Tổng Quan về Bảo Vệ Thông Tin Cá Nhân

Trong bối cảnh công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) phát triển đáng kể, việc bảo vệ thông tin cá nhân trên các nền tảng trực tuyến đang trở thành vấn đề cấp bách. Sử dụng mô hình BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) để thực hiện nhiệm vụ che dấu thông tin cá nhân là một trong những giải pháp hiệu quả.

BERT, được phát triển bởi Google, là mô hình ngôn ngữ tiên tiến với khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ một cách tự nhiên. Khi finetune BERT cho bài toán che giấu thông tin cá nhân, chúng ta có thể tạo ra mô hình nhận diện và che dấu các thông tin nhạy cảm như tên, địa chỉ, số điện thoại và email.

Quy Trình Finetune BERT cho Bài Toán Che Giấu Thông Tin Cá Nhân

Quá trình finetune BERT bao gồm các bước:

1. Chuẩn Bị Dữ Liệu: Xác định set dữ liệu với mục tiêu cụ thể.
2. Tiền Xử Lý Dữ Liệu: Biến đổi dữ liệu văn bản qua các bước tokenization, padding, và ánh xạ các nhãn thành chỉ số số.
3. Finetune BERT: Sử dụng kiến trúc BERT đã được huấn luyện sẵn và tiếp tục huấn luyện trên dữ liệu đã chuẩn bị. Mô hình sẽ học để nhận diện và che dấu thông tin cá nhân.
4. Đánh Giá và Tối Ưu Hóa: Kiểm tra hiệu suất mô hình trên tập kiểm tra và thực hiện các điều chỉnh cần thiết để tối ưu hóa.

Việc finetune BERT không chỉ bảo vệ quyền riêng tư của người dùng mà còn có thể ứng dụng trong nhiều ngành nghề như pháp lý, y tế và tài chính, nơi sự bảo mật thông tin cực kỳ quan trọng. Thêm vào đó, kỹ thuật này có thể mở rộng ra để che dấu thông tin nhạy cảm khác liên quan đến tài chính hay an ninh quốc gia.

Chuẩn Bị Dữ Liệu cho Named Entity Recognition (NER)

Đối với bài toán nhận diện thực thể (NER), một lược đồ gán nhãn phổ biến là IOB-tagging (Inside-Outside-Beginning). Mỗi thẻ này chỉ ra vị trí của từ trong một thực thể. Ví dụ, với câu "Barack Obama was born in Hawaï", các thẻ gán sẽ như sau: [B-PERS, I-PERS, O, O, O, B-GEO].

Tiền Xử Lý Dữ Liệu Để Huấn Luyện Mô Hình NER

Khi huấn luyện mô hình NER với BERT, dữ liệu cần được định dạng theo kiểu IOB hoặc các định dạng tương tự như BILOU. Có nhiều công cụ hỗ trợ gán nhãn tự động. Chúng ta sẽ sử dụng một tập dữ liệu NER từ Kaggle đã ở định dạng IOB.

data = pd.read_csv("ner_datasetreference.csv", encoding='unicode_escape')
data.head()

entities_to_remove = ["B-art", "I-art", "B-eve", "I-eve", "B-nat", "I-nat"]
data = data[~data.Tag.isin(entities_to_remove)]
data = data.fillna(method='ffill')
data['sentence'] = data[['Sentence #','Word','Tag']].groupby(['Sentence #'])['Word'].transform(lambda x: ' '.join(x))
data['word_labels'] = data[['Sentence #','Word','Tag']].groupby(['Sentence #'])['Tag'].transform(lambda x: ','.join(x))
data.head()

Chúng ta phải biến đổi nhãn từ thành nhãn cục bộ để phù hợp với mô hình. Khi dữ liệu đã được chuẩn bị, chúng ta sẽ chuyển đổi thành các tensor cho PyTorch.

Quá Trình Chuyển Đổi Dữ Liệu Thành Tensor

Mô hình BERT sử dụng tokenization dựa trên wordpiece. Do đó, nhãn sẽ phải cấp độ wordpiece. Ví dụ, từ "Washington" cần được gán nhãn cho mọi subword của nó. Để thực hiện việc này, ta cần một hàm để duy trì nhãn cho từng wordpiece:

def tokenize_and_preserve_labels(sentence, text_labels, tokenizer):
    tokenized_sentence = []
    labels = []
    sentence = sentence.strip()
    for word, label in zip(sentence.split(), text_labels.split(",")):
        tokenized_word = tokenizer.tokenize(word)
        n_subwords = len(tokenized_word)
        tokenized_sentence.extend(tokenized_word)
        labels.extend([label] * n_subwords)
    return tokenized_sentence, labels

Để tích hợp hàm này, chúng ta cần định nghĩa một lớp dữ liệu PyTorch, chuyển các ví dụ từ DataFrame thành tensor và tạo bộ dữ liệu cho huấn luyện và kiểm tra.

class dataset(Dataset):
    def __init__(self, dataframe, tokenizer, max_len):
        self.len = len(dataframe)
        self.data = dataframe
        self.tokenizer = tokenizer
        self.max_len = max_len
    ...

Từ đó, chúng ta thực hiện tạo hai tập dữ liệu cho huấn luyện và kiểm tra theo tỷ lệ 80:20.

train_size = 0.8
train_dataset = data.sample(frac=train_size, random_state=200)
test_dataset = data.drop(train_dataset.index).reset_index(drop=True)

Định Nghĩa Mô Hình Với BERT

Chúng ta sử dụng lớp BertForTokenClassification từ thư viện Hugging Face và tải trọng số tiền huấn luyện từ mô hình "bert-base-uncased". Điều quan trọng là xác định lại số lượng nhãn cho lớp phân loại token.

model = BertForTokenClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', 
                                                   num_labels=len(id2label),
                                                   id2label=id2label,
                                                   label2id=label2id)
model.to(device)

Phần 1 của bài viết đã hoàn thành. Bạn hãy dành thời gian để tìm hiểu sâu về quy trình xử lý dữ liệu và chuẩn bị cho phần 2, nơi chúng ta sẽ tiếp tục với việc huấn luyện và đánh giá mô hình.
source: viblo