contextetech / anonimizzazione-gdpr-it
v120 esempi per anonimizzare testi italiani (GDPR, Codice privacy): codice fiscale, telefoni +39, IBAN IT, targhe, CAP. Persone e numeri fittizi. Con casi senza dati personali.
Anteprima
| # | Input | Output |
|---|---|---|
| 1 | Buongiorno, mi chiamo Luca Moretti e il mio numero è 347 457 8129. | Buongiorno, mi chiamo [NOME_1] [COGNOME_1] e il mio numero è [TELEFONO_1]. |
| 2 | Inviate la fattura a chiara.fontana@posta-esempio.it entro venerdì. | Inviate la fattura a [EMAIL_1] entro venerdì. |
| 3 | Il bonifico va fatto su IT60 X054 2811 1010 0000 0123 456. | Il bonifico va fatto su [IBAN_1]. |
| 4 | Consegna in Via dei Tigli 8, 40121 Bologna, alla c.a. del sig. Giardini. | Consegna in [INDIRIZZO_1], alla c.a. del sig. [COGNOME_1]. |
| 5 | Paziente: Marco Lombardi, nato il 03/11/1985, codice fiscale LMBMRC85S03F205Z. | Paziente: [NOME_1] [COGNOME_1], nato il [DATA_NASCITA_1], codice fiscale [CODICE_FISCALE_1]. |
| 6 | Riunione con Giulia Ricci e Matteo Conti domani alle 10. | Riunione con [NOME_1] [COGNOME_1] e [NOME_2] [COGNOME_2] domani alle 10. |
| 7 | Richiamate la sig.ra Ferri allo 06 5551 8700, aspetta un preventivo. | Richiamate la sig.ra [COGNOME_1] allo [TELEFONO_1], aspetta un preventivo. |
| 8 | L'ordine 45872 è partito stamattina dal nostro magazzino di Torino. | L'ordine 45872 è partito stamattina dal nostro magazzino di Torino. |
| 9 | Contatto tecnico: tommaso.greco@azienda-esempio.it / 333 129 8443. | Contatto tecnico: [EMAIL_1] / [TELEFONO_1]. |
| 10 | Indirizzo di fatturazione: Sara Bianchi, Corso Vittorio Emanuele 27, 10125 Torino. | Indirizzo di fatturazione: [NOME_1] [COGNOME_1], [INDIRIZZO_1]. |
| 11 | Il veicolo targato GH 482 KL appartiene a Davide Rossi. | Il veicolo targato [TARGA_1] appartiene a [NOME_1] [COGNOME_1]. |
| 12 | Grazie a tutto il team del Museo Egizio per l'accoglienza a Torino. | Grazie a tutto il team del Museo Egizio per l'accoglienza a Torino. |
| 13 | La mia password non funziona più, il mio utente è elena.marino@posta-esempio.it. | La mia password non funziona più, il mio utente è [EMAIL_1]. |
| 14 | Nata il 21 luglio 1978, Francesca Galli vive a Genova. | Nata il [DATA_NASCITA_1], [NOME_1] [COGNOME_1] vive a Genova. |
| 15 | Rimborso richiesto da Alessia Costa, IBAN IT02 A030 6909 6061 0000 0063 842. | Rimborso richiesto da [NOME_1] [COGNOME_1], IBAN [IBAN_1]. |
| 16 | Il prodotto viene consegnato in 48 ore in tutta Italia. | Il prodotto viene consegnato in 48 ore in tutta Italia. |
| 17 | Potete scrivere a paolo.esposito@posta-esempio.it e ad anna.esposito@posta-esempio.it? | Potete scrivere a [EMAIL_1] e ad [EMAIL_2]? |
| 18 | Firmato: Stefano Colombo, Via Roma 5, 20121 Milano, tel. 340 203 0405. | Firmato: [NOME_1] [COGNOME_1], [INDIRIZZO_1], tel. [TELEFONO_1]. |
| 19 | Il fornitore Officine Bruno ci ha consegnato 12 pezzi lunedì. | Il fornitore Officine Bruno ci ha consegnato 12 pezzi lunedì. |
| 20 | Candidata: Martina Gallo, 32 anni, raggiungibile al +39 377 889 9001. | Candidata: [NOME_1] [COGNOME_1], 32 anni, raggiungibile al [TELEFONO_1]. |
Costo stimato
- Token per epoca di addestramento
- ≈ 2099
- Per 3 epoche
- ≈ 6297
Il costo di un fine-tuning dipende dall'hardware (GPU) e dal fornitore: non è stimato qui.
Passare l'intero dataset una volta in un modello (valutazione, generazione, revisione)
| Modello | Costo per passaggio |
|---|---|
| Mistral Large · Mistral AI | 0,00092 € |
| DeepSeek Flash · DeepSeek | 0,00056 € |
| DeepSeek V4 Pro · DeepSeek | 0,00244 € |
| GPT-6 Luna · OpenAI | 0,00019 € |
| GPT-6 Sol · OpenAI | 0,00370 € |
| Claude Sonnet 5.5 · Anthropic | 0,00370 € |
| Claude Opus 5.5 · Anthropic | 0,00739 € |
| Modello open source self-hosted (Ollama, vLLM) | 0 € di API (solo costo del server) |
Solo costo di input, esclusa la risposta del modello. Prezzi pubblici standard dei fornitori (Mistral AI, DeepSeek, OpenAI, Anthropic) convertiti da USD in euro al cambio BCE del 29 settembre 2026. Stima: 1 token ≈ 3,6 caratteri.
Common to all 3 regions
Content origin not given.
Commercial use allowed · credit the author · changes allowed.
Text or data only: no access to files, network or commands.
Hosted in France (Scaleway, Paris). No transfer outside the EU.
European Union · 3/6
The author has not said whether the resource contains personal data.
Data origin needed to produce the training summary.
United States · 3/6
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China · 3/6
The author has not said whether the resource contains personal data.
Data origin needed to produce the training summary.
Indicative summary as of 30/09/2026, not a legal certification. Method and sources →
Fissare una versione nel codice
import contexte ds = contexte.load("contextetech/anonimizzazione-gdpr-it", version=1) print(len(ds), ds[0])
$ contexte get 71ldiu#v1 Statistiche
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Clicca su un contatore per mostrarlo o nasconderlo; passa sul grafico per i dettagli. Una visualizzazione per visitatore al giorno, bot esclusi; conteggio iniziato il 30 settembre 2026.
- Identificativo
- contextetech--anonimizzazione-gdpr-it
- Tipo
- Dataset · Chat (messaggi)
- File
- anonimizzazione-gdpr-it.jsonl
- Formato
- JSON Lines (application/jsonl)
- Dimensione
- 7610 byte (7,4 KB)
- Codifica
- UTF-8
- Righe
- 20
- Token stimati
- ≈ 2099
- Lingua
- Italiano
- Licenza
- CC BY 4.0
- Uso commerciale
- Consentito
- Dati personali
- Non indicato
- Pubblicato il
- 28 settembre 2026 alle ore 17:31
- Aggiornato il
- 28 settembre 2026 alle ore 17:31
- Archiviazione
- nel database
- Utilizzi
- 0
- Mi piace
- 0
Python contexte
$ pip install contexte import contexte ds = contexte.load("contextetech/anonimizzazione-gdpr-it") print(len(ds), ds[0])
$ contexte get 71ldiu anonimizzazione-gdpr-it.jsonl
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