/ Модель

Характеристики

Контекст
258 токенов
Параметры
162 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
roberta · dense
Опубликована
13 мая 2026

pii-phobert-base-ner

Разметка токеновТекст → label6 профессий

Дообученная PhoBERT-base для распознавания 54 типов персональных данных во вьетнамских текстах.

74скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 мая 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель PhoBERT-base, дообученная Танг Хоанг Фуком из Университета информационных технологий при Национальном университете Хошимина для распознавания персональных данных в текстах на вьетнамском языке. Это модель классификации токенов для NER: она выделяет 54 типа персональных данных, включая имена, идентификационные номера, электронные адреса, телефоны и адреса. Архитектура — RoBERTa для классификации токенов, размер — 162,4 млн параметров, длина контекста — 258 токенов; модель принимает текст и выдаёт метки для его фрагментов.

Модель предназначена для извлечения PII и поддержки последующей анонимизации вьетнамских текстов. Её контекст ограничен 258 токенами. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • поиск имён и контактных данных во вьетнамских документах
  • выделение идентификационных номеров для анонимизации
  • обнаружение телефонов и адресов электронной почты
  • извлечение адресов из текстовых обращений
  • подготовка вьетнамских текстов к обезличиванию

Ограничения

Контекст модели ограничен 258 токенами. Распознавание специализировано на вьетнамском языке и указанных в карточке типах PII.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

🛡️ Mô hình PhoBERT nhận diện Thông tin Cá nhân (PII) Tiếng Việt

Đây là mô hình PhoBERT-base được tinh chỉnh (fine-tuned) cho bài toán nhận diện thực thể (Named Entity Recognition - NER) chuyên biệt nhằm trích xuất các Thông tin cá nhân (PII) trong văn bản tiếng Việt.

Mô hình này là một phần trong dự án nghiên cứu so sánh hiệu năng giữa 4 kiến trúc học sâu (BiLSTM, BiLSTM-CRF, PhoBERT, và XLM-R) cho tác vụ ẩn danh hóa thông tin cá nhân, được thực hiện bởi Tăng Hoàng Phúc (Sinh viên chuyên ngành Trí tuệ Nhân tạo - Đại học CNTT, ĐHQG TP.HCM).

📊 Thông tin mô hình

  • Base model: vinai/phobert-base
  • Ngôn ngữ: Tiếng Việt
  • Tác vụ: Token Classification (NER)
  • Số lượng nhãn: Phân loại và nhận diện 54 nhãn PII khác nhau (Tên người, CCCD, Email, Số điện thoại, Địa chỉ...).

Ví dụ: "Xin chào, tôi là Nguyễn Văn An, số điện thoại 0912345678, địa chỉ 123 Lê Lợi, Quận 1."

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · token-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
RobertaForTokenClassification
Ревизия весов
fc4d654

0 моделей