PII（个人隐私信息）的正则与模型混合清洗：在保留命名实体的同时抹去敏感数据 大家好，今天我们来探讨一个在数据处理领域非常重要的课题：PII（个人隐私信息）的正则与模型混合清洗。在海量数据驱动的时代，保护用户隐私变得至关重要。我们需要在利用数据价值的同时，确保敏感信息不会被泄露。本次讲座将深入讲解如何利用正则表达式和机器学习模型，结合各自的优势，在保留命名实体的同时，有效地抹去敏感数据。 PII 数据识别的挑战 PII 数据的识别与清洗并非易事，主要面临以下几个挑战： 多样性: PII 数据类型繁多，包括姓名、地址、电话号码、身份证号码、银行卡号、邮箱地址等等。 上下文依赖: 某些字符串本身可能不是 PII，但在特定语境下可能成为 PII。例如，“张三”可能只是一个普通的名字，但在“张三的银行账号是…”的语境下，就需要特别注意。 数据质量: 原始数据可能存在拼写错误、格式不一致等问题，增加了识别的难度。 合规性要求: 不同国家和地区对 PII 的定义和保护要求不同，需要根据具体情况进行处理。 性能考量: 在处理大规模数据时，PII 识别和清洗的效率至关重要。 正则表达式：精确匹配的利器 …