By · Last updated 2026-04-01

Atgal į BlogąTechninė

Arabiskas ir hebrajiskas AAS: Vakarietiskas priemones nepavyksta

BDAR nesibaigia prie Bosforo. Arabiskas ir hebrajiskas AAS ES verslo procesuose yra sistematiskai neapsaugotas. XLM-RoBERTa kryzmines kalbos aptikimas ir.

April 1, 20268 min skaityti
Arabic PII detectionHebrew NERRTL text processingMENA GDPR complianceXLM-RoBERTa multilingual

RTL Atitikties Spraga

BDAR nesibaigia prie Bosforo. ES imones, naudojancios lotyniskas raides, turi aklaja vieta. Ji yra tikra ir didele dalimi ignoruojama.

Problema nera vien teksto kryptis. Desinier kaires krypties rasciai reikalauja kito tokenizavimo. Jiems reikia kito segmentavimo. Esybiu ribos veikia kitaip nei kaireje-desineje tekste. NER sistemos, treniruotos su anglu kalba, taiko KD taisykles. Tos taisykles suluza ant DK teksto. Jos duoda neteisingas esybiu ribas.

Arabu morfologija komplikuoja situacija dar labiau. Kalba naudoja saknis. Viena saknis duoda desimtis zodziu formu. Vardas kaip Mohammed gali pasirodyti kaip "Al-Mohammed", "bin Mohammed" arba "Mohammed al-Rashid". Regex sablonai, sukurti Vakarietiskiem vardams, praleido sias formas. Modeliai, treniruoti su anglu kalba, taip pat jas praleido.

BDAR nelaiko kalbos atitikties riba. ES imone, tvarkanti klientu laiskas is MENA regionu, privalo laikytis tu paciu taisykliu kaip ir prancuzu laisku atveju. Praleisti AAS DK tekste yra teisinis nepavykimas pagal BDAR 32 straipsni.

KYC Naudojimo Atvejis

Dubajaus finansines technologijos imone, tvarkanti KYC dokumentus ES klientams, aiskriai parodo sia problema.

Arabu klientu KYC failuose yra vardai DK rasmenimis, UAE Emiratu atpazinimo korteliu numeriai ir DK adresai. Jie yra salia anglisku verslo teksto.

Emiratu atpazinimo korteliu formatas yra 784-XXXX-XXXXXXX-X. Salis kodas 784. Gimimo metai. Septyni skaitmenys. Kontrolinis skaitmuo. Vakarietiskos AAS priemones be UAE esybiu apibrezimu negali rasti sio formato. Vardu laukai eina per lotyniskas NER. Segmentavimas yra neteisingas. AAS tampa nematomas darbo eigoje.

Imones, turincios BDAR pareigas del siu duomenu, spraga sukuria tikra teisine rizika. BDAR 32 straipsnis reikalauja tinkamu techniniam priemoniu. Priemone, praleidusi identifikatorius 22% pasaulio kalbu, nera tinkama priemone.

Hebrajiskai ir Misrios Kalbos Dokumentai

Hebrajiskai pateikia panasias problemas. Rasmenys eina is desiniu i kaire. Izraelio atpazinimo numeriai naudoja kontroline suma - panasaus tipo i Luhno testa su devyniomis skaitmenimis.

Izraelio teisiniai dokumentai dazniausiai maiso hebrajiskai, arabiskai rasciai ir anglu kalba viename faile. Tai yra iprasta sutartyse, kur hebrajiskai yra pagrine kalba, o angliski terminai prideti kaip nuoroda.

Misriu rascio failai reikalauja rascio aptikimo pries NER. Be jo, vienas NER pereidimas taiko lotyniskas taisykles DK rasmenims. Isvestis yra neteisinga.

Moksliniai tyrimai Nature Scientific Reports (2025) isme kryzmines kalbos NER DK AAS. Standartiniai modeliai pasieke F1 nuo 0,60 iki 0,83. XLM-RoBERTa, suderintas su DK NER duomenimis, pasieke 0,88 ir daugiau.

Kryzmines Kalbos Architekturos Reikalavimas

Geras DK AAS aptikimas reikalauja triu daliku, kuriu Vakarietiskos priemones paprastai stokoja.

DK teksto tvarkymas: Unicode dvirektinio suderinamumo teisingam teksto srautui. DK zinantis tokenizavimas, randantis zodziu ribas desinier kaires krypties tekste.

Morfologijai jautrus NER: Morfologinis analizatorius kaip Farasa arabu kalbai arba transformeriu modelis, suderintas su DK NER duomenimis. Modelis turi but ismokes morfologines variacijos.

Regionui budingi esybiu tipai: Emiratu atpazinimo korteliu, Izraelio atpazinimo, Saudo Arabijos nacionalines atpazinimo ir Egipto nacionalines atpazinimo korteliu kiekvienas reikalauja aisku apibrezimu su formato taisyklemis. Bendros Vakarietiskos priemones ju neturi.

Skaitykite, kaip musu daugiakalbis NER vamzdynas tvarko rascio aptikima 48 kalbomis. Pilnam MENA identifikatoriaus tipu sarasui, kuri palaikome, aplankykite esybiu kataloga. Musu BDAR atitikties vadovas apraso, kaip aptikimo spragos sukuria 32 straipsnio poveiki.

Saltiniai

Pasiruošę apsaugoti savo duomenis?

Pradėkite anonimizuoti PII su 285+ subjektų tipais 48 kalbomis.

About this page

We update this page when our platform or the law changes.

Read our founder note for how we work.

Each change shows up in the timestamp at the top.

Related reading

We follow these rules

  • GDPR (EU 2016/679).
  • ISO/IEC 27001:2022.
  • NIS2 (EU 2022/2555).
  • HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).

Our promise

We do not sell your data.

We do not train models on your text.

We store your files in Germany.

You can delete your account at any time.

You own your work.

Where we run

Our servers live in Falkenstein, Germany.

We use Hetzner. They hold ISO 27001 certification.

All data stays in the EU.

Backups run every day.

Need help?

Email support@anonym.legal.

We reply within one business day.

How we test

We run a full check suite on every release.

Each surface gets its own sweep script and report.

Human reviewers spot-check the output each week.

We track recall and precision on a labelled set.

Bad runs block the deploy.

What we never do

  • We never sell your information to third parties.
  • We never train models on what you upload.
  • We never keep your work after you delete it.
  • We never share keys with any outside firm.
  • We never run ads inside the product.

Plans in plain words

We sell credits, not seats.

One credit covers one short job.

Long jobs use a few credits each.

You can top up at any time.

Unused credits roll over each month.

Read the plans page for current rates.

Who built this

A small team of engineers and lawyers built this.

We ship from Europe and work in the open.

Our founder note spells out why we started.

Where to start

How the parts fit

A browser add-on cleans text inside Chrome.

A Word plug-in handles drafts in Office.

A small desktop tool works on whole folders.

An agent protocol link feeds large models safely.

All four share one core engine and one rule set.

Words from our team

We started this work after a lunch about cookies.

One friend kept getting odd ads on her phone.

We asked why a court file leaked through a draft.

We sketched the first build on a napkin that week.

By month three we had a tiny demo for a friend.

She used it on her first case the next day.

Common questions we hear

Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.

Does it work on long files? Yes, in small chunks.

Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.

Does it run offline? The desktop build runs offline.

Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.

Will it learn from my work? No, we never train on inputs.

A short tour of the workflow

Upload a file or paste a snippet of prose.

Pick the entities you want gone from the draft.

Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.

Press run and watch the side panel show each hit.

Skim the result and tweak any rule that misfired.

Save the cleaned file or send it to a teammate.