deAllemand
Disponible94,4% F1 à délimitation exacte
Documentation
Langues et catégories de données
Découvrez ce que reconnaît ShinrAI 1.3, comment la couverture est mesurée et quelle API utiliser.
15 variantes linguistiques du modèle
Un modèle multilingue, avec variantes portugaises régionales et hébreu bêta. Les langues du site et codes API sont distincts.
Aucune langue ou catégorie correspondante.
enAnglais
Disponible97,7% F1 à délimitation exacte
jaJaponais
Disponible98,1% F1 à délimitation exacte
frFrançais
Disponible96,0% F1 à délimitation exacte
esEspagnol
Disponible96,9% F1 à délimitation exacte
itItalien
Disponible95,0% F1 à délimitation exacte
plPolonais
Disponible90,9% F1 à délimitation exacte
pt-PTPortugais · Portugal
Disponible94,2% F1 à délimitation exacte
pt-BRPortugais · Brésil
Disponible97,3% F1 à délimitation exacte
ruRusse
Disponible96,4% F1 à délimitation exacte
ukUkrainien
Disponible86,7% F1 à délimitation exacte
trTurc
Disponible90,1% F1 à délimitation exacte
arArabe
Disponible87,9% F1 à délimitation exacte
koCoréen
Disponible95,5% F1 à délimitation exacte
heHébreu
Bêta59,5% F1 à délimitation exacte
Courriers professionnels et cliniques ; 200 textes par variante. Délimitations exactes des entités, hébreu bêta inclus. Évaluation du modèle par Innovius, sans garantie de précision globale du service.
Voir la méthode et les résultats →Variantes du modèle, codes API et langues du site
Le site est disponible en anglais, allemand, japonais, français et espagnol. Le modèle n’est pas limité à ces cinq langues.
L’adaptateur texte Azure documenté accepte ces codes de langue :
de en fr es it pl pt ru uk tr ar he ja ko
Le portugais a un code API mais deux variantes régionales évaluées. Un code accepté ne garantit ni toutes les catégories ni une qualité identique.
Lire les limites de l’adaptateur →19 catégories de données
Exemples illustratifs. La détection dépend du contexte et de la configuration.
Personnes et organisations
Personnes
Emma WeberPERSONOrganisations
Example GmbHORGContact et localisation
Villes
BerlinCITYAdresses postales
Musterstraße 12STREETAdresses e-mail
emma@example.comEMAILNuméros de téléphone
+49 30 000000PHONECodes postaux
10115POSTAL_CODEFinance
Comptes bancaires
DE89 3704 0044 0532 0130 00ACCOUNTPortefeuilles crypto
0x…WALLETCartes de paiement
4242 4242 4242 4242CARDIdentifiants personnels
Dates de naissance
14.03.1985DOBIdentifiants nationaux
Tax / identity / social-security IDNATIONAL_IDPlaques d’immatriculation
B AB 1234PLATEIdentifiants clients et dossiers
CUSTOMER-0042CUSTOMER_IDInformations numériques et confidentielles
Noms d’utilisateur
example\emmaUSERNAMEAdresses web
https://example.comURLAdresses réseau
192.0.2.1NETADDRSecrets et jetons d’accès
API_KEY_EXAMPLESECRETNoms de code de projets
Project AuroraCODENAMEPourquoi 19 catégories et 27 classes ?
Le modèle a 19 têtes de détection. Personnes, villes, rues et organisations ont trois sous-types chacune ; les 15 autres catégories en ont un. Soit 27 classes, pas 27 catégories indépendantes.
PERSONcommon, uncommon, rareCITYmajor, medium, smallSTREETgeneric, specific, localORGinternational, national, regional
L’origine, la forme du nom et d’autres attributs aident au choix des remplacements. Ce sont des attributs supplémentaires, pas des langues ou des détections garanties.
Détecteurs Enterprise et couverture des API
Enterprise ajoute des règles déterministes et des validations pour certains identifiants. Elles sont exclues des scores du modèle ci-dessus.
Les adaptateurs couvrent par exemple les numéros de sécurité sociale américains, les codes bancaires, les codes SWIFT et les numéros de châssis. La couverture et le contexte requis varient selon l’API.
Les adaptateurs exposent leurs catégories et opérations documentées. Les options non prises en charge sont rejetées ; les résultats non mappés peuvent produire des avertissements. Utilisez l’API native pour les autres résultats.
Documentation API native et compatibilité →