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08/26 Medição · Modelo multilíngue

Espanhol e inglês: F1 0,99 sem esquecer o português

Treino com 400 mil exemplos sintéticos es/en + retenção pt-BR. Avaliação independente: 0,9917 em es/en, 0,9910 em holdout cego, 0,9708 de retenção.

Medido em: 28/ago/2026

0,9917F1 es/en (20 mil casos)
0,9910holdout cego (outra semente)
0,9708retenção pt-BR
~6 hde treino em uma GPU

O detector aprendeu espanhol e inglês (DNI, NIE, SSN, IBAN, passaporte, carteira de motorista americana, chaves de API) sem regredir no português — a retenção pt-BR é medida no mesmo portão.

A armadilha que quase enterrou o treino

A primeira avaliação dizia F1 0,0364, como se o modelo fosse lixo. Era a régua: o avaliador aplicava ao gabarito uma tradução de rótulos que só o português precisa. Rodar o modelo em três linhas e olhar a saída ("Betty Lee→FULLNAME, e-mail→EMAIL…") desmentiu o número na hora. Quando duas medições do mesmo objeto discordam por 25×, a primeira hipótese é a régua — a regra ficou no código, com a tabela de tradução explícita no repositório.

No produto: os tipos internacionais e os segredos (chave de API, senha em config) aparecem em "O que anonimizar" e são cobertos por prova própria no portão do deploy. O modelo é uma das duas camadas — a outra é a régua determinística de 33 países, que confere dígito verificador e funciona mesmo com o modelo fora do ar.