数据集概述
本数据集围绕隐私政策中的信息类型术语构建，通过语法驱动方法解析术语构成并推断语义关系，形成可减少术语歧义的知识图谱（本体）。包含构建本体的词汇表、实验评估数据及相关文档，为隐私政策术语标准化、需求撰写指导等研究提供支持。
文件详解
该数据集包含多个目录和文件，具体说明如下：
- 词汇表文件（Lexicons/ 目录）：
- Lexicon-L_1.csv、Lexicon-L_2.csv、Lexicon-L_3.csv：CSV格式原始词汇表文件，包含各类信息类型术语。
- 精简与标记词汇表文件（Reduced and Tagged Lexicons/ 目录）：
- Lexicon-L_1-Reduced-Tagged.csv、Lexicon-L_2-Reduced-Tagged.csv、Lexicon-L_3-Reduced-Tagged.csv：CSV格式标记后词汇表文件，字段包括“Information Type”（信息类型）、“Tag”（标签），记录术语及其语义标签。
- 实验与评估数据集（Experiments and Evaluation Datasets/ 目录，含4个实验子目录）：
- 以Experiment 1 (E_1)为例：
- Experiment-E_1-Expert-GT-Relations.csv、Experiment-E_1-Expert-GT_1-Relations.csv：CSV格式专家标注的信息类型关系数据（真实值）。
- Experiment-E_1-Expert-GT-Ontology.owl：OWL格式专家标注的本体文件。
- Experiment-E_1-Syntax-Driven-Method-Relations.csv：CSV格式语法驱动方法生成的关系数据。
- 其他实验子目录（E_2至E_4）包含类似结构文件，部分实验含非专家标注数据（如Experiment-E_3-Non-Expert-GT-Relations.csv）。
- 文档文件：
- semantic-attachments.pdf：PDF格式文档，可能包含语义规则、方法细节等补充说明。
适用场景
- 隐私政策研究：分析隐私政策中信息类型术语的歧义性，探索术语标准化方法。
- 本体构建与评估：验证语法驱动方法在信息类型术语语义关系推断中的有效性。
- 需求工程应用：为隐私政策需求撰写者提供术语选择指导，提升需求表述清晰度。
- 自然语言处理研究：用于信息抽取、语义解析等NLP任务在隐私政策领域的应用验证。
