【问题标题】:Natural language de-identification自然语言去识别
【发布时间】:2017-07-11 11:38:08
【问题描述】:

我正在寻找一种可以自动对英文文本进行去识别化的自然语言工具。例如,每个电子邮件地址都应该重命名或隐藏。但是专有名称应该去标识化,地址也应该去标识化。

有一个MITRE Identification Scrubber Toolkit。不知道效果如何。

我的问题:

  • 还有其他工具吗?
  • 有人使用过 MITRE 工具吗?效果如何?

谢谢。

【问题讨论】:

  • @eowl 同意 - 命名实体识别 + 令牌替换主要是关于命名实体识别。但是,您也可以添加照应分辨率。能够识别回指(“他”、“官员”、“发言人”等)对于能够进一步匿名文本很重要。此类工具肯定属于 NLP 领域,而与编码无关(即与上述 SE 站点的 SO 相关性不大)。
  • (续)如果这与法律或道德要求有关,那么您最好看看 NLP 社区可以提供什么,这将比简单地重新编码(这可能会因不使用最先进的资源而承担新的法律责任)。无论如何,这比编码更与工具相关,这是迁移的一个原因。祝你好运,这是一个有趣的问题。
  • @Iterator NLP 仍然只是一个提案,所以在它真正成为一个站点之前,我们不能在那里迁移任何东西。
  • @eowl 请不要使用 URL 缩短器。适当的链接会更清晰,可能更具吸引力。
  • @anna 啊,我不知道这个限制。该死:(这是完美的。

标签: nlp


【解决方案1】:

去标识化(也许更常被称为匿名化)是一个非常活跃的研究领域,因为它的成功显然是在医疗保健 NLP 等领域使用真实文本语料库的要求,药之类的。我建议您查看 CrossValidated 上this question 的答案中列出的工具。如果您进一步点击链接,您会发现研究论文描述了这些工具如何与进一步的参考和结果评估一起使用。

【讨论】:

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