anaksor-ocr
Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。
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。
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
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。
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。
| 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 |
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。
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
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 |
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。
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。
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。
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。
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:
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。
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。
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。
README.md 5 KB
Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。
Qwen · 工具包
Qwen2.5-7B-Instruct 的 GGUF 文件,提供八种量化大小,可通过 llama.cpp 在本地聊天。适合想在自己电脑上用 7.6B 强力模型、又不想搭 Python 环境的人。
ACE-Step · 工具包
用 4B 扩散解码器根据文字生成音乐,50 步并带引导控制,音频质量高于基础版。适合拥有 12 GB 或更多显存 GPU 的创作者。
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。
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。
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。