論文の概要: Machine Learning-Driven Convergence Analysis in Multijurisdictional Compliance Using BERT and K-Means Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10413v1
• Date: Thu, 23 Jan 2025 22:11:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-02 04:52:18.437106
• Title: Machine Learning-Driven Convergence Analysis in Multijurisdictional Compliance Using BERT and K-Means Clustering
• Title（参考訳）: BERTとK-Meansクラスタリングを用いた多方向コンプライアンスにおける機械学習による収束解析
• Authors: Raj Sonani, Lohalekar Prayas,
• Abstract要約: 本研究は、重複する領域や発散する領域を特定するために、様々な規則を比較した。 国際企業はこのレポートから貴重な教訓を学ぶことができる。 研究の目的は「法律知識と専門知識のギャップを埋めること」である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Digital data continues to grow, there has been a shift towards using effective regulatory mechanisms to safeguard personal information. The CCPA of California and the General Data Protection Regulation (GDPR) of the European Union are two of the most important privacy laws. The regulation is intended to safeguard consumer privacy, but it varies greatly in scope, definitions, and methods of enforcement. This paper presents a fresh approach to adaptive compliance, using machine learning and emphasizing natural language processing (NLP) as the primary focus of comparison between the GDPR and CCPA. Using NLP, this study compares various regulations to identify areas where they overlap or diverge. This includes the "right to be forgotten" provision in the GDPR and the "opt-out of sale" provision under CCPA. International companies can learn valuable lessons from this report, as it outlines strategies for better enforcement of laws across different nations. Additionally, the paper discusses the challenges of utilizing NLP in legal literature and proposes methods to enhance the model-ability of machine learning models for studying regulations. The study's objective is to "bridge the gap between legal knowledge and technical expertise" by developing regulatory compliance strategies that are more efficient in operation and more effective in data protection.
• Abstract（参考訳）: デジタルデータは成長を続けており、個人情報の保護に効果的な規制機構を使うようシフトしてきた。 カリフォルニア州のCCPAと欧州連合の一般データ保護規則(GDPR)は、最も重要なプライバシー法のうちの2つである。 この規制は消費者のプライバシーを守ることを意図しているが、範囲、定義、執行方法は大きく異なる。 本稿では,適応コンプライアンスへの新たなアプローチとして,機械学習と自然言語処理(NLP)に着目し,GDPRとCCPAの比較に焦点をあてる。 本研究は, NLPを用いて, 重複する領域や発散する領域を特定するために, 様々な規則を比較した。 これにはGDPRにおける「忘れられる権利」の条項や、CCPAの下での「売り切れのオプトアウト」の条項が含まれる。 国際企業は、このレポートから貴重な教訓を学ぶことができる。 さらに、法文学におけるNLP活用の課題について論じ、規制研究のための機械学習モデルのモデル可能性を高める方法を提案する。 この研究の目的は、オペレーションにおいてより効率的でデータ保護においてより効果的な規制コンプライアンス戦略を開発することにより、法的知識と技術専門のギャップを埋めることである。

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