Как построить классификатор для распознавания чувствительных данных в чат-боте

Для построения классификатора чувствительных данных (например, PII) можно использовать NLP-подходы:

1. Сбор данных: Разметьте датасет с примерами чувствительных (номера телефонов, emails) и обычных сообщений.

2. Предобработка:

import re
def preprocess(text):
    text = text.lower()
    text = re.sub(r'\d+', '[DIGIT]', text)  # маскировка чисел
    return text

3. Выбор модели:

   • Для простых случаев: логистическая регрессия + TF-IDF
   • Для сложных: BERT или его облегченные версии (DistilBERT)

4. Обучение (пример с sklearn):

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

vectorizer = TfidfVectorizer(preprocessor=preprocess)
model = LogisticRegression()

X_train = vectorizer.fit_transform(texts)
model.fit(X_train, labels)

5. Дополнительно:
   • Добавьте правила (регулярки) для явных паттернов типа номеров карт
   • Используйте активное обучение для сложных случаев
   • Реализуйте пост-обработку (например, проверку хэшей через bloom-фильтры)

Важно учитывать баланс между точностью и recall, чтобы минимизировать ложные срабатывания.