論文の概要: PolicyGPT: Automated Analysis of Privacy Policies with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10238v1
• Date: Tue, 19 Sep 2023 01:22:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 16:58:55.303307
• Title: PolicyGPT: Automated Analysis of Privacy Policies with Large Language Models
• Title（参考訳）: policygpt: 大きな言語モデルによるプライバシーポリシーの自動分析
• Authors: Chenhao Tang, Zhengliang Liu, Chong Ma, Zihao Wu, Yiwei Li, Wei Liu, Dajiang Zhu, Quanzheng Li, Xiang Li, Tianming Liu, Lei Fan
• Abstract要約: 実際に使う場合、ユーザーは慎重に読むのではなく、Agreeボタンを直接クリックする傾向がある。 このプラクティスは、プライバシーの漏洩や法的問題のリスクにユーザをさらけ出す。 近年,ChatGPT や GPT-4 などの大規模言語モデル (LLM) が出現し,テキスト解析の新たな可能性が高まっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.969546784168905
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Privacy policies serve as the primary conduit through which online service providers inform users about their data collection and usage procedures. However, in a bid to be comprehensive and mitigate legal risks, these policy documents are often quite verbose. In practical use, users tend to click the Agree button directly rather than reading them carefully. This practice exposes users to risks of privacy leakage and legal issues. Recently, the advent of Large Language Models (LLM) such as ChatGPT and GPT-4 has opened new possibilities for text analysis, especially for lengthy documents like privacy policies. In this study, we investigate a privacy policy text analysis framework PolicyGPT based on the LLM. This framework was tested using two datasets. The first dataset comprises of privacy policies from 115 websites, which were meticulously annotated by legal experts, categorizing each segment into one of 10 classes. The second dataset consists of privacy policies from 304 popular mobile applications, with each sentence manually annotated and classified into one of another 10 categories. Under zero-shot learning conditions, PolicyGPT demonstrated robust performance. For the first dataset, it achieved an accuracy rate of 97%, while for the second dataset, it attained an 87% accuracy rate, surpassing that of the baseline machine learning and neural network models.
• Abstract（参考訳）: プライバシーポリシーは、オンラインサービスプロバイダがユーザーのデータ収集と利用手順をユーザーに知らせる主要な手段である。 しかし、包括的かつ法的リスクを軽減するために、これらの政策文書は、しばしば非常に冗長である。 実際に使う場合、ユーザーは慎重に読むのではなく、Agreeボタンを直接クリックする傾向がある。 このプラクティスは、プライバシーの漏洩や法的問題のリスクにユーザをさらけ出す。 近年,ChatGPT や GPT-4 などの大規模言語モデル (LLM) の出現により,特にプライバシポリシなどの長文ドキュメントにおいて,テキスト解析の新たな可能性が高まっている。 本研究では,llmに基づくプライバシーポリシーテキスト分析フレームワークpolicygptについて検討する。 このフレームワークは2つのデータセットを使ってテストされた。 最初のデータセットは、115のウェブサイトからのプライバシーポリシーで構成されており、法律の専門家によって慎重に注釈付けされ、各セグメントを10のクラスに分類した。 第2のデータセットは,304のモバイルアプリケーションからのプライバシポリシで構成されており,各文を手作業で注釈付けし,他の10のカテゴリに分類している。 ゼロショット学習条件下では、PolicyGPTは堅牢な性能を示した。 第1データセットの精度は97%、第2データセットの精度は87%に達し、ベースライン機械学習とニューラルネットワークモデルの精度を上回った。

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