Core Concepts
GLiNERとNuNERというゼロショットNERモデルを使って、人名、組織名、電話番号などのプライベート情報を検出することができる。
Abstract
この記事では、ゼロショットNERモデルを使ったプライベート情報保護検出について説明しています。
GLiNERとNuNERは、検出したい実体(人名、組織名、電話番号など)を指定するだけで、その実体を自動的に見つけ出すことができるゼロショットNERモデルです。これにより、事前にデータラベル付けをする必要がなく、柔軟に様々な実体を検出することができます。
記事では、インド、アフリカ、アジア、ヨーロッパの名前データを使って、GLiNERとNuNER、Spacyの性能を比較しています。その結果、GLiNERとNuNERが優れたゼロショットNER性能を発揮することが示されています。
このようなゼロショットNERモデルは、プライベート情報保護の観点から非常に有用です。事前の手間をかけずに、柔軟に様々な種類の個人情報を検出できるため、効率的な個人情報管理に役立つと考えられます。
Stats
インド、アフリカ、アジア、ヨーロッパの名前データを使って評価を行った。
GLiNERとNuNERはSpacyよりも優れたゼロショットNER性能を示した。