来自 Hugging Face 的 AI 项目

类别与筛选

rizzoaiacademy · 工具包

一个小型、适合 CPU 的模型，能在意大利语法律文本中找出 22 类个人数据，包括 codice fiscale 和 partita IVA，用于可还原的匿名化。适合律师事务所和开发隐私过滤器的开发者。

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QuantumNous · 工具包

在 ONNX 中本地识别中文、英文和混合文本、代码、日志以及 AI 编程助手请求里的个人信息和凭据。适合在敏感数据离开机器前对它做遮盖的开发者。

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perplexity-ai · 工具包

在聊天对话里找出个人数据并遮盖，用一个 600M 参数的编码器，带词元标注和敏感度打分。适合在使用前清理对话日志的团队。

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OpenMed · 工具包

在文本里找出并遮盖个人数据，涵盖姓名、联系方式和各类 ID 等 55 个细分类别。适合在分享或存储文本之前先做脱敏的团队。

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tasksource · 工具包

按你用简短指令描述的字段，从文本里抽取答案，比如发票号或公司名，并返回匹配的片段。一个 150M 模型同时覆盖抽取式问答和实体识别。

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dslim · 工具包

在英语文本中找出并标注人名、机构名、地名和其他名称。这是用于命名实体识别的微调 BERT 模型，通过 Transformers 流水线使用。

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CobuildX-AI · 工具包

在印度语言和印度英语文本中找出姓名、电话号码、Aadhaar 和 PAN 等个人信息，并返回每个值的位置。这是一个 16.7M 参数、能在 CPU 上运行的模型。

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typhoon-ai · 工具包

把泰语文本切分成语素，也就是仍有意义的最小单位，使用只有 4 MB、能在 CPU 上运行的模型，适合泰语语言研究者和开发者。

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openai · 工具包

一次扫描就找出并遮盖文本里的姓名、邮箱等个人信息，可在你自己的机器上运行。适合需要在本地处理大量文本的团队。

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CobuildX-AI · 工具包

在印度语言和印度英语文本中找出姓名、电话号码、Aadhaar 和 PAN 等个人信息，并返回每个值的位置。这是三种规格中最准确的一个，有 57.6M 参数。

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