Using LLMs for Automated Privacy Policy Analysis: Prompt Engineering, Fine-Tuning and Explainability

📄 arXiv: 2503.16516v1 📥 PDF

作者: Yuxin Chen, Peng Tang, Weidong Qiu, Shujun Li

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-03-16

💡 一句话要点

提出基于LLMs的隐私政策自动分析方法以提升分类性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 隐私政策分析 大语言模型 机器学习 提示工程 LoRA微调 可解释性 文本分类

📋 核心要点

  1. 现有的隐私政策分析方法多依赖传统机器学习技术，缺乏对大语言模型的有效利用，导致分类性能不足。
  2. 本文提出结合提示工程与LoRA微调的LLM分类器，旨在提升隐私政策概念的自动检测能力。
  3. 实验结果显示，所提出的方法在多个隐私政策语料库中均显著提升了分类准确率，并且可解释性指标得分超过91.1%。

📝 摘要（中文）

隐私政策在数字服务中广泛使用，且常用于法律目的。尽管已有多种机器学习分类器被开发用于自动检测隐私政策中的不同概念，但针对大语言模型（LLMs）在隐私政策分析中的应用研究仍然较少。为填补这一研究空白，本文对基于LLMs的隐私政策概念分类器进行了全面评估，采用了提示工程和低秩适应（LoRA）微调方法。实验结果表明，结合提示工程和微调的LLM分类器在多个隐私政策语料库和分类法中显著优于其他最先进的方法。此外，使用完整性、逻辑性和可理解性三个指标评估了LLM分类器的可解释性，结果显示所有指标得分均超过91.1%，表明LLMs不仅提高了分类性能，还增强了检测结果的可解释性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决隐私政策分析中现有方法对大语言模型应用不足的问题，导致分类性能和可解释性不佳。

核心思路：通过结合提示工程与LoRA微调，优化LLM在隐私政策概念分类中的表现，提升分类准确性和结果可解释性。

技术框架：整体方法包括数据预处理、提示设计、模型微调和结果评估四个主要模块。首先对隐私政策语料进行清洗和标注，然后设计适合的提示以引导LLM进行有效学习，接着使用LoRA进行模型微调，最后通过多种指标评估模型性能。

关键创新：最重要的创新在于将提示工程与LoRA微调相结合，显著提升了LLM在隐私政策分析中的分类性能，与传统方法相比，表现出更高的准确性和可解释性。

关键设计：在模型微调过程中，采用了特定的损失函数以优化分类效果，并在提示设计中考虑了隐私政策的特定语言特征，确保模型能够有效理解和处理相关概念。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，结合提示工程和LoRA微调的LLM分类器在隐私政策分析中表现优异，分类准确率显著高于其他最先进的方法，且在可解释性评估中所有指标得分均超过91.1%，显示出良好的性能和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括法律合规性检查、隐私政策自动摘要生成以及用户友好型信息提取等。通过自动化分析隐私政策，能够帮助企业和用户更好地理解法律条款，提升透明度，降低法律风险。未来，该方法还可以扩展到其他领域的文本分析中，具有广泛的实际价值。

📄 摘要（原文）

Privacy policies are widely used by digital services and often required for legal purposes. Many machine learning based classifiers have been developed to automate detection of different concepts in a given privacy policy, which can help facilitate other automated tasks such as producing a more reader-friendly summary and detecting legal compliance issues. Despite the successful applications of large language models (LLMs) to many NLP tasks in various domains, there is very little work studying the use of LLMs for automated privacy policy analysis, therefore, if and how LLMs can help automate privacy policy analysis remains under-explored. To fill this research gap, we conducted a comprehensive evaluation of LLM-based privacy policy concept classifiers, employing both prompt engineering and LoRA (low-rank adaptation) fine-tuning, on four state-of-the-art (SOTA) privacy policy corpora and taxonomies. Our experimental results demonstrated that combining prompt engineering and fine-tuning can make LLM-based classifiers outperform other SOTA methods, \emph{significantly} and \emph{consistently} across privacy policy corpora/taxonomies and concepts. Furthermore, we evaluated the explainability of the LLM-based classifiers using three metrics: completeness, logicality, and comprehensibility. For all three metrics, a score exceeding 91.1\% was observed in our evaluation, indicating that LLMs are not only useful to improve the classification performance, but also to enhance the explainability of detection results.