基于自然语言处理的隐私协议自动分析和重构技术研究

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随着移动网络和智能终端的发展普及,APP在人们生活的各个方面发挥着极大的作用。在享受APP带来的便利的同时,个人隐私安全也受到越来越多的关注。隐私协议作为约束安卓应用提供商与用户之间的法律媒介及其重要。隐私协议通常冗长且包含一些法律术语,因而对于普通用户来说难以理解。特别是存在一些结构混乱的隐私协议,增加用户阅读隐私协议的时间成本。目前针对隐私协议的研究关注隐私数据实体分析,隐私协议与安卓App行为一致性分析,以及隐私协议的主题关键字提取等问题,没有现有工作关注对隐私协议篇章级别的分析与重构问题。本工作首次提出对隐私协议的篇章级别自动分析与重构问题,将自动分析任务转换为段落分类任务,使用段落分类模型为隐私协议的每个段落进行分类,分类结果作为隐私协议段落的标题。依据标题将隐私协议进行重组。本工作创建了一个包含231篇隐私协议的数据集(其中包括566K单词,7,748个标注的段落),采用经典篇章分类模型SVM、HAN,并提出了一个基于BERT的层次分类模型H-BERT进行段落分类。三个段落分类模型对本工作数据集的分类结果作为数据集的基准,其中H-BERT模型的分类性能最优,超过82%的F1值。用户调研实验结果显示重构的隐私协议相较于原始隐私协议,用户可以节约一半的阅读时间。
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