Unfair TOS: An Automated Approach using Customized BERT

要約

サービス利用規約 (ToS) は、サービス プロバイダーとエンド ユーザー間の法的関係を定義するため、あらゆる契約の不可欠な部分を形成します。
これらは、相互の権利と責任を確立して明確にするだけでなく、デジタル空間の使用に関連する契約の重要な側面に関する情報もユーザーに提供します。
これらの側面には、責任の制限、データ保護などを含む幅広いトピックが含まれます。ユーザーは、アプリケーションやサービスを使用する前に ToS を通過せずに同意する傾向があります。
このような無知により、何らかの行動が必要な場合に彼らは潜在的に弱い状況に置かれます。
しかし、不当な条項を検出または分類するための既存の方法論は時代遅れであり、パフォーマンスもそれほど高くありません。
この研究論文では、SVC(Support Vector Classifier)と組み合わせた前例のないカスタム BERT Fine-tuning に基づいた ToS 文書からの不当条項検出に関する SOTA(State of The Art) の結果を紹介します。
この研究では、不当条項の検出においてマクロ F1 スコア 0.922 という優れたパフォーマンスが示されており、各タグによる不当条項の分類でも優れたパフォーマンスが示されています。
さらに、使用された Transformer モデルに関する研究上の質問に答えることにより、比較分析が実行されます。
さらに調査と実験を行うために、コードと結果は https://github.com/batking24/Unfair-TOS-An-Automated-Approach-based-on-Fine-tuning-BERT-in-conjunction-with で利用可能です。
-ML。

要約(オリジナル)

Terms of Service (ToS) form an integral part of any agreement as it defines the legal relationship between a service provider and an end-user. Not only do they establish and delineate reciprocal rights and responsibilities, but they also provide users with information on essential aspects of contracts that pertain to the use of digital spaces. These aspects include a wide range of topics, including limitation of liability, data protection, etc. Users tend to accept the ToS without going through it before using any application or service. Such ignorance puts them in a potentially weaker situation in case any action is required. Existing methodologies for the detection or classification of unfair clauses are however obsolete and show modest performance. In this research paper, we present SOTA(State of The Art) results on unfair clause detection from ToS documents based on unprecedented custom BERT Fine-tuning in conjunction with SVC(Support Vector Classifier). The study shows proficient performance with a macro F1-score of 0.922 at unfair clause detection, and superior performance is also shown in the classification of unfair clauses by each tag. Further, a comparative analysis is performed by answering research questions on the Transformer models utilized. In order to further research and experimentation the code and results are made available on https://github.com/batking24/Unfair-TOS-An-Automated-Approach-based-on-Fine-tuning-BERT-in-conjunction-with-ML.

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