【摘 要】
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随着科技迅速的发展以及智能手机的广泛普及,人们的生活已经离不开移动应用程序。然而移动应用程序随时都会访问用户的个人隐私数据,这会对用户的个人信息安全造成侵害。如今世界各国的用户和政府开始关注个人隐私信息的保护,要求移动应用程序必须提供隐私政策供用户去阅读,隐私政策作为移动应用程序服务提供商向用户展示他们是如何收集、使用、披露和管理隐私数据的文本,其冗长且难以理解,用户们通常选择忽略。本文首次提出以
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随着科技迅速的发展以及智能手机的广泛普及,人们的生活已经离不开移动应用程序。然而移动应用程序随时都会访问用户的个人隐私数据,这会对用户的个人信息安全造成侵害。如今世界各国的用户和政府开始关注个人隐私信息的保护,要求移动应用程序必须提供隐私政策供用户去阅读,隐私政策作为移动应用程序服务提供商向用户展示他们是如何收集、使用、披露和管理隐私数据的文本,其冗长且难以理解,用户们通常选择忽略。本文首次提出以摘要的形式去提高隐私政策的可读性。本文从70篇隐私政策中收集、标注并整理了1058对隐私政策摘要数据集,该数据集填补了隐私政策摘要生成领域的空白。同时本文采用生成式的摘要生成方法,在现有Seq2seq+Attention模型的基础上,针对隐私政策摘要生成任务中数据量有限、存在OOV词汇以及重复生成同一单词的现象,本文添加了丰富词向量特征维度、指针生成网络、以及覆盖惩罚机制。而对于本文关于隐私政策摘要的数据量小不能训练出一个可用的模型的问题,本文借鉴了迁移学习的思想,将拥有大数据量的Gigawords数据集训练的模型参数作为本文隐私政策摘要数据集训练的初始化参数,然后进行拟合训练。最后本文通过生成的摘要实例和评价指标ROUGE验证我们方法的有效性,我们在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L上的结果分别达到了31.86%、11.05%和30.70%。结果表明,本文的方法能够针对隐私政策生成简短且具有概括性的摘要,达到了预期效果,对帮助用户快速阅读隐私政策有一定的帮助。
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