一篇新研究论文比较了在将文本发送给大型语言模型 (LLM) 之前匿名化个人身份信息 (PII) 的四种方法。该研究评估了纯正则表达式 (regex)、Microsoft Presidio 以及两种混合方法。虽然 regex 最快，但其 PII 匿名化准确率仅为 88.9%。混合方法，包括一种直接使用 spaCy 的命名实体组件的方法，实现了 100% 的 PII 匿名化并保留了业务术语，其中最快的混合方法仅为典型的 LLM 调用增加了极小的 0.41% 延迟。 AI
影响 建议在处理个人数据的 LLM 管道中使用快速混合匿名化方法，以平衡速度和准确性。
排序理由 该集群包含一篇评估不同数据匿名化技术方法的 ist 研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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