EMNLPOct, 2020

PolicyQA：一份隐私政策阅读理解数据集

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TL;DR提出 PolicyQA，用于针对现有隐私政策发布的 25,017 个阅读理解问题的数据集，包括 714 个针对隐私实践的人工标注问题，并评估了两种现有的神经问答模型并进行了严格的分析。
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发现论文，激发创造
  • 隐私政策问答：结合计算和法律视角

    本文介绍了 PrivacyQA 数据集，以及采用神经网络进行隐私政策问题回答的方法和挑战。PrivacyQA 数据集包括 1750 个问题和 3500 个相关答案的专业注释，研究表明，当前的神经网络方法在回答隐私政策问题上存在诸多问题，该数据集为未来的问题回答系统提供了巨大的改进空间。

    Nov, 2019

  • 隐私政策问答的检索增强数据增强技术

    本文通过集成检索模型和利用多个预训练语言模型及去噪防护，开发了一种新型数据增强框架，以捕获未标记的策略文件中的相关文本段，并扩展训练集中的正面示例。使用此增强数据，该研究在 PrivacyQA 基准测试中将现有水平提高了 10% F1，实现了 50% 的新水平。（其中，F1 是一种综合度量，用于评估二元分类器的准确性。）

    Apr, 2022

  • ReviewQA：一个基于关系和方面的意见阅读数据集

    本文介绍了一种基于酒店评论的问题回答数据集 ReviewQA，旨在评估模型的关联理解和能力，并提供了几种基线模型的实现。

    Oct, 2018

  • PolicyGPT: 使用大型语言模型自动分析隐私政策

    通过利用大型语言模型（LLM）开展文本分析，本研究构建了 PolicyGPT 隐私政策文本分析框架，并在两个数据集上进行了测试，结果表明在零样本学习条件下，PolicyGPT 取得了强大的性能，并优于传统机器学习和神经网络模型。

    Sep, 2023

  • 一个用于序列标注和合规识别的细粒度中国软件隐私政策数据集

    本文介绍了使用自然语言处理技术分析隐私政策以帮助用户理解及满足法规要求的必要性，并构建了首个中文隐私政策数据集 CA4P-483，用于帮助隐私政策和软件间的序列标记任务和法规合规识别。

    Dec, 2022

  • 使用真实语料库进行数据实践的自动检测和分析

    我们提出了一种自动化的方法来识别和可视化不同细节级别的隐私政策中的数据实践，通过利用 ToS;DR 平台的众包注释，我们尝试使用各种方法将政策摘录与预定义的数据实践描述相匹配，进一步进行了一个案例研究来评估我们的方法在真实政策上的有效性，实验表明我们的方法准确匹配了数据实践描述和政策摘录，为用户呈现了简化的隐私信息。

    Feb, 2024

  • NewsQA: 一个机器阅读理解数据集

    为了增加推理能力，我们通过四个阶段的过程收集有超过 10,000 篇 CNN 新闻文章的人类生成的问题 - 答案对的数据集 NewsQA，该数据集超过 100,000 个 QA 对，由众包工人提供，答案包含想对应文章的文本内容片段。人类的表现比现有神经模型的性能更好，这表明未来的研究可以在 NewsQA 上取得显著的进展。

    Nov, 2016

  • 隐私政策中模糊词汇和句子的自动检测

    该论文旨在使用构建的第一个含人类标注的模糊词汇和句子的语料库，对隐私政策的模糊内容进行自动检测，研究上下文敏感和上下文不敏感模型以及辅助分类生成性对抗网络来表征句子模糊性，研究结果表明所提出的方法有效，并提出解决模糊性和提高隐私政策可用性的建议。

    Aug, 2018

  • Polisis: 使用深度学习自动分析和呈现隐私政策

    我们提出了一个基于 Polisis 的自动化框架，能够在隐私政策的众多细节方面进行可扩展的、动态的、多维查询。最初的 Polisis 具有一个隐私中心语言模型和神经网络分类器的新等级结构，支持由结构化和自由形式查询支持的两个应用程序：自动分配隐私图标和 PriBot 隐私答案查询。

    Feb, 2018

  • 隐私政策的意图分类和槽填充

    本文提出 PolicyIE 数据集，对比两种基准神经方法处理语义意图分类和信息填充。结果表明序列到序列（Seq2Seq）模型在信息填充任务上优于序列标注方法。

    Jan, 2021