Как построить классификатор для распознавания чувствительных данных (PII) в чат-боте?

Для задачи классификации конфиденциальных данных (PII) в тексте чата я бы использовал комбинированный подход: правила для явных паттернов и ML-модель для контекстуального анализа.

1. Сбор и разметка данных: Создаю датасет из реальных или синтетических диалогов, помечая сообщения, содержащие PII (номера телефонов, emails, паспортные данные) и нейтральные. Важно сбалансировать классы и учедеть разнообразие формулировок.

2. Предобработка и извлечение признаков:

import re

def extract_features(text):
    features = {}
    # Признаки на основе правил
    features['has_phone_pattern'] = bool(re.search(r'+?d[ds-()]{7,}d', text))
    features['has_email_pattern'] = bool(re.search(r'[w.-]+@[w.-]+.w+', text))
    # Токенизация и лемматизация для NLP-модели
    tokens = simple_tokenize(text.lower())
    return features, tokens

3. Выбор и обучение модели: Для контекста использую легковесную модель, например, DistilBERT, дообученную на моих данных. Для быстрого прототипа можно начать с логистической регрессии на TF-IDF.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

# Загрузка предобученной модели
model_name = "distilbert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)
# ... дообучение на размеченных диалогах

4. Процесс классификации в продакшене: Входящее сообщение сначала проверяется набором регулярных выражений для высокоточного отлова стандартных форматов. Если правило не сработало, текст отправляется в NLP-модель для оценки контекста. Решение принимается по порогу вероятности, который я настраиваю по метрикам Precision/Recall на валидационной выборке, чтобы минимизировать ложные positives (раздражающие пользователя) и не пропустить реальные утечки.

5. Дополнительные меры:

• Активное обучение: Сложные случаи, где модель неуверена, отправляются на разметку экспертом, и датасет пополняется.
• Пост-обработка: Обнаруженные сущности маскируются (например, +7 XXX XXX-XX-XX) перед логированием или передачей дальше по конвейеру.