論文の概要: PLUE: Language Understanding Evaluation Benchmark for Privacy Policies
in English
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10011v1
- Date: Tue, 20 Dec 2022 05:58:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-21 15:11:53.834669
- Title: PLUE: Language Understanding Evaluation Benchmark for Privacy Policies
in English
- Title（参考訳）: PLUE:英語のプライバシーポリシーのための言語理解評価ベンチマーク
- Authors: Jianfeng Chi, Wasi Uddin Ahmad, Yuan Tian, Kai-Wei Chang
- Abstract要約: プライバシポリシ言語理解評価(PLUE)ベンチマークは,プライバシポリシ言語理解を評価するマルチタスクベンチマークである。
また、プライバシポリシの大規模なコーパスを収集し、プライバシポリシドメイン固有の言語モデル事前トレーニングを可能にします。
ドメイン固有の事前トレーニングによって、すべてのタスクでパフォーマンスが向上することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.79102359580702
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Privacy policies provide individuals with information about their rights and
how their personal information is handled. Natural language understanding (NLU)
technologies can support individuals and practitioners to understand better
privacy practices described in lengthy and complex documents. However, existing
efforts that use NLU technologies are limited by processing the language in a
way exclusive to a single task focusing on certain privacy practices. To this
end, we introduce the Privacy Policy Language Understanding Evaluation (PLUE)
benchmark, a multi-task benchmark for evaluating the privacy policy language
understanding across various tasks. We also collect a large corpus of privacy
policies to enable privacy policy domain-specific language model pre-training.
We demonstrate that domain-specific pre-training offers performance
improvements across all tasks. We release the benchmark to encourage future
research in this domain.
- Abstract（参考訳）: プライバシーポリシーは、個人に自分の権利と個人情報の扱い方に関する情報を提供する。
自然言語理解(NLU)技術は、個人や実践者が長く複雑なドキュメントに記述されたより良いプライバシープラクティスを理解するのを支援することができる。
しかしながら、NLU技術を使用する既存の取り組みは、特定のプライバシープラクティスに焦点を当てた単一のタスクに限定して言語を処理することで制限されている。
そこで本研究では,プライバシポリシ言語理解度評価のためのマルチタスクベンチマークであるprivacy policy language understanding evaluation(plue)ベンチマークを紹介する。
また,プライバシポリシのドメイン固有言語モデル事前トレーニングを可能にするために,プライバシポリシの大規模なコーパスも収集しています。
ドメイン固有の事前トレーニングは、すべてのタスクでパフォーマンス改善を提供します。
この領域における将来の研究を促進するためのベンチマークをリリースします。
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