vladlinv/ru-pii-gate

О модели

Бинарная модель классификации документов для предварительной фильтрации перед NER-моделью. Она оценивает вероятность наличия персональных данных: документы с вероятностью выше выбранного порога передаются на разметку, остальные отсеиваются. Это снижает нагрузку на пайплайн при сохранении требуемой полноты.

Модель только оценивает, содержатся ли во фрагменте ПДн, но не определяет их типы и границы в тексте.

vladlinv/ru-pii-ner-gliner2.5	Распознавание типов и границ персональных данных. GLiNER2.5
vladlinv/ru-pii-ner	Распознавание типов и границ персональных данных. ruRoberta-large
vladlinv/ru-pii-gate	Классификация фрагмента на наличие персональных данных

Метрики

Валидационная выборка из 1 800 фрагментов, половина с ПДн

Порог	Recall	Precision	F1	TP	TN	FP	FN
0.0026	0.996	0.652	0.788	896	422	478	4
0.0065	0.990	0.705	0.823	891	527	373	9
0.0402	0.980	0.829	0.898	882	718	182	18
0.1634	0.950	0.906	0.927	855	811	89	45
0.7356	0.900	0.972	0.935	810	877	23	90

Датасет

12 000 полностью сгенерированных примеров, половина с ПДн

Примеры охватывают личные документы физических лиц, кадровую и внутреннюю документацию организаций, корпоративные и административные материалы, юридические и нормативные документы, договорную, коммерческую, финансовую, бухгалтерскую и банковскую документацию. Также государственные и регистрационные документы, медицинские, социальные и образовательные материалы, производственную и техническую документацию, документы об имуществе и транспорте, деловую и пользовательскую переписку, реестры, справочники, формы и таблицы.

В датасете представлены варианты bad OCR, HTML, Markdown и других форматов. Документы нарезаны окнами от 32 до 8 192 токенов; длины равномерно распределены по выборке.

Архитектура

Модель построена на базе deepvk/RuModernBERT-small и дополнена бинарной классификационной головой.

Использование

Оценка одного фрагмента:

from transformers import pipeline

gate = pipeline("text-classification", model="vladlinv/ru-pii-gate")

print(gate("Иванов Иван Иванович, паспорт 4509 123456"))

[{"label": "PII", "score": 0.9987}]

Порог отсечения выбирается по таблице метрик вашего типичного набора данных. Фрагменты со score выше порога передаются NER-модели — vladlinv/ru-pii-ner или vladlinv/ru-pii-ner-gliner2.5 — остальные пропускаются без разметки.

Ограничения

Модель — только один из слоёв системы обезличивания ПДн. Она предназначена для предварительной фильтрации и должна использоваться вместе с моделью распознавания сущностей, регулярными выражениями, словарями и прикладными правилами. Ни модель, ни полностью автоматический пайплайн не могут гарантировать обнаружение всех чувствительных данных.

Модель определяет только наличие персональных данных во фрагменте и не находит их границы и типы. Она не выявляет коммерческую тайну и другую конфиденциальную информацию, не относящуюся к физическим лицам.