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gliner_multi_pii-v1

多语言支持的高效个人隐私信息识别模型

GLiNER是一个基于BERT的命名实体识别模型,专门用于识别个人身份信息(PII)。该模型支持60多种PII实体类型,包括姓名、组织、电话、地址和护照号码等,并可在多语言环境中使用。与传统NER模型和大型语言模型相比,GLiNER在保持灵活性的同时大幅降低了资源消耗,特别适合在资源受限的场景中进行PII检测。

项目概述

GLiNER PII是一个专门用于识别个人身份信息(PII)的命名实体识别(NER)模型。它基于双向Transformer编码器(类BERT结构)构建,能够灵活识别多种类型的实体,在保持高性能的同时,相比大型语言模型(LLM)具有更轻量级的优势。

模型特点

  • 该模型通过在urchade/synthetic-pii-ner-mistral-v1数据集上微调urchade/gliner_multi-v2.1得到
  • 支持多语言处理能力,包括英语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语和意大利语
  • 采用Apache-2.0开源许可证发布
  • 相比传统NER模型可识别的预定义实体类型有限的问题,GLiNER提供了更灵活的识别方案

识别能力

该模型可以识别众多类型的个人身份信息,主要包括:

  • 基础个人信息:姓名、出生日期、血型等
  • 证件号码:护照号、驾照号、身份证号、学生证号等
  • 联系方式:电话号码、电子邮件、社交媒体账号等
  • 金融信息:信用卡号、银行账号、CVV码等
  • 医疗信息:医疗保险号、病历信息、用药信息等
  • 其他标识:IP地址、车牌号、邮政编码、签名等

使用方法

模型使用简单直观,用户只需要:

  1. 导入GLiNER库
  2. 加载预训练模型
  3. 准备待识别的文本和所需识别的标签列表
  4. 调用predict_entities方法即可获得识别结果

实际应用

模型在各类场景下表现出色,例如可以准确识别出文本中的:

  • 人名和公司名称
  • 完整地址信息
  • 电话号码
  • 电子邮件地址
  • 社会保障号码等

这使得它特别适用于数据隐私保护、文档自动化处理、信息提取等领域的应用。

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