Integritetspolicyn på webbplatsen är för lång för att läsas och svår att förstå. Det alltför sofistikerade språket gör integritetsmeddelanden mindre effektiva än de borde vara. Människor blir ännu mindre villiga att dela med sig av sin personliga information när de uppfattar integritetspolicyn som vag. Detta dokument fokuserar på att avkoda vaghet ur ett naturligt språkbearbetningsperspektiv. Även om en noggrann identifiering av de vaga termerna och deras språkliga räckvidd fortfarande är en svårfångad utmaning, försöker vi i detta arbete lära oss vektorrepresentationer av ord i sekretesspolicyer med hjälp av djupa neurala nätverk. Vektorrepresentationerna matas till ett interaktivt visualiseringsverktyg (LSTMVis) för att testa deras förmåga att upptäcka syntaktiskt och semantiskt relaterade vaga termer. Metoden ger löfte om att modellera och förstå språk vaghet.
REF modellerade språket vaghet i sekretesspolicy med hjälp av djupa neurala nätverk.
Modeling Language Vagueness in Privacy Policies using Deep Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}