Känsliga dokument är sådana som inte kan offentliggöras, t.ex. av personliga eller organisatoriska skäl. Till exempel måste dokument som begärs genom mekanismer för informationsfrihet granskas manuellt med avseende på förekomsten av känslig information innan de faktiskt offentliggörs. Därför är verktyg som kan hjälpa mänskliga granskare att upptäcka känslig information av stort värde för statliga organisationer som omfattas av lagstiftningen om informationsfrihet. Vi tittar på känslighetsidentifiering i termer av semi-automatiserad textklassificering (SATC), uppgiften att rangordna automatiskt klassificerade dokument för att optimera kostnadseffektiviteten i det mänskliga efterkontrollarbetet. Vi använder en nyligen föreslagen nyttoteoretisk metod för SATC som uttryckligen optimerar den valda effektivitetsfunktionen när vi rankar dokumenten efter känslighet; detta är särskilt användbart i vårt fall, eftersom känslighetsidentifiering är en återkallad uppgift, vilket kräver användning av en återkallad utvärderingsåtgärd som F2. Vi visar giltigheten av detta tillvägagångssätt genom att köra experiment på en multi-label multi-class datauppsättning av statliga dokument manuellt kommenteras enligt olika typer av känslighet.
Berardi m.fl. REF var det första arbetet för att undersöka möjligheterna att optimera känslighetsgranskarnas kostnadseffektivitet.
Semi-Automated Text Classification for Sensitivity Identification
{'venue': "CIKM '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}