Gretel Gliner Bi Base V1.0

🚀 格雷特爾GLiNER：用於PII/PHI檢測的微調模型

格雷特爾GLiNER 模型是GLiNER基礎模型 knowledgator/gliner-bi-base-v1.0 的微調版本，專門用於檢測個人身份信息（PII）和受保護的健康信息（PHI）。格雷特爾GLiNER有助於在各個行業和文檔類型中提供符合隱私要求的實體識別。

有關基礎GLiNER模型的更多信息，包括其架構和一般功能，請參考 GLiNER模型卡片。

該模型在 gretelai/gretel-pii-masking-en-v1 數據集上進行了微調，該數據集提供了豐富多樣的包含PII和PHI實體的合成文檔片段。

1. 訓練：使用合成數據集的訓練分割。
2. 驗證：使用驗證集監控性能，以調整訓練參數。
3. 評估：使用PII/PHI實體註釋作為真實標籤，在測試集上評估最終性能。

有關數據集的詳細統計信息，包括領域和實體類型分佈，請訪問 Hugging Face上的數據集文檔。

🚀 快速開始

✨ 主要特性

• 基於GLiNER基礎模型微調，專為PII和PHI檢測設計。
• 有助於各行業和文檔類型的隱私合規實體識別。
• 在準確性、精確性、召回率和F1分數方面相比基礎模型有顯著提升。

📦 安裝指南

確保你已經安裝了Python，然後安裝或更新 gliner 包：

pip install gliner -U

💻 使用示例

基礎用法

from gliner import GLiNER

# 加載微調後的GLiNER模型
model = GLiNER.from_pretrained("gretelai/gretel-gliner-bi-base-v1.0")

# 包含PII/PHI實體的示例文本
text = """
Purchase Order
----------------
Date: 10/05/2023
----------------
Customer Name: CID-982305
Billing Address: 1234 Oak Street, Suite 400, Springfield, IL, 62704
Phone: (312) 555-7890 (555-876-5432)
Email: janedoe@company.com
"""

# 定義PII/PHI實體的標籤
labels = [
    "medical_record_number",
    "date_of_birth",
    "ssn",
    "date",
    "first_name",
    "email",
    "last_name",
    "customer_id",
    "employee_id",
    "name",
    "street_address",
    "phone_number",
    "ipv4",
    "credit_card_number",
    "license_plate",
    "address",
    "user_name",
    "device_identifier",
    "bank_routing_number",
    "date_time",
    "company_name",
    "unique_identifier",
    "biometric_identifier",
    "account_number",
    "city",
    "certificate_license_number",
    "time",
    "postcode",
    "vehicle_identifier",
    "coordinate",
    "country",
    "api_key",
    "ipv6",
    "password",
    "health_plan_beneficiary_number",
    "national_id",
    "tax_id",
    "url",
    "state",
    "swift_bic",
    "cvv",
    "pin"
]

# 以0.7的置信度閾值預測實體
entities = model.predict_entities(text, labels, threshold=0.7)

# 顯示檢測到的實體
for entity in entities:
    print(f"{entity['text']} => {entity['label']}")

預期輸出：

CID-982305 => customer_id
1234 Oak Street, Suite 400 => street_address
Springfield => city
IL => state
62704 => postcode
(312) 555-7890 => phone_number
555-876-5432 => phone_number
janedoe@company.com => email

📚 詳細文檔

模型性能

所有微調後的格雷特爾GLiNER模型在準確性、精確性、召回率和F1分數方面都比其基礎版本有顯著提高：

使用場景

格雷特爾GLiNER非常適合需要檢測和編輯敏感信息的應用場景：

• 醫療保健：自動從醫療記錄中提取和編輯患者信息。
• 金融：識別和保護金融數據，如賬戶號碼和交易細節。
• 網絡安全：檢測日誌和安全報告中的敏感信息。
• 法律：處理合同和法律文件，以保護客戶信息。
• 數據隱私合規：通過準確識別PII/PHI，確保數據處理過程符合GDPR和HIPAA等法規。

📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。

🔗 引用與使用

如果您在研究或應用中使用了此數據集，請按以下方式引用：

@dataset{gretel-pii-masking-en-v1,
  author       = {Gretel AI},
  title        = {GLiNER Models for PII Detection through Fine-Tuning on Gretel-Generated Synthetic Documents},
  year         = {2024},
  month        = {10},
  publisher    = {Gretel},
  howpublished = {https://huggingface.co/gretelai/gretel-pii-masking-en-v1}
}

如有問題、疑問或需要更多信息，請訪問我們的 合成數據Discord 社區，或聯繫 gretel.ai。