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deberta-v3-base_finetuned_ai4privacy_v2

deberta-v3-base_finetuned_ai4privacy_v2

基于DeBERTa模型的个人信息脱敏解决方案

该模型在AI助手和大型语言模型领域，通过去除个人身份信息（PII）来提升文本隐私，覆盖商业、教育等多个领域，F1得分高达0.9757。访问GitHub获取详细实现和研究信息。

Huggingface数据去识别AI助手开源项目模型Github隐私保护deberta-v3-base敏感信息识别
GitHubHugging Face

项目介绍：deberta-v3-base_finetuned_ai4privacy_v2

项目背景

deberta-v3-base_finetuned_ai4privacy_v2 是微软开发的 DeBERTa v3 基础模型 的一种微调版本。这个特殊的模型是在世界上最大的开源隐私数据集之一——ai4privacy/pii-masking-200k 上进行微调的。

项目目标

本项目的主要目标是去除文本中可能揭示个人身份信息（PII）的内容。这样的功能在人工智能助手和大型语言模型（LLM）应用中尤为重要。模型可以识别54种敏感数据类型，并识别其中可能的229个讨论主题和案例，这些内容涵盖了商业、教育、心理学和法律等多个领域。此外，模型能够处理不同风格的互动方式，例如：日常会话、正式文件和电子邮件等。

使用说明

可以在 GitHub 上找到此模型的实现细节和研究信息。

训练数据与评估

模型使用了一组专门设计的超参数进行训练，具有很高的学习率（6e-04）和31个epoch。训练过程使用的优化器为Adam，结合特定的学习率调度器类型（cosine_with_restarts），以确保模型有效收敛。

模型性能

在评估数据集上的表现如下：

  • 损失：0.0211
  • 整体精确率：97.22%
  • 整体召回率：97.92%
  • 整体F1分数：97.57%
  • 整体准确率：99.15%

此外，模型在某些特定类别的F1得分非常高，如“账户名称”、“城市名”、“公司名”、“邮件地址”等，均达到了1.0的满分，而对于一些相对模糊的数据类型如“IP地址”，其F1分数相对较低。

训练结果

在训练不同epoch时，模型的性能逐渐提升，最终在第七个epoch时达到了最佳的结果。这个过程中，不同类别的数据类型表现出了不同程度的F1分数，具体的训练细节可参考上面的评估数据。

关于框架

该项目使用了以下框架版本：

  • Transformers 4.35.2
  • Pytorch 2.1.0+cu118
  • Datasets 2.15.0
  • Tokenizers 0.15.0

总结

deberta-v3-base_finetuned_ai4privacy_v2 项目为希望在AI系统中去除隐私数据的研发人员提供了一个强大、精确且经过微调的模型，既满足了特定的隐私保护需求，又为未来的应用创新提供了广阔空间。

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