/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Лицензия
MIT
Архитектура
distilbert · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
31 июл 2026

pii-guard-distilbert

Разметка токеновТекст → label6 профессий

Мультиязычная модель DistilBERT размечает токены и выявляет персональные данные в тексте, прежде всего на русском языке.

11скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены22 авг 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

aule13/pii-guard-distilbert — дообученная мультиязычная модель DistilBERT для обнаружения персональных данных в русском тексте. Она выполняет разметку токенов в формате BIO и распознаёт 21 тип сущностей; автор README сообщает о F1 0,9938 на pii_benchmark.

Модель предназначена для извлечения имён и других персональных данных при проверке текстов на наличие PII, в том числе в сценариях, связанных с требованиями 152-ФЗ. Её можно запускать локально через Transformers, чтобы обрабатывать данные внутри собственного периметра. Архитектура — DistilBERT для классификации токенов, максимальный контекст — 512 токенов; в метаданных указаны русский и английский языки. Репозиторий содержит веса в формате safetensors.

Модель выпущена под лицензией MIT. Результат F1 приведён для pii_benchmark; README не уточняет состав и условия этого бенчмарка, поэтому показатель не гарантирует аналогичное качество на других данных. Для практического применения стоит проверять полноту обнаружения и точность разметки на целевых текстах.

Сценарии применения

  • выявление имён и других персональных данных в русскоязычных документах
  • разметка PII для последующего обезличивания текстов
  • проверка текстовых данных перед передачей за пределы организации
  • поиск персональных данных в системах обработки документов

Ограничения

Заявленный F1 0,9938 относится к pii_benchmark, характеристики которого в README не раскрыты; качество на других типах текстов может отличаться. Максимальный контекст составляет 512 токенов.

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

PII Guard DistilBERT

Fine-tuned DistilBERT-multilingual for Russian PII detection. 21 entity types in BIO format. F1=0.9938 on pii_benchmark.

Usage

from transformers import AutoModelForTokenClassification, AutoTokenizer
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("astralinux/pii-guard-distilbert")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("astralinux/pii-guard-distilbert")

Entity Types

TagDescription
B-FIRST_NAMEFirst name
B-LAST_NAMELast name
B-MIDDLE_NAMEMiddle name / patronymic
B-PHONEPhone number
B-EMAILEmail address
B-CITYCity
B-STREETStreet
B-HOUSEHouse number
B-COUNTRYCountry
B-REGIONRegion
B-DISTRICTDistrict
B-PASSPORTPassport number
B-SNILSSNILS
B-INNINN (tax ID)
B-OMSMedical insurance
B-CREDIT_CARDCredit card / bank account
B-DRIVER_LICENSEDriver license
B-MILITARY_IDMilitary ID
B-BIRTH_CERTIFICATEBirth certificate
B-URLURL
B-IP_ADDRESSIP address

Part of PII Guard

github.com/astralinux/pii-guard

Designed for 152-ФЗ compliance. Self-hosted. No data leaves your perimeter.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · token-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
DistilBertForTokenClassification
Ревизия весов
bf29ec3

0 моделей