ACLJan, 2021

隐私政策的意图分类和槽填充

PDF
TL;DR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。
privacy policiesintent classificationslot fillingneural approachescorpus
发现论文，激发创造
  • 自然语言理解中联合意图检测和槽位填充模型调查

    本文综述了自然语言理解中重要的两个任务：目的意图分类和词槽填充。特别是联合模型已经成为达到最佳性能的方法，并揭示了两个任务之间的强关系。文章描述了意图分类和词槽填充在趋势、方法、问题、数据集、评估指标、性能、共享任务等方面的研究，其中包括不同维度的表格总结过去的研究。

    Jan, 2021

  • 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

  • 可解释的滥用检测：意图分类和槽位填充

    通过收集和标注一系列文章，我们提出了一种基于使用意图分类和卡槽填充构建体系结构的方法，以检测有害的社交媒体帖子，同时提供了模型决策的理由。

    Oct, 2022

  • PolicyQA：一份隐私政策阅读理解数据集

    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。

    Oct, 2020

  • 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

  • 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

  • 双向联合神经网络用于意图分类和槽填充

    本文提出了一种基于 BERT 的双向联合模型，通过 intent2slot 和 slot2intent 两个机制同时优化意图分类和位置填充，达到了当前公开数据集 ATIS（88.6％）和 SNIPS（92.8％）的最好结果，并显著提高了句子级语义框架的准确性。

    Feb, 2022

  • 通用多意图条件槽位填充

    本文提出了一种更普适的槽位填充方法，通过将其视为 JSON 生成任务，并使用语言模型进行处理。本文结合 DBpedia 和现有的槽位填充数据集以及 GPT-3 生成属于该领域的数据集，使用 T5 模型进行训练，并发现加入 prompt 后两个训练集的性能都有所提高。最终模型可以泛化到训练期间未见过的意图类型。

    May, 2023

  • 基于胶囊神经网络的联合槽位填充与意图识别

    本研究提出了基于 capsule 的神经网络模型，通过动态路由协议实现槽填充和意图检测，从而有效地利用了语义层次结构。实验表明，与其他模型结构以及现有自然语言理解服务相比，我们的模型具有更好的性能。

    Dec, 2018