O Ministério da Justiça da Finlândia, com a Universidade de Helsínquia, a Universidade de Aalto e a Statistics Finland, construiu o Anoppi — uma ferramenta de tecnologia da linguagem de código aberto que pseudonimiza automaticamente nomes e dados pessoais em decisões judiciais e administrativas antes de serem publicadas como dados abertos.
Detalhes
Maturidade
Consolidada
Promotor
Finnish Ministry of Justice, with the University of Helsinki (HELDIG), Aalto University and Statistics Finland
Período
2018–2020 (project); tool remains available as open-source software
Palavras-chave
justice, data protection, open data, public administration
Contexto
Ao abrigo das obrigações do RGPD da Finlândia, as decisões judiciais e outras deliberações oficiais publicadas para investigação e escrutínio público têm primeiro de ter os dados pessoais removidos — tradicionalmente uma tarefa de redação manual e lenta. O projeto Anoppi (2018-2020), liderado pelo Ministério da Justiça com a Universidade de Helsínquia (HELDIG), a Universidade de Aalto, a Statistics Finland e a editora Edita, construiu uma ferramenta de tecnologia linguística para automatizar este processo em documentos em finlandês.
Atividades
O Anoppi combina reconhecimento estatístico e baseado em regras de entidades mencionadas com análise morfológica para detetar e substituir nomes e identificadores por marcadores neutros (por exemplo, 'Pessoa A'), preservando a estrutura do documento, sendo oferecido como aplicação web e API REST; foi apresentado na conferência sobre IA do Conselho da Europa, em Helsínquia, em fevereiro de 2019, e publicado como código de fonte aberta.
Resultados
A avaliação revista por pares do próprio projeto concluiu que o Anoppi 'tem bom desempenho com diferentes tipos de documentos'.
Conclusões
A avaliação assinalou também que o reconhecimento e a desambiguação de entidades mencionadas continuam a produzir erros, um reconhecimento honesto de que a pseudonimização automatizada ainda não está isenta de erros — as entidades que a utilizam devem manter revisão humana no processo para documentos altamente sensíveis.
Implementação
Custo indicativo
Baixo (< 50 mil €)
Tempo até resultados
Médio (1–3 anos)
Equipa e competências
Ministry of Justice, University of Helsinki (HELDIG), Aalto University Semantic Computing Research Group, Statistics Finland
Condições de sucesso
Combining statistical and rule-based NER with morphological analysis for a morphologically rich language
Open-source release for reuse by other authorities
Modos de falha comuns
Named-entity recognition and disambiguation still produce errors; human review recommended for highly sensitive documents