Thunder-DeID+：面向韩国判决书与敏感文档的边界感知去标识化
原文标题：Thunder-DeID+: Boundary-Aware Korean De-identification from Court Judgments to Broader Sensitive Documents
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研究将面向韩国法院判决书的去标识化模型迁移到更广泛敏感文档，针对韩语黏着结构导致 BPE 分词器将个人信息与助词合并的问题，提出 Thunder-DeID+，融合三层 PII 分类体系与边界感知分词器。在完整判决书上，四种模型规模（150M 至 1B）的严格类型 F1 从 0.76-0.77 提升至 0.87-0.88，主要来自精度提升；在 1000 份更广泛敏感文档上微调后达到 0.93。
- 问题
- 韩语黏着结构导致BPE分词把个人信息与助词合并，去标识化边界不准。
- 方法
- 提出Thunder-DeID+，融合三层PII分类体系与边界感知分词器。
- 结果
- 判决书上严格类型F1从0.76-0.77升至0.87-0.88，1000份敏感文档微调后达0.93。
- 影响
- 韩语等黏着语场景的文档脱敏可直接借鉴边界感知分词思路。
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