Regex-առաջին. Ինչու է դա կարևոր
Մեր մոտեցումը՝ Regex + NLP
- 317 regex ճանաչիչ՝ 100% վերարտադրվող կառուցվածքային տվյալների համար
- NLP անունների և տեղանունների համար՝ վստահության գնահատականներով
- Լրիվ աուդիտվող՝ յուրաքանչյուր հայտնաբերում կապակցված է ձևանմուշի կամ մոդելի հետ
- Թափանցիկություն՝ միշտ գիտեք, թե ինչն է համընկել և ինչու
- Արագ և կանխատեսելի աշխատանք
- 48 լեզու՝ 3 NLP շարժիչներով
Միայն AI մոտեցումներ
- Բոլոր հայտնաբերումները հավանական են
- Չի կարող բացատրել, թե ինչու է ինչ-որ բան նշվել
- Պահանջվում են մեծ ուսուցման տվյալների հավաքածուներ
- Դժվար է աուդիտ անցկացնել համապատասխանության համար
- Ավելի բարձր հաշվարկային ծախսեր (պահանջվում է GPU)
- Մոդելի շեղումը ժամանակի ընթացքում նվազեցնում է ճշգրտությունը
10 քայլից բաղկացած գործընթաց
Մուտքից մինչև ելք՝ ահա թե ինչ է տեղի ունենում ձեր փաստաթղթում
Մուտքագրել տեքստը
Ներկայացրեք ձեր փաստաթուղթը վեբ ինտերֆեյսի, API-ի կամ Office հավելվածի միջոցով
Լեզվի ճանաչում
Համակարգը որոշում է փաստաթղթի լեզուն՝ օպտիմալ մշակման համար
Տոկենիզացիա
Տեքստը բաժանվում է տոքենների՝ ձևանմուշի համընկնումների համար
Ձևանմուշի համընկնում
317 regex ճանաչիչ և NLP մոդելներ սկանավորում են 320+ էության տեսակներ՝ 70+ երկրներում
Համատեքստի վերլուծություն
Շրջապատող տեքստը բարելավում է հայտնաբերման ճշգրտությունը
Վստահության գնահատում
Յուրաքանչյուր հայտնաբերում ստանում է վստահության գնահատական (0.0–1.0), ինչը հնարավորություն է տալիս մարդու կողմից վերանայման որոշումներ
Էության դասակարգում
Հայտնաբերված տարրերը դասակարգվում են ըստ տեսակի
Մարդու կողմից վերանայում
Վերանայեք բոլոր հայտնաբերումները, ուղղեք սխալ դրականները և հաստատեք անանունացումից առաջ
Կիրառել անանունացում
Ընտրեք մեթոդը՝ Փոխարինել, Կարմրել, Hash, Գաղտնագրել կամ Դիմակավորել
Ելքային փաստաթուղթ
Ներբեռնեք ձեր անանունացված փաստաթուղթը
MCP սերվեր՝ գաղտնիության առաջնահերթությամբ AI ինտեգրում
Ինչպես են ձեր տվյալները հոսում MCP սերվերի միջով՝ AI գործիքները անվտանգ պահելու համար
MCP սերվերը գործում է որպես գաղտնիության վահան՝ որսալով AI գործիքներից եկող հարցումները, անանունացնում է PII-ն, ապահով տվյալները փոխանցում AI-ին, և ըստ անհրաժեշտության վերականգնում է սկզբնական արժեքները։
AI գործիքի հարցում
Ձեր AI գործիքը (Cursor, Claude) հարցում է ուղարկում, որը պարունակում է PII
MCP սերվերը որսում է
Սերվերը վերլուծում և հայտնաբերում է բոլոր PII էությունները
Անանունացում
PII-ն փոխարինվում է տոքեններով կամ կարմրվում է
AI մշակում
AI-ն ստանում և մշակում է միայն անանունացված տվյալները
Պատասխանի վերադարձ
AI պատասխանը վերադառնում է MCP սերվերի միջոցով
Դետոկենիզացիա
Ընտրովի՝ սկզբնական արժեքները վերականգնվում են օգտվողի համար
Ուսումնասիրեք ավելին
Հաճախ տրվող հարցեր
Օգտագործո՞ւմ է cloak.business-ը AI հայտնաբերման համար։
Ոչ։ Հայտնաբերումը կատարվում է դետերմինիստիկ regex ձևանմուշներով և NLP մոդելներով (spaCy, Stanza)։ Սա ապահովում է 100% վերարտադրվող արդյունքներ՝ նույն մուտքը միշտ տալիս է նույն ելքը, ի տարբերություն հավանական AI մոտեցումների։
Ինչու՞ regex ձևանմուշներ, ոչ թե AI։
Regex ձևանմուշները աուդիտելի, վերարտադրվող և համապատասխան են։ Կարող եք ստուգել, թե կոնկրետ որ ձևանմուշն ինչ է համընկնում։ AI-հիմնված հայտնաբերումը ոչ դետերմինիստիկ է՝ արդյունքները կարող են տարբեր լինել յուրաքանչյուր գործարկման ժամանակ, ինչը դժվարացնում է համապատասխանության փաստաթղթավորումը։
Որքանո՞վ է ճշգրիտ հայտնաբերումը։
317 հատուկ ձևանմուշի ճանաչիչներով, ներառյալ ստուգիչ գումարի վավերացում (Luhn, IBAN, SSN), cloak.business-ը հասնում է զգալիորեն ավելի բարձր ճշգրտության, քան ընդհանուր NER մոդելները, հատկապես կառուցվածքային նույնացուցիչների համար, ինչպիսիք են կրեդիտ քարտերը, հարկային ID-ները և ազգային ID համարները։
Որ լեզուներն են աջակցվում։
Աջակցվում է 48 լեզու՝ հատուկ NLP մոդելներով անվանական էությունների ճանաչման համար։ Ձևանմուշի վրա հիմնված հայտնաբերումը (regex) աշխատում է բոլոր լեզուներում, քանի որ համընկնում է նիշերի ձևանմուշների հետ՝ անկախ լեզվից։
Կարո՞ղ եմ ավելացնել հատուկ էության ձևանմուշներ։
Այո։ API-ն աջակցում է հատուկ ճանաչիչների սահմանում, որպեսզի կարողանաք ավելացնել ձևանմուշներ սեփական նույնացուցիչների, ներքին հղման համարների կամ ոլորտային տվյալների ձևաչափերի համար։