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Deep Learning for Detecting and Explaining Unfairness in Consumer Contracts

机译：深入学习，用于检测和解释消费者合同的不公平

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Consumer contracts often contain unfair clauses, in apparent violation of the relevant legislation. In this paper we present a new methodology for evaluating such clauses in online Terms of Services. We expand a set of tagged documents (terms of service), with a structured corpus where unfair clauses are liked to a knowledge base of rationales for unfairness, and experiment with machine learning methods on this expanded training set. Our experimental study is based on deep neural networks that aim to combine learning and reasoning tasks, one major example being Memory Networks. Preliminary results show that this approach may not only provide reasons and explanations to the user, but also enhance the automated detection of unfair clauses.
机译：消费者合同通常含有不公平的条款，视表观违反了相关立法。在本文中，我们提出了一种新的方法，用于评估在线服务条款中的这些条款。我们展开了一组标记的文档（服务条款），其中有一个结构化的语料库，不公平的条款被人喜欢对不公平的理性的知识库，以及在这种扩展训练集上进行机器学习方法的实验。我们的实验研究基于深度神经网络，旨在结合学习和推理任务，一个主要示例是内存网络。初步结果表明，这种方法不仅可以为用户提供原因和解释，而且还提高了不公平条款的自动检测。

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