Fugu-MT 論文翻訳(概要): Agree To Disagree

論文の概要: Agree To Disagree

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14382v1
Date: Sun, 24 Sep 2023 18:06:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-27 16:44:21.936755
Title: Agree To Disagree
Title（参考訳）: 同意する、同意する
Authors: Abhinav Raghuvanshi, Siddhesh Pawar, Anirudh Mittal
Abstract要約: ユーザフレンドリーな方法で重要な情報を自動解析・要約する機械学習方式を提案する。この技術は、ユーザーが合意に達する前に熟考すべき関連する詳細を蒸留することに焦点を当てている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935148
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: How frequently do individuals thoroughly review terms and conditions before proceeding to register for a service, install software, or access a website? The majority of internet users do not engage in this practice. This trend is not surprising, given that terms and conditions typically consist of lengthy documents replete with intricate legal terminology and convoluted sentences. In this paper, we introduce a Machine Learning-powered approach designed to automatically parse and summarize critical information in a user-friendly manner. This technology focuses on distilling the pertinent details that users should contemplate before committing to an agreement.
Abstract（参考訳）: サービス登録、ソフトウェアのインストール、webサイトへのアクセスに進む前に、各人が規約や条件を徹底的にレビューする頻度はどのくらいか? インターネット利用者の大多数は、この慣行に携わっていない。この傾向は、用語と条件が典型的には、複雑な法的用語と複雑な文に反する長い文書から成り立っていることを考えると、驚くべきことではない。本稿では,ユーザフレンドリーな方法で重要な情報を自動解析・要約する機械学習方式を提案する。この技術は、ユーザーが合意に達する前に熟考すべき関連する詳細を蒸留することに焦点を当てている。

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