Բազմալեզու PII. Ինչու Մոնոլինգ Գործիքները Բաց Են Թողնում:
Թարմացվել է 2026-ի համար:
Փաստաթղթերն Անցնում Են Լեզվի Սահմանները:
Շվեյցարական ֆարմ-ընկերության աշխատանքային պայմանագիրը մեկ լեզվով չէ:
Շվեյցարիան ունի չորս պաշտոնական լեզու:
Շվեյցարական ընկերությունները Հիմնական բաժնում կիրառում են գերմաներեն, իրավական կետերում ֆրանսերեն, գլոբալ բաժիններում անգլերեն:
Ե դա կարող է լինել մեկ պարբերությունում:
Բելգիական խորհրդի արձանագրությունն ունի հոլանդական բնագիր, ֆրանսիական ֆորմալ մասեր ու անգլերեն ամփոփումներ: Գլոբալ տվյալների գործարքը կարող է ունենալ անգլերեն տեխնիկական բնութագիր ու գերմաներեն իրավական կետեր:
Սա անտիպ չէ: Դա նորմն է DACH և EU ընկերությունների համար: Մոնոլինգ PII գործիքները ձախողվում են այս ֆայլերի հետ:
45%-անոց Բաց Թողնման Բացը:
Մոնոլինգ NER գործիքներն ունեն 45%-ով ավելի բարձր PII բաց թողնելու մակարդակ խառը ֆայլերի հետ: Սա համեմատած է մաքուր մեկ-լեզու ֆայլերի հետ:
Արմատական պատճառը կառուցման ձևն է: Գերմանական տեքստի վրա ուսուցված մոդելն ունի տեղական անվան ձևերի ու հասցեի կանոնների իմացություն: Երբ հանդիպում է ֆրանսերեն բաժնի, այն դուրս է եկել ուսուցման ծիրից: Ք'ail et ID-ները այդ հատվածում ստանում են թույլ հայտնաբերում: Մոդելը թույլ չէ, այն կառուցված էր այլ լեզվի համար:
EDPB 2024-ը հայտնաբերեց, որ EU ընկերությունների 72%-ը միաժամանակ մշակում է երեք կամ ավելի լեզուներով ֆայլեր: Gartner 2024-ը պարզեց, որ բազմալեզու HR ֆայլերն ունեն 67%-ով ավելի շատ PII մեկ էջում քան մեկ-լեզու ֆայլերը: Ավելի շատ PII-ն ու ավելի շատ բաց թողնումները միասին խստացնում են բացը:
Տե'ս մեր GDPR ուղեցույցը կիրառվող կանոնների համար:
Որտե՞ղ Են Կլաստերվում Սխալները:
Ձախողումն ամբողջ ֆայլի ընթացքում հավասար չէ: Հատվածների ջնջերքներում PII-ն ամենաշատ ռիսկի տակ է:
Հաշվի առեք այս կետը. գերմաներեն նախադասություն, ֆրանսիական աշխատողի անուն ու ֆրանսիական ծննդյան ամսաթիվ, բոլորը մեկ տողում: NER մոդելն ֆրանսիական անունն ի տեղ տեղ տեսնում է, մինչ ակնկալում էր տեղական: Հնարավոր է, այն չնշի: Ֆրանսիական ուսուցմամբ մոդելն տեսնում է գերմաներեն կոնտեքստի բառեր ու չի կարողանում կարդալ կառուցվածքը:
HR ֆայլերն այս ձախողումը թանկ են դարձնում: Gartner-ը հայտնաբերեց 67%-ով ավելի PII մեկ էջում խառը HR ֆայլերում: Հատվածների ջնջերքներում սխալները ամենից ծախրատ են ամենից անձնական տվյալ ունեցող ֆայլ-տեսակում:
Հատման Մոդելները Լուծում Են Այս Խնդիրը:
XLM-RoBERTa-ն ուսուցվում է 100 լեզուներով տեքստի վրա միաժամանակ: Յուրաքանչյուր լեզվի համար առանձին մոդել չի կիրառվում: Այն սովորում է, որ անունների հայտնաբերումն աշխատում է նույն կերպ լեզվական կոնտեքստներում: Անունն ու նրա կոնտեքստը կիսում են նույն կառուցվածքը գերմաներեն, ֆրանսերեն ու անգլերեն:
Խառը ֆայլերի պարագայում մոդելը հատված-ջնջերքում չի «անցնում»: Այն կարդում է ամբողջ տեքստն ինչպես մեկ բլոկ: Ե կիրառում է նույն սուբյեկտ-կանոնները ամեն կետում:
Գերմաներեն ու ֆրանսերեն fine-tuning-ն ավելացնում է ճշգրտություն յուրաքանչյուր լեզվի համար առանձին: Սակայն հատման-լեզվային բազան բռնում է PII-ը ջնջերքներում, որտեղ մոնոլինգ մոդելները ձախողվում են:
DACH ընկերությունների համար, որոնց ֆայլերն անցնում են լեզվական հատվածներ, սա իրական ձեռք բերում է: Մոնոլինգ գործիքները ջնջերքներում բաց թողնած սուբյեկտները հայտնաբերվում են հատման-լեզվային մոդելներով:
Տե'ս մեր պաշտպանության էջը anonym.legal-ի մոտեցման համար:
Հիմա Ձեռնարկելու Քայլերը:
Ստուգե'ք ձեր գործիքի ծիրը: Հարցրեք ձեր մատակարարից recall-ի գնահատականները ըստ locale-ի: "Աջակցում է բազմաթիվ լեզուների" կարող է նշանակել տեքստն անցնում է machine translation-ի միջով նախ: Դա native scanning չէ:
Քարտեզագրե'ք ձեր ֆայլերը ըստ locale-ի: 60% գերմաներեն, 30% ֆրանսերեն, 10% անգլերեն ունեցող DACH ընկերությունն ունի տարբեր բացեր:
Փորձարկե'ք հատված-ջնջերքի նմուշներով: Մշակե'ք 10 խառը-լեզու կետ-օրինակ ունեցող փորձնական հավաքածու: Փ'ordzum արեք recall-ը ամբողջ ֆայլով, ոչ միայն հիմնական-լեզու մասերով:
Ստուգե'ք ձեր DPIA-ները: Մոնոլինգ գրառումների վրա կառուցված DPIA-ն կարող է թերի լինել: ՈՒղղե'ք դա նախքան աուդիտը կանի:
API-ի մանրամասների ու սուբյեկտ-ծածկույթի համար, տե'ս գնագոյացման էջը:
anonym.legal-ն օգտագործում է XLM-RoBERTa-ն ու native spaCy ու Stanza մոդելները: Այն հայտնաբերում է PII-ն հատված-ջնջերքներում գերմաներեն, ֆրանսերեն, անգլերեն ու 45 ավելի locale-ներով: