Pii Model

🚀 個人身份信息識別模型（PII Model）

本模型是一款專注於識別個人身份信息（PII）實體的智能工具。它基於強大的Bert架構進行訓練，並在特定數據集上進行微調，能夠快速、準確地檢測出姓名、地址、出生日期等敏感信息，為數字世界的隱私安全保駕護航。

🚀 快速開始

本模型是 bert-base-cased 在 generator 數據集上的微調版本，取得了以下效果：

• 訓練損失：0.003900
• 驗證損失：0.051071
• 精確率：95.53%
• 召回率：96.60%
• F1值：96%
• 準確率：99.11%

✨ 主要特性

模型描述

這是一個智能的標記分類模型，擅長識別個人身份信息（PII）實體。它基於著名的Bert架構進行訓練，並在自定義數據集上進行微調。就像隱私保護的超級英雄一樣，該模型能夠迅速檢測出姓名、地址、出生日期等信息。每處理一個標記，它都像一位警惕的守護者，確保敏感信息不被洩露，讓數字世界更加安全。

可檢測的實體組

• ACCOUNTNUMBER（賬號號碼）
• FIRSTNAME（名字）
• ACCOUNTNAME（賬戶名稱）
• PHONENUMBER（電話號碼）
• CREDITCARDCVV（信用卡安全碼）
• CREDITCARDISSUER（信用卡髮卡行）
• PREFIX（前綴）
• LASTNAME（姓氏）
• AMOUNT（金額）
• DATE（日期）
• DOB（出生日期）
• COMPANYNAME（公司名稱）
• BUILDINGNUMBER（樓號）
• STREET（街道）
• SECONDARYADDRESS（輔助地址）
• STATE（州）
• EMAIL（電子郵件）
• CITY（城市）
• CREDITCARDNUMBER（信用卡卡號）
• SSN（社會安全號碼）
• URL（網址）
• USERNAME（用戶名）
• PASSWORD（密碼）
• COUNTY（縣）
• PIN（個人識別碼）
• MIDDLENAME（中間名）
• IBAN（國際銀行賬號）
• GENDER（性別）
• AGE（年齡）
• ZIPCODE（郵政編碼）
• SEX（性別）

🔧 技術細節

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

訓練結果

📄 許可證

本模型採用 Apache-2.0 許可證。

作者

abhijeet__@outlook.com

框架版本

• Transformers 4.38.2
• Pytorch 2.1.0+cu121
• Datasets 2.18.0
• Tokenizers 0.15.2