För att stödja empirisk studie av sekretesspolicyer online, samt verktyg för användare med integritetshänsyn, anser vi att problemet med att anpassa delar av tusen policydokument, baserat på de frågor de behandlar. Vi tillämpar en oövervakad HMM; i två nya (och återanvändbara) utvärderingar finner vi metoden mer effektiv än kluster och ämnesmodeller.
REF introducerar en oövervakad modell för automatisk anpassning av sekretesspolicyer och visar att dolda Markov-modeller är effektivare än kluster- och ämnesmodeller.
Unsupervised Alignment of Privacy Policies using Hidden Markov Models
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}