beto-pii

Model Overview

beto-pii is a fine-tuned version of dccuchile/bert-base-spanish-wwm-cased (BETO) for token-level PII detection in Spanish text. It uses a BIO tagging scheme to identify and classify 24 types of personally identifiable information.

Architecture: BERT-base (12 layers, 768 hidden, 12 heads) — 110M parameters.
Training data: Spanish subset of ai4privacy/pii-masking-200k (25,651 training samples).
Output format: Token classification over a BIO label space (O + B-{type} + I-{type} for each PII type).
Tokenizer: WordPiece (cased) — respects uppercase/lowercase distinction, critical for name entities.

This model is the native Spanish encoder in a comparative study of PII detection across monolingual (BETO) and multilingual (XLM-RoBERTa, mDeBERTa) architectures, and across classical (regex, Presidio), encoder-based, and SLM-based detectors.

Why BETO?

BETO is a BERT model trained exclusively on Spanish corpora (Spanish Wikipedia, Opus, and other Spanish web text). Its vocabulary and pretraining distribution are optimized for Spanish, giving it an advantage on Spanish-specific linguistic patterns — particularly relevant for name structure (compound surnames, multi-word given names), Spanish document IDs (DNI, NIE), and address formats.

Intended Use

Primary use case: Identifying PII spans in Spanish text for data masking, anonymization, or redaction pipelines.

Suitable for:

• Spanish text with personal data (names, emails, phones, addresses, IDs, financial data)
• Single-document inference and batch processing
• Integration via Hugging Face pipeline or direct transformers usage
• Serving behind a tokenization proxy for privacy-preserving inference

Not suitable for:

• Non-Spanish text (use XLM-R or mDeBERTa variants for multilingual input)
• Detection without context (single tokens out of context)
• Adversarial or heavily obfuscated text
• Real-time low-latency scenarios without optimization (see Performance section)

Training Data

Dataset: ai4privacy/pii-masking-200k — Spanish split.

Split statistics (seed 42):

Label canonicalization: 28 raw PII types are collapsed to 24 canonical labels. Name components (GIVENNAME1, GIVENNAME2, LASTNAME1, LASTNAME2, LASTNAME3) are unified under PERSON. All other types (EMAIL, PHONE, IP_ADDRESS, STREET_ADDRESS, CREDIT_CARD, IDCARD, etc.) pass through unchanged.

Note: This is synthetic data generated for PII masking research. It is not real personal data.

Training Procedure

Hyperparameters

Hardware

Trained on a single GPU (NVIDIA T4 or P100, ~15–30 min depending on GPU). Both compute capabilities (SM 60 for P100, SM 75 for T4) are supported via PyTorch 2.4.0.

Environmental Impact

How to Use

With pipeline (recommended)

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("token-classification", model="gpancardo/beto-pii")
text = "Me llamo Juan Pérez y mi correo es juan.perez@correo.com"
results = pipe(text)

for r in results:
    print(f"{r['entity']}: {r['word']} (score={r['score']:.3f})")

With AutoModel + AutoTokenizer

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpancardo/beto-pii")
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("gpancardo/beto-pii")

text = "El DNI de María López es 12345678Z"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=256)
with torch.no_grad():
    logits = model(**inputs).logits

preds = torch.argmax(logits, dim=-1).squeeze().tolist()
tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs["input_ids"].squeeze().tolist())

id2label = model.config.id2label
for token, pred in zip(tokens, preds):
    label = id2label[pred]
    if label != "O":
        print(f"{token} → {label}")

With ONNX for production

pip install optimum onnxruntime
optimum-cli export onnx --model gpancardo/beto-pii beto-pii-onnx

Performance

Evaluation results will be populated after the benchmark suite completes. Expected detection F1 > 0.7 on Spanish test based on validation runs.

Metrics reported:

• Detection F1 — span overlap (IoU ≥ 0.5), type-agnostic (primary)
• Typification F1 — span + exact type match (secondary)
• Per-type precision, recall, and F1
• 95% bootstrap confidence intervals

Limitations & Biases

• Synthetic training data: The model was trained on synthetically generated PII. Distributional shifts may occur on real-world text.
• Spanish-only: Language coverage is limited to Spanish. For multilingual input, use the XLM-R or mDeBERTa variants.
• Context window: Limited to 256 tokens. Longer documents need sliding-window or chunking strategies.
• Adversarial robustness: Not tested against obfuscation, misspellings, or adversarial perturbations.
• Implicit biases: The underlying BETO model may encode societal biases present in its Spanish pretraining corpus.

License

MIT

beto-pii

Resumen del modelo

beto-pii es una versión fine-tuned de dccuchile/bert-base-spanish-wwm-cased (BETO) para detección de PII a nivel de token en texto en español. Utiliza un esquema de etiquetado BIO para identificar y clasificar 24 tipos de información personal identificable.

Arquitectura: BERT-base (12 capas, 768 ocultos, 12 cabezas) — 110M parámetros.
Datos de entrenamiento: Subconjunto en español de ai4privacy/pii-masking-200k (25,651 muestras de entrenamiento).
Formato de salida: Clasificación de tokens sobre un espacio de etiquetas BIO (O + B-{tipo} + I-{tipo} para cada tipo de PII).
Tokenizador: WordPiece (cased) — respeta mayúsculas/minúsculas, crítico para entidades nominativas.

Este modelo es el encoder nativo en español dentro de un estudio comparativo de detección de PII entre arquitecturas monolingües (BETO) y multilingües (XLM-RoBERTa, mDeBERTa), y entre detectores clásicos (regex, Presidio), basados en encoder y basados en SLM.

¿Por qué BETO?

BETO es un modelo BERT entrenado exclusivamente con corpus en español (Wikipedia en español, Opus y otros textos web en español). Su vocabulario y distribución de preentrenamiento están optimizados para el español, lo que le otorga ventaja en patrones lingüísticos específicos del español — particularmente relevantes para la estructura de nombres (apellidos compuestos, nombres de pila múltiples), identificaciones españolas (DNI, NIE) y formatos de direcciones.

Uso previsto

Caso de uso principal: Identificar spans de PII en texto en español para pipelines de enmascaramiento, anonimización o redacción.

Adecuado para:

• Texto en español con datos personales (nombres, correos, teléfonos, direcciones, identificaciones, datos financieros)
• Inferencia por documento individual y procesamiento por lotes
• Integración mediante pipeline de Hugging Face o uso directo con transformers
• Servicio detrás de un proxy de tokenización para inferencia con privacidad

No adecuado para:

• Texto que no sea en español (usar las variantes XLM-R o mDeBERTa para entrada multilingüe)
• Detección sin contexto (tokens aislados)
• Texto adversarial u ofuscado
• Escenarios de baja latencia en tiempo real sin optimización (ver sección Rendimiento)

Datos de entrenamiento

Dataset: ai4privacy/pii-masking-200k — split en español.

Estadísticas de los splits (seed 42):

Canonicalización de etiquetas: 28 tipos crudos de PII se colapsan a 24 etiquetas canónicas. Los componentes de nombre (GIVENNAME1, GIVENNAME2, LASTNAME1, LASTNAME2, LASTNAME3) se unifican bajo PERSON. Todos los demás tipos (EMAIL, PHONE, IP_ADDRESS, STREET_ADDRESS, CREDIT_CARD, IDCARD, etc.) pasan sin cambios.

Nota: Estos son datos sintéticos generados para investigación de enmascaramiento de PII. No son datos personales reales.

Procedimiento de entrenamiento

Hiperparámetros

Hardware

Entrenado en una sola GPU (NVIDIA T4 o P100, ~15–30 min según la GPU). Ambas capacidades de cómputo (SM 60 para P100, SM 75 para T4) son compatibles mediante PyTorch 2.4.0.

Impacto ambiental

Cómo usar

Con pipeline (recomendado)

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("token-classification", model="gpancardo/beto-pii")
texto = "Me llamo Juan Pérez y mi correo es juan.perez@correo.com"
resultados = pipe(texto)

for r in resultados:
    print(f"{r['entity']}: {r['word']} (score={r['score']:.3f})")

Con AutoModel + AutoTokenizer

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpancardo/beto-pii")
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("gpancardo/beto-pii")

texto = "El DNI de María López es 12345678Z"
inputs = tokenizer(texto, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=256)
with torch.no_grad():
    logits = model(**inputs).logits

preds = torch.argmax(logits, dim=-1).squeeze().tolist()
tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs["input_ids"].squeeze().tolist())

id2label = model.config.id2label
for token, pred in zip(tokens, preds):
    etiqueta = id2label[pred]
    if etiqueta != "O":
        print(f"{token} → {etiqueta}")

Con ONNX para producción

pip install optimum onnxruntime
optimum-cli export onnx --model gpancardo/beto-pii beto-pii-onnx

Rendimiento

Los resultados de evaluación se completarán después de ejecutar el suite de benchmark. Se espera un F1 de detección > 0.7 en el test de español basado en ejecuciones de validación.

Métricas reportadas:

• F1 de detección — solapamiento de span (IoU ≥ 0.5), sin tipo (principal)
• F1 de tipificación — span + coincidencia exacta de tipo (secundaria)
• Precisión, recall y F1 por tipo
• Intervalos de confianza bootstrap al 95%

Limitaciones y sesgos

• Datos sintéticos de entrenamiento: El modelo se entrenó con PII generada sintéticamente. Pueden existir desplazamientos distribucionales en texto real.
• Solo español: La cobertura de idioma se limita al español. Para entrada multilingüe, usar las variantes XLM-R o mDeBERTa.
• Ventana de contexto: Limitada a 256 tokens. Documentos más largos necesitan estrategias de ventana deslizante o fragmentación.
• Robustez adversarial: No se ha probado contra ofuscación, errores ortográficos o perturbaciones adversariales.
• Sesgos implícitos: El modelo BETO subyacente puede codificar sesgos sociales presentes en su corpus de preentrenamiento en español.

Licencia

MIT