pii masker

PII Masker 是一款先進的開源工具，可使用由 DeBERTa-v3 提供支援的最先進的 AI 來保護您的敏感數據

功能•安裝•快速入門•工作原理•貢獻

PII Masker 是一種先進的開源工具，旨在利用尖端的人工智慧模型來保護您的敏感資料。此工具建構於 DeBERTa-v3 之上，可確保高精度偵測和屏蔽個人識別資訊 (PII)，使其完美適合任何資料敏感的工作流程。無論您是處理客戶資料、執行資料分析還是確保遵守隱私法規，PII Masker 都能提供強大、可擴展的解決方案來確保您的資訊安全。

為什麼選擇 PII 屏蔽器？

處理敏感資訊時，使用不僅效能良好而且能夠確保合規性和保護隱私的工具至關重要。這就是 PII Masker 脫穎而出的原因：

• 高精度：利用 DeBERTa-v3 準確檢測和屏蔽各種 PII 類型。
• 合規友善：旨在幫助組織滿足隱私法律和法規。
• 靈活整合：透過簡單的 Python API 輕鬆與現有系統整合。

主要特點

• 全面保護：識別和封鎖多種 PII 類型，包括姓名、地址、電話號碼等
• 高效能：由 DeBERTa-v3 提供支持，支援 1024 個令牌處理較長的文檔
• 專注精準：專門針對 PII 偵測進行微調的高階 NLP 模型
• 結構化輸出：取得屏蔽文字和結構化 PII 字典
• 輕鬆整合：簡單的 Python API，可無縫整合到您的工作流程中

？安裝

1. 克隆儲存庫：

git clone https://github.com/yourusername/pii-masker.git
cd pii-masker

2. 安裝依賴項：

pip install -r requirements.txt

3. 下載模型：

 # Option 1: Manual download
# Visit: https://huggingface.co/collections/hydroxai/pii-models-674649fea0de7ab99ed11347
# Place files in: pii-masker/output_model/deberta3base_1024/ 

快速入門

1. 切換到pii-masker目錄：

    cd pii-masker
   

2. 使用以下程式碼開始：

    from model import PIIMasker
    
   # Initialize the PIIMasker
   masker = PIIMasker ()
    
   # Mask PII in your text
   text = "John Doe lives at 1234 Elm St."
   masked_text , pii_dict = masker . mask_pii ( text )
    
   print ( masked_text )
   # Output: "[NAME] lives at [ADDRESS]" 

？它是如何運作的

PII Masker 採用 DeBERTa-v3 提供支援的複雜管道：

1. 標記化→ 智慧文字分割以實現最佳處理
2. 模型推理→ AI 驅動的 PII 檢測
3. 實體識別→敏感資料精準識別
4. 屏蔽→ 使用佔位符安全替換 PII
5. 資料擷取→結構化輸出以便進一步處理

？最新更新

我們很高興地宣布 PII Masker 計畫的一項重要補充：採用與 DeBERTa 不同方法的新模型。詳細資訊如下：

• ？型號連結：

• Hydroxai/pii_model_longtransfomer_version

• 型號詳情：

• train_pii_longtransformer.ipynb

• ？性能改進：

• 與先前的 DeBERTa-v3 模型相比，這種新模型的實施使性能提高了約 4%。 Longformer 的擴展序列長度（4096 個標記）與 Bi-LSTM 頭的結合增強了順序上下文理解，使 PII 檢測更加準確和可靠。

進階用法

查看我們的詳細範例：

• RAG 整合範例

？貢獻

貢獻使開源社群成為學習、啟發和創造的絕佳場所。我們非常感謝您所做的任何貢獻。

1. 分叉項目
2. 建立您的功能分支
3. 提交您的更改（ git commit -m 'Add some AmazingFeature' ）
4. 推到分支（ git push origin feature/AmazingFeature ）
5. 打開拉取請求

致謝

特別感謝：

• Microsoft 的 DeBERTa 模型
• Hugging Face 用於模型託管和 Transformer 庫
• 感謝 Zilliz 的支持，以及為我們的解決方案提供支援的向量資料庫 Milvus
• 我們所有的貢獻者和支持者

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