抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
プライバシー政策は,企業が顧客の個人データを扱い,管理するのを,企業がどうするかという文書である。これらのプライバシー政策で生じる問題の1つは,それらのコンテンツがデータプライバシー規制に違反するかもしれないということである。存在するプライバシー政策の膨大な数のため,それらの全てにおける法的不整合をチェックする唯一の現実的方法は,自動化方式を通している。本研究では,自然言語推論(NLI)技術を用いて,大規模企業の選択からプライバシー政策のセクションに対するプライバシー規制を比較した。著者らのNLIモデルは,その注意機構においてBiLSTMとともに事前訓練埋込みを使用する。著者らのモデルの2つのバージョン,すなわち,Stanford自然言語推論(SNLI)で訓練されたものと,マルチGenre自然言語推論(MNLI)データセットに関する2つのバージョンを試みた。著者らの試験精度はSNLIで訓練された著者らのモデルでより高いが,実際に実世界のプライバシー政策でNLIタスクを行うとき,MNLIで訓練されたモデルは,一般化し,はるかに良く機能した。【JST・京大機械翻訳】