Lagstiftning om informationsfrihet i många västerländska demokratier, däribland Förenade kungariket (Förenade kungariket) och Förenta staterna (Förenta staterna), anger att medborgarna vanligtvis har rätt att få tillgång till statliga handlingar. Vissa känsliga uppgifter är dock undantagna från att lämnas ut till allmänheten. I Storbritannien utesluter till exempel FOIA:s undantag 27 (Internationella relationer) utlämnande av information som kan skada Storbritanniens intressen utomlands. Därför är processen för att granska statliga dokument för känslighet avgörande för att avgöra om ett dokument måste redigeras innan det arkiveras, eller avslutas tills informationen inte längre är känslig. Med den ökade volymen digitala statliga dokument under de senaste åren, finns det ett behov av nya verktyg för att hjälpa den digitala känslighet granskningsprocessen. Därför föreslår vi i detta dokument ett automatiskt tillvägagångssätt för att identifiera känslig text i dokument genom att mäta mängden känslighet i sekvenser av text. Med hjälp av statliga dokument som granskats av utbildade känslighetsgranskare fokuserar vi på en aspekt av FOIA:s undantag 27 som kan ha stor inverkan på internationella relationer, nämligen information som tillhandahålls i förtroende. Vi visar att vår strategi leder till ett markant ökat återkallande av känslig text, samtidigt som vi uppnår en mycket hög precisionsnivå, jämfört med en baslinje som har visat sig vara effektiv när det gäller att identifiera känslig text på andra områden.
I annat arbete med FOI-undantag, McDonald et al. REF undersökte metoder för att identifiera textavsnitt i dokument som innehöll information som lämnats i förtroende.
Using Part-of-Speech N-grams for Sensitive-Text Classification
{'venue': "ICTIR '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}