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EU PII Anonymization

新上架第 1 版 · 更新于

概览

在浏览器里查找并遮盖 24 种欧盟语言文本中的个人信息,文本不会离开你的电脑。适合处理含个人信息文本的人。

EU PII Anonymization 是一款工具包,属于法律类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • Windows、macOS 或 Linux 上的 Python,它自带 pip。
  • 一个用来打开页面的网页浏览器。
用在
  • 网页浏览器:在 Hugging Face 上打开这个 Space 页面,模型就在页面里运行。
  • Windows、macOS 或 Linux:下载文件,然后在浏览器里打开 index.html。
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download bardsai/eu-pii-anonymization-demo --repo-type space --local-dir eu-pii-anonymization-demo
cd eu-pii-anonymization-demo

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

这是一个在浏览器里运行的演示,用来检测个人信息(PII),覆盖 24 种欧盟官方语言。它能找出文本里的个人信息并加以遮盖。模型通过网页在你自己的机器上运行,你的文本不会被发送到任何服务器。

适合谁

它适合需要检查或清理含个人信息文本的人,也适合想看看个人信息检测完全在客户端运行是什么样子的开发者。

行业谁在用怎么用例子
法务与合规隐私负责人在分享文本之前检查其中的个人信息在发出之前审阅一份德语草稿
公共部门档案团队在公开文件之前遮盖其中的个人信息清理一份波兰语的通知
客户支持支持主管在转交消息之前去掉其中的个人信息从一张法语工单里去掉姓名
软件开发者阅读 pii.js 和页面,在客户端应用里做检测把同样的做法移植到自己的页面

如果你的文本里没有个人信息,或者语言不在这 24 种欧盟语言之内,可以跳过它。

用在哪里

  • 网页浏览器:在 Hugging Face 上打开这个 Space 页面,模型就在页面里运行。
  • Windows、macOS 或 Linux:下载文件,然后在浏览器里打开 index.html。
使用场景谁用能得到什么
检测个人信息有敏感文本的任何人文本中找到的个人信息
分享前遮盖隐私和档案团队去掉个人信息后的同一段文本
研究实现方式开发者一个页面、一个 worker 和一个解码脚本可以阅读

如何设置

使用托管页面不需要你做任何准备。下载副本需要 Python 和 pip,还需要一个浏览器,以及能放下 300 MB 模型的空间。

  • Windows、macOS 或 Linux 上的 Python,它自带 pip。
  • 一个用来打开页面的网页浏览器。
  1. 用 pip 安装 huggingface_hub 包。
  2. 用 hf 命令把这个 Space 的文件下载到一个文件夹里。
  3. 进入这个文件夹。
  4. 在网页浏览器里打开 index.html。页面会自己下载模型。
pip install -U huggingface_hub
hf download bardsai/eu-pii-anonymization-demo --repo-type space --local-dir eu-pii-anonymization-demo
cd eu-pii-anonymization-demo

如何使用

打开 Space 页面,或者打开下载好的 index.html,等模型加载完成。第一次访问会下载约 300 MB,浏览器会保留它供以后使用。然后把文本交给页面,它会检测并遮盖其中的个人信息。

工具作用
index.html你打开的页面
pii.js对模型 pii_detector.py 里逐词解码器的移植
style.css页面的样式规则

示例

你打开页面,等待一次性的模型下载。然后给它一句德语,里面有一个人名和一个街道地址。页面会标出这些信息并遮盖,整个过程中这句话一直留在你的浏览器里。

新手与专家

如果你是新手,打开页面,等下载完成。试一句带有虚构姓名的短句,看看哪些内容被遮盖了。

如果你熟悉这个领域,页面会加载 bardsai 的 eu-pii-anonimization-multilang-v3 模型的 INT8 ONNX 导出版本。它通过 transformers.js 和 onnxruntime-web 在 Web Worker 里运行。pii.js 里的解码器移植了模型的逐词解码。在浏览器里运行时,它在 455 个由人工核对过的真实例子上,严格 F1 达到 0.978。代价是第一次要下载 300 MB,换来的是不需要服务器。

  1. 页面在你的浏览器里加载
  2. 300 MB 的模型下载一次并被缓存
  3. Web Worker 在你的文本上运行模型
  4. pii.js 逐词解码出个人信息
  5. 显示遮盖后的文本,数据不离开浏览器

注意事项

这个准确率数字来自模型卡自己的片段,是在浏览器里测得的,所以把它当作对你自己文本的参考,而不是保证。

  • License: apache-2
  • Cost to run: none named
  • Data it reaches: 你的文本留在浏览器里,不会被发送到服务器,页面只会下载一次模型
  • Language coverage: 24 种欧盟官方语言

README 和文件

README

EU PII Anonymization

在浏览器里查找并遮盖 24 种欧盟语言文本中的个人信息,文本不会离开你的电脑。适合处理含个人信息文本的人。

由 bardsai 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:这是一个在浏览器里运行的演示,用来检测个人信息(PII),覆盖 24 种欧盟官方语言。它能找出文本里的个人信息并加以遮盖。模型通过网页在你自己的机器上运行,你的文本不会被发送到任何服务器。

适合谁:它适合需要检查或清理含个人信息文本的人,也适合想看看个人信息检测完全在客户端运行是什么样子的开发者。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
法务与合规 | 隐私负责人 | 在分享文本之前检查其中的个人信息 | 在发出之前审阅一份德语草稿
公共部门 | 档案团队 | 在公开文件之前遮盖其中的个人信息 | 清理一份波兰语的通知
客户支持 | 支持主管 | 在转交消息之前去掉其中的个人信息 | 从一张法语工单里去掉姓名
软件 | 开发者 | 阅读 pii.js 和页面,在客户端应用里做检测 | 把同样的做法移植到自己的页面

如果你的文本里没有个人信息,或者语言不在这 24 种欧盟语言之内,可以跳过它。

用在哪里:

  • 网页浏览器:在 Hugging Face 上打开这个 Space 页面,模型就在页面里运行。
  • Windows、macOS 或 Linux:下载文件,然后在浏览器里打开 index.html。
使用场景 | 谁用 | 能得到什么
检测个人信息 | 有敏感文本的任何人 | 文本中找到的个人信息
分享前遮盖 | 隐私和档案团队 | 去掉个人信息后的同一段文本
研究实现方式 | 开发者 | 一个页面、一个 worker 和一个解码脚本可以阅读

如何设置:使用托管页面不需要你做任何准备。下载副本需要 Python 和 pip,还需要一个浏览器,以及能放下 300 MB 模型的空间。

  • Windows、macOS 或 Linux 上的 Python,它自带 pip。
  • 一个用来打开页面的网页浏览器。
  1. 用 pip 安装 huggingface_hub 包。
  2. 用 hf 命令把这个 Space 的文件下载到一个文件夹里。
  3. 进入这个文件夹。
  4. 在网页浏览器里打开 index.html。页面会自己下载模型。
pip install -U huggingface_hub
hf download bardsai/eu-pii-anonymization-demo --repo-type space --local-dir eu-pii-anonymization-demo
cd eu-pii-anonymization-demo

如何使用:打开 Space 页面,或者打开下载好的 index.html,等模型加载完成。第一次访问会下载约 300 MB,浏览器会保留它供以后使用。然后把文本交给页面,它会检测并遮盖其中的个人信息。

工具 | 作用
index.html | 你打开的页面
pii.js | 对模型 pii_detector.py 里逐词解码器的移植
style.css | 页面的样式规则

示例:你打开页面,等待一次性的模型下载。然后给它一句德语,里面有一个人名和一个街道地址。页面会标出这些信息并遮盖,整个过程中这句话一直留在你的浏览器里。

新手与专家:如果你是新手,打开页面,等下载完成。试一句带有虚构姓名的短句,看看哪些内容被遮盖了。

如果你熟悉这个领域,页面会加载 bardsai 的 eu-pii-anonimization-multilang-v3 模型的 INT8 ONNX 导出版本。它通过 transformers.js 和 onnxruntime-web 在 Web Worker 里运行。pii.js 里的解码器移植了模型的逐词解码。在浏览器里运行时,它在 455 个由人工核对过的真实例子上,严格 F1 达到 0.978。代价是第一次要下载 300 MB,换来的是不需要服务器。

页面在你的浏览器里加载
300 MB 的模型下载一次并被缓存
Web Worker 在你的文本上运行模型
pii.js 逐词解码出个人信息
显示遮盖后的文本,数据不离开浏览器

注意事项:这个准确率数字来自模型卡自己的片段,是在浏览器里测得的,所以把它当作对你自己文本的参考,而不是保证。

  • License: apache-2
  • Cost to run: none named
  • Data it reaches: 你的文本留在浏览器里,不会被发送到服务器,页面只会下载一次模型
  • Language coverage: 24 种欧盟官方语言

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 点赞:3
  • 构建方式:static
  • 许可证:apache-2.0

链接

  • Space:https://huggingface.co/spaces/bardsai/eu-pii-anonymization-demo
  • 文件:https://huggingface.co/spaces/bardsai/eu-pii-anonymization-demo/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  5 KB

1 个文件,共 5 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

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