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一种基于人机协同的数据稀缺条件下隐私政策信息抽取方法
本文介绍了一种针对隐私政策注释的 “人在回路”(Human-in-the-Loop)原型系统,该系统集成了机器学习生成的建议和最终的人为注释决策,提供了一种特定于数据稀缺性的基于机器学习的建议系统,其提供了有意义的预测,优于其他近期用于法律
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