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3.2 KiB
Python
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import textwrap
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def get_masking_prompt(text: str) -> str:
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"""
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Returns the prompt for masking sensitive information in legal documents.
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Args:
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text (str): The input text to be masked
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Returns:
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str: The formatted prompt with the input text
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"""
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prompt = textwrap.dedent("""
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您是一位专业的法律文档脱敏专家。请按照以下规则对文本进行脱敏处理：
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规则：
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1. 人名：
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- 两字名改为"姓+某"（如：张三 → 张某）
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- 三字名改为"姓+某某"（如：张三丰 → 张某某）
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2. 公司名：
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- 保留地理位置信息（如：北京、上海等）
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- 保留公司类型（如：有限公司、股份公司等）
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- 用"某"替换核心名称
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3. 保持原文其他部分不变
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4. 确保脱敏后的文本保持原有的语言流畅性和可读性
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输入文本：
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{text}
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请直接输出脱敏后的文本，无需解释或其他备注。
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""")
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return prompt.format(text=text)
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def get_masking_mapping_prompt(text: str) -> str:
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"""
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Returns a prompt that generates a mapping of original names/companies to their masked versions.
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Args:
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text (str): The input text to be analyzed for masking
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Returns:
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str: The formatted prompt that will generate a mapping dictionary
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"""
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prompt = textwrap.dedent("""
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您是一位专业的法律文档脱敏专家。请分析文本并生成一个脱敏映射表，遵循以下规则：
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规则：
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1. 人名映射规则：
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- 对于同一姓氏的不同人名，使用字母区分：
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* 第一个出现的用"姓+某"（如：张三 → 张某）
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* 第二个出现的用"姓+某A"（如：张四 → 张某A）
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* 第三个出现的用"姓+某B"（如：张五 → 张某B）
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依此类推
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- 三字名同样遵循此规则（如：张三丰 → 张某某，张四海 → 张某某A）
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2. 公司名映射规则：
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- 保留地理位置信息（如：北京、上海等）
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- 保留公司类型（如：有限公司、股份公司等）
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- 用"某"替换核心名称,但保留首尾字(如：北京智慧科技有限公司 → 北京智某科技有限公司)
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- 对于多个相似公司名，使用字母区分（如：
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北京智慧科技有限公司 → 北京某科技有限公司
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北京智能科技有限公司 → 北京某科技有限公司A）
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3. 公权机关不做脱敏处理（如：公安局、法院、检察院、中国人民银行、银监会及其他未列明的公权机关）
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请分析以下文本，并生成一个JSON格式的映射表，包含所有需要脱敏的名称及其对应的脱敏后的形式：
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{text}
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请直接输出JSON格式的映射表，格式如下：
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{{
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"原文1": "脱敏后1",
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"原文2": "脱敏后2",
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...
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}}
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如无需要输出的映射，请输出空json，如下:
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{{}}
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""")
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return prompt.format(text=text) |