Semantic Filter Pattern
Definiție
Semantic Filter Pattern este o tehnică prin care solicitați modelului să filtreze informația eliminând anumite tipuri de conținut pe baza unor criterii semantice (de sens), nu doar lexicale.
Structura Pattern-ului
Filter this information to remove "X".
Unde “X” = o definiție/explicație a ceea ce dorim să fie eliminat/filtrat.
Exemple
Exemplu 1 - Date personale:
Filter this information to remove any personally identifying
information or information that could potentially be used
to re-identify the person.
Exemplu 2 - Informații redundante:
Filter this email to remove redundant information.
Exemplu 3 - Valori numerice:
Filter this text to remove all values greater than 15.
Diferența: Filtrare semantică vs lexicală
| Filtrare lexicală | Filtrare semantică |
|---|---|
| Caută cuvinte exacte | Înțelege sensul |
| “Elimină ‘telefon’” | “Elimină informații de contact” |
| Rigid, literal | Flexibil, contextual |
| Poate rata variante | Captează toate formele |
Exemplu concret:
Text original:
Ion Popescu, 35 ani, București, telefon 0722.123.456,
a comandat produsul X.
Filtrare lexicală (“elimină telefon”):
Ion Popescu, 35 ani, București, 0722.123.456,
a comandat produsul X.
(Păstrează numărul deoarece cuvântul “telefon” nu mai apare)
Filtrare semantică (“elimină date de identificare”):
[Persoană], [vârstă] ani, [oraș],
a comandat produsul X.
(Elimină toate informațiile care pot identifica persoana)
Tipuri de filtrare semantică
1. Filtrare PII (Personal Identifiable Information)
Remove all personal data: names, addresses, phone numbers,
emails, ID numbers, any data that could identify an individual.
2. Filtrare pentru audiență
Filter this technical report to remove jargon.
Make it understandable for non-technical readers.
3. Filtrare de relevanță
Filter this meeting transcript to keep only decisions made
and action items. Remove small talk and off-topic discussions.
4. Filtrare de ton
Filter this text to remove any negative or critical statements.
Keep only neutral and positive content.
Cazuri de utilizare
| Scenariu | Ce să filtrezi |
|---|---|
| GDPR compliance | Date personale |
| Rezumate executive | Detalii tehnice |
| Comunicare publică | Informații confidențiale |
| Analiza sentimentului | Conținut neutru |
| Curățare date | Zgomot, valori aberante |
Bune practici
1. Fii specific cu criteriile
❌ "Remove bad stuff"
✅ "Remove profanity, insults, and aggressive language"
2. Dă exemple când e ambiguu
Remove competitive intelligence, such as: pricing info,
feature roadmaps, customer names, deal sizes.
3. Specifică ce să PĂSTREZE (nu doar ce să elimine)
Filter to keep ONLY: dates, locations, and participant names.
Remove all other information.
4. Verifică output-ul
- Filtrarea poate fi incompletă
- Poate elimina prea mult
- Necesită validare umană pentru date sensibile
Variații avansate
Filtrare cu înlocuire:
Replace all names with [NAME], all dates with [DATE],
all amounts with [AMOUNT].
Filtrare cu explicație:
Filter the text and explain what you removed and why.
Filtrare graduală:
Create three versions:
1. Light filtering (remove only explicit PII)
2. Medium filtering (remove PII and sensitive business data)
3. Heavy filtering (keep only public-safe information)
Limitări
- Nu este 100% fiabil pentru date sensibile
- Poate altera sensul textului
- Nu înlocuiește soluții dedicate de anonymizare
- Depinde de definirea clară a criteriilor
De reținut
Semantic Filter Pattern folosește înțelegerea contextuală a modelului pentru a filtra informații pe baza sensului, nu doar a cuvintelor. Este util pentru curățarea și anonimizarea datelor, dar necesită verificare umană pentru cazuri critice.
Întrebări de verificare
- Care este diferența dintre filtrarea semantică și cea lexicală?
- În ce situații este Semantic Filter Pattern cel mai util?
- De ce nu este acest pattern suficient pentru anonimizarea completă a datelor sensibile?
- Cum poți îmbunătăți acuratețea filtrării semantice?