Dataset português de anonimização de dados pessoais (RGPD)
20 exemplos para anonimizar textos de Portugal (RGPD, Lei 58/2019): NIF, telefones +351, IBAN PT, matrículas, códigos postais. Pessoas e números fictícios. Com casos sem dados pessoais.
Pré-visualização
| # | Entrada | Saída |
|---|---|---|
| 1 | Olá, chamo-me Tiago Ferreira e o meu número é 912 345 678. | Olá, chamo-me [NOME_1] [APELIDO_1] e o meu número é [TELEFONE_1]. |
| 2 | Envie a fatura para ines.carvalho@correio-exemplo.pt até sexta-feira. | Envie a fatura para [EMAIL_1] até sexta-feira. |
| 3 | A transferência deve ser feita para PT50 0002 0123 1234 5678 9015 4. | A transferência deve ser feita para [IBAN_1]. |
| 4 | Entrega na Rua das Tílias 8, 4050-123 Porto, ao cuidado do Sr. Jardim. | Entrega na [MORADA_1], ao cuidado do Sr. [APELIDO_1]. |
| 5 | Utente: Rui Lopes, nascido a 03/11/1985, NIF 123 456 789. | Utente: [NOME_1] [APELIDO_1], nascido a [DATA_NASCIMENTO_1], NIF [NIF_1]. |
| 6 | Reunião com Beatriz Sousa e Duarte Pinto amanhã às 10h. | Reunião com [NOME_1] [APELIDO_1] e [NOME_2] [APELIDO_2] amanhã às 10h. |
| 7 | Ligue à Sra. Mendes para o 213 555 870, está à espera de um orçamento. | Ligue à Sra. [APELIDO_1] para o [TELEFONE_1], está à espera de um orçamento. |
| 8 | A encomenda 45872 saiu esta manhã do nosso armazém de Braga. | A encomenda 45872 saiu esta manhã do nosso armazém de Braga. |
| 9 | Contacto técnico: tomas.gomes@empresa-exemplo.pt / 931 298 443. | Contacto técnico: [EMAIL_1] / [TELEFONE_1]. |
| 10 | Morada de faturação: Joana Almeida, Avenida da Liberdade 27, 1250-140 Lisboa. | Morada de faturação: [NOME_1] [APELIDO_1], [MORADA_1]. |
| 11 | O veículo com a matrícula AA-12-BC pertence a Miguel Rocha. | O veículo com a matrícula [MATRICULA_1] pertence a [NOME_1] [APELIDO_1]. |
| 12 | Obrigado a toda a equipa do Oceanário pelo acolhimento em Lisboa. | Obrigado a toda a equipa do Oceanário pelo acolhimento em Lisboa. |
| 13 | A minha palavra-passe já não funciona, o meu utilizador é sara.dias@correio-exemplo.pt. | A minha palavra-passe já não funciona, o meu utilizador é [EMAIL_1]. |
| 14 | Nascida a 21 de julho de 1978, Marta Fonseca vive em Coimbra. | Nascida a [DATA_NASCIMENTO_1], [NOME_1] [APELIDO_1] vive em Coimbra. |
| 15 | Reembolso pedido por Leonor Matos, IBAN PT50 0033 0000 4553 1234 5670 5. | Reembolso pedido por [NOME_1] [APELIDO_1], IBAN [IBAN_1]. |
| 16 | O produto é entregue em 48 horas em todo o território continental. | O produto é entregue em 48 horas em todo o território continental. |
| 17 | Pode escrever para paulo.teixeira@correio-exemplo.pt e para ana.teixeira@correio-exemplo.pt? | Pode escrever para [EMAIL_1] e para [EMAIL_2]? |
| 18 | Assinado: Pedro Martins, Rua Direita 5, 3810-200 Aveiro, tel. 962 030 405. | Assinado: [NOME_1] [APELIDO_1], [MORADA_1], tel. [TELEFONE_1]. |
| 19 | O fornecedor Serralharia Correia entregou-nos 12 peças na segunda-feira. | O fornecedor Serralharia Correia entregou-nos 12 peças na segunda-feira. |
| 20 | Candidata: Carolina Nunes, 32 anos, contactável pelo +351 967 788 990. | Candidata: [NOME_1] [APELIDO_1], 32 anos, contactável pelo [TELEFONE_1]. |
Custo estimado
- Tokens por época de treino
- ≈ 2.077
- Para 3 épocas
- ≈ 6.231
O custo de um fine-tuning depende do hardware (GPU) e do fornecedor: não é estimado aqui.
Passar todo o dataset uma vez por um modelo (avaliação, geração, revisão)
| Modelo | Custo por passagem |
|---|---|
| Mistral Large · Mistral AI | € 0,00092 |
| DeepSeek Flash · DeepSeek | € 0,00055 |
| DeepSeek V4 Pro · DeepSeek | € 0,00241 |
| GPT-6 Luna · OpenAI | € 0,00018 |
| GPT-6 Sol · OpenAI | € 0,00366 |
| Claude Sonnet 5.5 · Anthropic | € 0,00366 |
| Claude Opus 5.5 · Anthropic | € 0,00732 |
| Modelo open source alojado por si (Ollama, vLLM) | 0 € em custos de API (apenas o custo do servidor) |
Apenas o custo de entrada, sem a resposta do modelo. Preços públicos padrão dos fornecedores (Mistral AI, DeepSeek, OpenAI, Anthropic) convertidos de USD para euros à taxa do BCE de 29 de setembro de 2026. Estimativa: 1 token ≈ 3,6 caracteres.
Comum às 3 regiões
Origem do conteúdo não indicada.
Utilização comercial permitida · citar o autor · alterações permitidas.
Apenas texto ou dados: sem acesso a ficheiros, à rede ou a comandos.
Alojado em França (Scaleway, Paris). Sem transferência para fora da UE.
União Europeia · 3/6
O autor não indicou se o recurso contém dados pessoais.
Origem dos dados necessária para elaborar o resumo do treino.
Estados Unidos · 3/6
O autor não indicou se o recurso contém dados pessoais.
Origem dos dados necessária para elaborar o resumo do treino.
China · 3/6
O autor não indicou se o recurso contém dados pessoais.
Origem dos dados necessária para elaborar o resumo do treino.
Resumo indicativo em 30/09/2026, sem valor de certificação jurídica. Método e fontes →
Fixar uma versão no seu código
import contexte ds = contexte.load("contextetech/anonimizacao-rgpd-pt", version=1) print(len(ds), ds[0])
$ contexte get ck886d#v1 Qualidade e estatísticas
Os critérios detalhados estão reservados aos membros.
Cada critério, os pontos retirados e uma dica para corrigir cada um.
A pontuação perde pontos por cada defeito, de acordo com a sua proporção no dataset. Calculada automaticamente sobre todo o ficheiro. 100 % com um prompt de sistema.
Estatísticas
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Clique num contador para o mostrar ou ocultar, passe o rato sobre o gráfico para ver os detalhes. Uma visualização por visitante por dia, sem robôs; contagem iniciada a 30 de setembro de 2026.
- Identificador
- contextetech--anonimizacao-rgpd-pt
- Tipo
- Datasets · Chat (messages)
- Ficheiro
- anonimizacao-rgpd-pt.jsonl
- Formato
- JSON Lines (application/jsonl)
- Tamanho
- 7.613 bytes (7,4 KB)
- Codificação
- UTF-8
- Linhas
- 20
- Tokens estimados
- ≈ 2.077
- Idioma
- Português
- Licença
- CC BY 4.0
- Utilização comercial
- Permitida
- Dados pessoais
- Não indicado
- Publicado em
- 28 de setembro de 2026 às 17:31
- Atualizado em
- 28 de setembro de 2026 às 17:31
- Armazenamento
- na base de dados
- Utilizações
- 0
- Gostos
- 0
Python contexte
$ pip install contexte import contexte ds = contexte.load("contextetech/anonimizacao-rgpd-pt") print(len(ds), ds[0])
$ contexte get ck886d anonimizacao-rgpd-pt.jsonl
{"messages": [{"role": "system", "content": "Substitui cada dado pessoal por uma etiqueta numerada entre parênteses retos ([NOME_1], [EMAIL_1]…). Não alteres mais nada."}, {"role": "user", "content": "Olá, chamo-me Tiago Ferreira e o meu número é 912 345 678."}, {"role": "assistant", "content": "Olá, chamo-me [NOME_1] [APELIDO_1] e o meu número é [TELEFONE_1]."}]}
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