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arXiv cs.CY· Holly Baker, Michael Kuo, Kyana Pollas·· 12 小时前AI 评分31

Policy Central:检测警务政策中的冲突、冗余与相似性

Policy Central: Detecting Conflicts, Redundancy, and Similarity in Deployed Police Policy

AI 导读

Policy Central 是一个已部署系统,用于发现警察部门书面政策各条款之间的关系,区分冲突、冗余、相似与不同。

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摘要:Policy Central 是一个已部署的系统,帮助警察部门发现其书面政策各章节之间的关系:两个章节是相互冲突、冗余、仅仅相似,还是不同。我们描述该系统并比较两种架构。Retrieve-Judge 是一种先检索再分类的流水线,作为低成本的全库健康信号运行;Screen-Confirm 是一种先筛选再确认的级联流程,对审查者选定的文档进行选择性审计,将它们彼此彻底比对。在取自某部门约 84 份真实政策文档的 302 对基准上,给定每一对时,Screen-Confirm 达到 0.795 的总体召回率和 0.885 的冲突召回率,说明当前模型判断良好。找到这些配对才是难点:Retrieve-Judge 的组合召回率降至 0.457,Screen-Confirm 恢复到 0.472(冲突项为 0.615)。如今这些配对是通过通读整个库、将近 20,000 个章节彼此比对并在每次修订后重新检查来发现的。一次扫描能在几分钟内以低成本返回其中一半,并且可按需重新运行,这在召回率提升之前就已改变了政策审查的经济性。
评论: 16 页,2 幅图。已投稿至 EACL 2027
主题: 计算与语言(cs.CL);计算机与社会(cs.CY)
引用为: arXiv:2610.29338 [cs.CL]
  (或 arXiv:2610.29338v1 [cs.CL] 用于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.29338

由 DataCite 颁发的 arXiv DOI(待注册)

提交历史

来自:Holly Baker [查看邮箱]
[v1] 2026 年 10 月 21 日周三 07:34:59 UTC(216 KB)

来源:arXiv cs.CY · arxiv.org