論文の概要: Demystifying Legalese: An Automated Approach for Summarizing and Analyzing Overlaps in Privacy Policies and Terms of Service
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13087v1
- Date: Wed, 17 Apr 2024 19:53:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-23 20:28:09.501366
- Title: Demystifying Legalese: An Automated Approach for Summarizing and Analyzing Overlaps in Privacy Policies and Terms of Service
- Title（参考訳）: Demystifying Legalese:プライバシポリシとサービス条件のオーバーラップを要約し分析するための自動化アプローチ
- Authors: Shikha Soneji, Mitchell Hoesing, Sujay Koujalgi, Jonathan Dodge,
- Abstract要約: 我々の研究は、このような文書に自動でアクセス可能な要約とスコアを提供する言語モデルを開発することで、この問題を軽減することを目指している。
我々はデータセットのトレーニング中にトランスフォーマーベースのモデルと従来のモデルを比較し、RoBERTaは0.74F1スコアで全体的なパフォーマンスを改善した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6240153531166704
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The complexities of legalese in terms and policy documents can bind individuals to contracts they do not fully comprehend, potentially leading to uninformed data sharing. Our work seeks to alleviate this issue by developing language models that provide automated, accessible summaries and scores for such documents, aiming to enhance user understanding and facilitate informed decisions. We compared transformer-based and conventional models during training on our dataset, and RoBERTa performed better overall with a remarkable 0.74 F1-score. Leveraging our best-performing model, RoBERTa, we highlighted redundancies and potential guideline violations by identifying overlaps in GDPR-required documents, underscoring the necessity for stricter GDPR compliance.
- Abstract（参考訳）: 法律の用語や政策文書の複雑さは、完全に理解されていない契約に個人を縛り付けることができ、おそらくは非情報共有につながる。
本研究は,このような文書に自動でアクセス可能な要約とスコアを提供する言語モデルを開発し,ユーザの理解を深め,情報的意思決定を促進することを目的としている。
我々はデータセットのトレーニング中にトランスフォーマーベースのモデルと従来のモデルを比較し、RoBERTaは0.74F1スコアで全体的なパフォーマンスを改善した。
最高のパフォーマンスモデルであるRoBERTaを活用して、GDPRが要求するドキュメントの重複を特定し、より厳格なGDPRコンプライアンスの必要性を強調することで、冗長性と潜在的ガイドライン違反を強調しました。
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