論文の概要: Privacy Policy Analysis through Prompt Engineering for LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14879v1
• Date: Mon, 23 Sep 2024 10:23:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 20:39:08.802718
• Title: Privacy Policy Analysis through Prompt Engineering for LLMs
• Title（参考訳）: LLMのプロンプトエンジニアリングによるプライバシポリシ分析
• Authors: Arda Goknil, Femke B. Gelderblom, Simeon Tverdal, Shukun Tokas, Hui Song,
• Abstract要約: PAPEL (Privacy Policy Analysis through Prompt Engineering for LLMs) は、Large Language Models (LLMs) の力を利用してプライバシーポリシーの分析を自動化するフレームワークである。 これらのポリシーからの情報の抽出、アノテーション、要約を合理化し、追加のモデルトレーニングを必要とせず、アクセシビリティと理解性を高めることを目的としている。 PAPELの有効性を, (i) アノテーションと (ii) 矛盾解析の2つの応用で実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.059256166047627
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Privacy policies are often obfuscated by their complexity, which impedes transparency and informed consent. Conventional machine learning approaches for automatically analyzing these policies demand significant resources and substantial domain-specific training, causing adaptability issues. Moreover, they depend on extensive datasets that may require regular maintenance due to changing privacy concerns. In this paper, we propose, apply, and assess PAPEL (Privacy Policy Analysis through Prompt Engineering for LLMs), a framework harnessing the power of Large Language Models (LLMs) through prompt engineering to automate the analysis of privacy policies. PAPEL aims to streamline the extraction, annotation, and summarization of information from these policies, enhancing their accessibility and comprehensibility without requiring additional model training. By integrating zero-shot, one-shot, and few-shot learning approaches and the chain-of-thought prompting in creating predefined prompts and prompt templates, PAPEL guides LLMs to efficiently dissect, interpret, and synthesize the critical aspects of privacy policies into user-friendly summaries. We demonstrate the effectiveness of PAPEL with two applications: (i) annotation and (ii) contradiction analysis. We assess the ability of several LLaMa and GPT models to identify and articulate data handling practices, offering insights comparable to existing automated analysis approaches while reducing training efforts and increasing the adaptability to new analytical needs. The experiments demonstrate that the LLMs PAPEL utilizes (LLaMA and Chat GPT models) achieve robust performance in privacy policy annotation, with F1 scores reaching 0.8 and above (using the OPP-115 gold standard), underscoring the effectiveness of simpler prompts across various advanced language models.
• Abstract（参考訳）: プライバシーポリシーは、しばしばその複雑さによって難読化され、透明性とインフォームド・コンセンサスを妨げる。 これらのポリシーを自動的に分析するための従来の機械学習アプローチは、重要なリソースと相当なドメイン固有のトレーニングを必要とし、適応性の問題を引き起こす。 さらに、プライバシの懸念が変化するため、定期的なメンテナンスを必要とする可能性のある広範なデータセットにも依存する。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の力を利用するフレームワークであるPAPEL(Privacy Policy Analysis through Prompt Engineering for LLMs)を提案し,適用し,評価する。 PAPELは、これらのポリシーからの情報の抽出、アノテーション、要約を合理化し、追加のモデルトレーニングを必要とせず、アクセシビリティと理解性を高めることを目的としている。 ゼロショット、ワンショット、および少数ショットの学習アプローチと、事前に定義されたプロンプトの作成とテンプレートのプロンプトを促進するチェーン・オブ・ナストを統合することで、PAPELはLLMに、プライバシーポリシーの重要な側面をユーザフレンドリーな要約に効率的に分析し、解釈し、合成するように誘導する。 PAPELの有効性を2つの応用例で示す。 (i)注記・注記 (二)矛盾分析 我々は,複数のLLaMaモデルとGPTモデルを用いてデータハンドリングの実践を識別・記述し,既存の自動分析手法に匹敵する洞察を提供するとともに,トレーニングの労力を削減し,新たな分析ニーズへの適応性を向上する能力を評価する。 実験では,LLaMAおよびChat GPTモデルを用いて,F1スコアが0.8以上(OPP-115ゴールド標準を使用)に到達し,より単純なプロンプトの有効性を実証した。

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