【摘 要】
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为了提升隐私政策可读性并评价其质量,提出一种基于机器学习的中文隐私政策条款自动分类方法。首先,确立条款分类指标体系,从不同类别条款中提取特征;其次,建立和训练基于机
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为了提升隐私政策可读性并评价其质量,提出一种基于机器学习的中文隐私政策条款自动分类方法。首先,确立条款分类指标体系,从不同类别条款中提取特征;其次,建立和训练基于机器学习算法的层次多标签分类模型,在测试集上通过实验对比各算法性能;最后,基于分类结果检测隐私政策的虚假性和完整性,同时设计了隐私政策评价方法对其进行评分。实验结果表明,支持向量机模型在分类效果上优于其他模型,准确率达到86%,验证了该方法在自动分类隐私政策条款上的可行性。此外,对华为应用市场中1500篇隐私政策检测发现,其中38.5%不是隐私政
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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