案（NWIP）、工作组草案（WD）、委员会草案（CD）、国际标准草案（DIS）到最终国际标准草案（FDIS）的完整研制阶段。项目启动初期，来自中国、法国、德国、日本、韩国、美国等国家的专家共同组成了工作组，围绕个人数据识别的语言特征模型、多语种形态句法标注框架、保护策略的技术指标等核心议题展开了多轮深入研讨。在标准研制过程中，工作组广泛征集了学术界和产业界的意见。来自计算语言学、信息法学、数据安全等不同领域的专家，就标准的范围界定、术语体系、技术路线等问题进行了充分论证。特别是针对不同语言体系中个人数据表达方式的差异性，工作组组织开展了跨语种的比较研究，确保标准在技术层面的适用性与兼容性。2.2主要参与单位举要在本标准的研制过程中，法国国家信息与自动化研究所（INRIA）作出了突出贡献。INRIA是法国国家级的信息科学与技术研究机构，长期致力于自然语言处理、数据科学与隐私保护技术的交叉研究。INRIA在标准研制中主要贡献了以下技术成果：-提出了基于词汇—形态—句法分层分析的个人数据识别模型，该模型能够有效融合不同层级的语言特征信息，提升识别精度；-系统整理了欧盟GDPR合规要求下的技术映射方案，为标准与法规之间的衔接提供了桥梁。此外，中国电子技术标准化研究院、德国弗劳恩霍夫研究院等机构也在标准的术语定义、应用场景分析和测试方法设计等方面发挥了重要作用。三、标准核心技术内容3.1标准框架总体结构ISO24620-5:2024在结构编排上遵循了系统性与实用性并重的原则，主要包括以下核心章节：-范围：明确标准的适用领域、技术边界与目标用户-规范性引用文件：列出本标准所引用的其他国际标准与规范-术语与定义：系统定义了个人数据、词汇形态句法分析等关键术语-个人数据识别的词汇原则：规定个人数据中词汇层面的识别原则-个人数据识别的形态句法原则：规范形态和句法层面的分析方法-个人数据保护的方法论框架：构建保护的完整方法论体系-符合性评估：给出标准实施的评估指标与验证方法-附录：提供应用示例和技术实现细节3.2个人数据识别的词汇层面原则标准在词汇层面确立了系统化的个人数据识别原则。该部分首先对个人数据在词汇维度上的表现特征进行了分类学梳理，涵盖直接标识符（如姓名、身份证号）、准标识符（如出生日期、邮政编码）以及敏感属性词（如健康状况、宗教信仰相关表述）等类别。在此基础上，标准给出了词汇标注的具体技术要求：-标注粒度规范：明确了词级、词组级和句级标注的适用条件与粒度选择准则；-上下文敏感性要求：规定在词汇识别过程中必须考虑上下文信息，避免脱离语境导致的误判；-跨语言词汇映射：提供了多语种环境下个人数据词汇的对应关系和映射原则；-动态更新机制：要求建立词汇表的动态更新机制，以适应新类型个人数据不断涌现的现实需求。上述原则的实施，有效解决了传统关键词匹配方法中语义歧义和上下文缺失的问题，为精确的形态句法分析奠定了基础。3.3形态句法层面的分析原则形态句法分析是标准的核心创新所在。标准充分考虑了不同语言体系中个人数据表达的形态特征和句法规律，确立了三个层次的分析框架。形态分析层面，标准规定了派生形态、屈折形态和复合词结构的分析方法。对于德语、芬兰语等形态复杂的语言，标准给出了复合名词中嵌入个人数据的识别策略；对于汉语、泰语等缺乏显式词边界标记的语言，标准提出了基于形态特征和统计模型的词语切分与信息识别方案；对于阿拉伯语、希伯来语等闪含语系语言，标准制定了针对词根—派生模式的分析规则。句法分析层面，标准建立了基于依存语法和短语结构语法的个人数据识别句法框架。标准详细规定了以下内容：-个人数据在句子中的典型句法位置和依存关系模式-句法歧义的处理原则和方法-跨句子边界的个人数据关联识别规则-嵌套结构中多层个人数据的分层识别策略该框架的一个显著优势在于其语言类型学中立性：标准在抽象层面提炼了不同语言在个人数据表达上的共性规律，同时为具体语言的特定表达方式预留了扩展空间，从而实现了通用性与特殊性的统一。3.4个人数据保护的方法论框架在识别原则的基础上，标准构建了从识别到保护的完整方法论闭环。这一框架具有鲜明的工程导向特征，为实际系统的设计开发提供了可操作的技术路径。脱敏策略选择方面，标准提出了基于数据类别、使用场景和风险等级的三维决策模型：对直接标识符通常采用不可逆的伪匿名化处理，对准标识符采用泛化或抑制策略，对敏感属性词则根据具体合规要求选择掩码、替换或泛化等不同方案。保护效果评估方面，标准引入"重识别风险"（re-identificationrisk）作为核心评估指标，并规定了相应的计算方法和测试流程。该指标综合考虑了数据发布后的隐私泄露概率、攻击者的背景知识假设以及数据的预期用途等维度，对数据保护强度进行量化评价。质量保障方面，标准要求保护处理应在有效降低隐私风险的同时，最大限度保持文本的可用性和语义完整性，并据此规定了信息损失评估和信息增益评估的双向评价框架。3.5多语种适用性设计考虑到标准的国际适用性，ISO24620-5:2024在多语种适配方面做出了专门设计。标准的规范性条款（规范性要求部分）采用语言中立的表述方式，避免因特定语言的语法特点而导致的技术偏向；而在资料性附录中提供了面向英语、汉语、法语、德语、日语、韩语等主要语言的具体应用示例和最佳实践，便于不同语言背景的技术人员理解和实施。这种"通用原则+特定语言实现"的双层结构设计，保障了标准在全球范围内的广泛应用空间。四、技术实现与工程应用4.1技术架构设计基于ISO24620-5:2024的技术框架，个人数据识别与保护系统的典型技术架构包括以下功能模块：1.语言识别与预处理模块：承担文本的语言类型识别、格式规范化、句子切分等基础性任务；2.词汇分析模块：依据标准规定的词汇原则执行个人数据候选词的识别与标注；3.形态句法分析模块：对候选词项进行深层的形态分析和句法验证，排除歧义和误报；4.决策与保护模块：依据标准规定的决策模型选择脱敏策略并执行保护操作；5.评估与报告模块：计算重识别风险和可用性指标，生成合规审计报告。4.2典型应用场景在医疗健康领域，该标准可用于电子病历的去标识化处理，在支撑临床科研数据共享的同时确保患者隐私安全。在金融服务业，标准可用于信贷审核文档、客户交流记录中敏感信息的自动筛查与保护，满足监管合规要求。在法律和政务领域，标准可辅助裁判文书公开前的个人信息匿名化处理，平衡司法透明与隐私保护之间的关系。此外，在大规模语言模型训练数据的治理场景中，该标准也为其提供了文本中个人信息的识别与过滤提供了方法论支持。4.3实施路径与工具支持标准的有效实施需要配套的工具链支持。目前，国际主流自然语言处理开源框架已开始参照ISO24620-5的规范提供相应的标注模块和分析接口。标准鼓励各参与单位开发符合标准要求的自动识别工具、标注平台和评测系统，并建议在实施过程中建立与标准要求相一致的人工复核环节，以应对复杂语境下可能出现的识别困难。五、标准的意义与影响5.1对标准化体系的完善ISO24620-5:2024的发布有效填补了国际标准化体系中语言层个人数据保护技术标准的空白。在已有的信息技术安全标准和数据保护框架之下，本标准从语言学的独特视角切入，为个人数据全生命周期管理中的"技术使能"环节提供了关键性的规范支撑。该标准与ISO/IEC27701（隐私信息管理体系）形成互补：后者侧重于组织层面的隐私管理体系建设，而前者从自动化语言处理的角度支撑具体技术实施。同时，本标准也与ISO8601（日期与时间表示）、ISO3166（国家及地区代码）等基础数据标准存在衔接关系，在具体应用中需要协同使用。5.2对技术发展的引导在学术研究层面，该标准为多语种个人数据识别提供了可复现、可比较的基准框架，有助于推动该领域研究从各自为政走向协作发展。在产业应用层面，标准的确立降低了技术系统的开发和集成成本，促进了跨平台、跨系统的数据互操作，对于构建健康的隐私保护技术生态具有深远意义。5.3潜在的经济与社会效益随着数据要素市场化进程加速，文本数据的合规流通需求日益增长。该标准的落地实施，将有效降低数据持有方在隐私保护方面的合规成本，增强数据共享的信任基础，释放数据要素价值。在社会层面，标准的推广应用有利于提升个人信息保护的整体技术水平，增强公众对数字化服务的信心，具有显著的公益价值。六、结论与展望ISO24620-5:2024作为国际标准化组织在语言资源管理领域发布的首个针对文本中个人数据识别与保护的专项标准，其发布具有里程碑式的意义。该标准在充分吸收计算语言学、自然语言处理和隐私保护领域前沿研究成果的基础上，从词汇、形态、句法三个核心语言学维度构建了系统化的技术规范体系，为不同语言背景下个人数据的自动识别与保护提供了权威性的方法论指导。从技术演进的角度审视，标准的动态适应性设计为其未来发展预留了充分空间。展望未来，随着多模态数据处理需求的增长和人工智能技术的持续突破，ISO24620系列标准有望在以下方向进一步拓展：第一，从纯文本向多模态数据延伸，将语音转录文本、图像中的嵌入文本等纳入规范化管理范围；第二，与人工智能治理标准深度融合，为负责任的人工智能系统提供隐私保护维度的技术支撑；第三，建立面向更多低资源语言的适配规范，切实提升标准的全球覆盖能力。本标准的发布实施，是国际标准化工作服务于数字时代个人信息保护需求的重要实践，也是语言学与信息技术交叉融合的典范成果。我们期待该标准在全球范围内得到广泛应用，为构建安全、可信、可持续的数字社会贡献标准化力量。参考文献[1]ISO24620-5:2024,Languageresourcemanagement—Controlledhumancommunication(CHC)—Part5:Lexico-morpho-syntacticprinciplesandmethodologyforpersonaldatarecognitionandprotectionintext[S].Geneva:InternationalOrganizationforStandardization,2024.[2]ISO/IEC27701:2019,Securitytechniques—ExtensiontoISO/IEC27001andISO/IEC27002forprivac