論文の概要: PolicyQA: A Reading Comprehension Dataset for Privacy Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02557v1
• Date: Tue, 6 Oct 2020 09:04:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 06:48:41.438636
• Title: PolicyQA: A Reading Comprehension Dataset for Privacy Policies
• Title（参考訳）: PolicyQA: プライバシポリシのための可読性データセット
• Authors: Wasi Uddin Ahmad and Jianfeng Chi and Yuan Tian and Kai-Wei Chang
• Abstract要約: 既存のWebサイトプライバシポリシ115のコーパスから算出した,25,017の理解スタイルの例を含むデータセットであるPolicyQAを提案する。 既存の2つのニューラルQAモデルを評価し、厳密な分析を行い、ポリシQAが提供する利点と課題を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.79102359580702
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Privacy policy documents are long and verbose. A question answering (QA) system can assist users in finding the information that is relevant and important to them. Prior studies in this domain frame the QA task as retrieving the most relevant text segment or a list of sentences from the policy document given a question. On the contrary, we argue that providing users with a short text span from policy documents reduces the burden of searching the target information from a lengthy text segment. In this paper, we present PolicyQA, a dataset that contains 25,017 reading comprehension style examples curated from an existing corpus of 115 website privacy policies. PolicyQA provides 714 human-annotated questions written for a wide range of privacy practices. We evaluate two existing neural QA models and perform rigorous analysis to reveal the advantages and challenges offered by PolicyQA.
• Abstract（参考訳）: プライバシーポリシーの文書は長く冗長です。 質問応答(QA)システムは、ユーザにとって重要で重要な情報を見つけるのに役立つ。 この領域における先行研究は、QAタスクが与えられたポリシー文書から最も関連性の高いテキストセグメントまたは文のリストを取得するものである。 反対に,ポリシー文書から短いテキストスパンをユーザに提供することで,長いテキストセグメントからターゲット情報を検索する負担を軽減できると主張する。 本稿では,既存のWebサイトプライバシポリシ115のコーパスから収集した25,017の理解スタイルの例を含むデータセットであるPolicyQAを提案する。 PolicyQAは、幅広いプライバシープラクティスのために書かれた714の人手による質問を提供する。 既存の2つのニューラルQAモデルを評価し、厳密な分析を行い、ポリシQAが提供する利点と課題を明らかにする。

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