Files
pd-guard/src/test/java/ru/pdguard/LargeTextTest.java
T
Максименко Никита ВладимировичandClaude Sonnet 5 a758c5ef05 test: independent generated benchmark + tests on large mixed text
benchmark-generated.txt: a fresh dataset (not used to tune the rules)
covering every PD type from the spec plus format variations — date
order, "серия ... номер ...", register-independence. Surfaced two real
gaps worth tracking: FIO detection needs a capitalized first letter,
so "клиент иванова мария петровна" (all lowercase) isn't found; the
NER cascade flags plain capitalized nouns ("Портрет", "Рим") as names
when the base rules alone don't.

LargeTextTest: the existing large-text test just repeated one
email+card sentence 4000 times, so 27 of 28 PD types never ran at
scale. Replaces it with ~400,000 characters built from shuffled lines
of the new dataset — recall on it holds at 0.970, matching small-scale
numbers, and the NER cascade stays sub-second on the whole thing.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-21 21:29:57 +03:00

193 lines
9.2 KiB
Java

package ru.pdguard;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import ru.pdguard.config.SystemPolicy;
import ru.pdguard.core.PayloadStore;
import ru.pdguard.core.Pipeline;
import ru.pdguard.core.Span;
import ru.pdguard.detect.NameCascade;
import ru.pdguard.detect.RuleRegistry;
import ru.pdguard.mask.Masker;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Objects;
import java.util.Optional;
import java.util.Random;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertTrue;
/**
* Качество и скорость на большом тексте — не повторе одного и того же
* предложения, а перемешанных строках из {@code benchmark-generated.txt}
* (все типы ПД вперемешку с чистым текстом), растянутых до объёма из ТЗ
* (около 100 000 токенов, ~400 КБ по оценке из README).
*
* <p>Раздутый повтором одной строки текст проверяет только то, что цикл не
* падает на объёме: под маской всегда один и тот же тип, а остальные правила
* не задействуются вовсе. Здесь размер и разнообразие проверяются вместе.
*/
class LargeTextTest {
private static final String MODEL_PATH = "models/ru-ner-person.bin";
private static final Pattern MARKUP = Pattern.compile("\\{\\{([A-Z_]+):([^}]*)}}");
/** Целевой объём: README оценивает 100 000 токенов как ~400 КБ текста. */
private static final int TARGET_CHARS = 400_000;
private record Line(String text, List<Span> gold) {
}
/** Строки набора без разметки — чистый текст для перемешивания. */
private static List<Line> loadLines() {
List<Line> lines = new ArrayList<>();
try (InputStream in = LargeTextTest.class.getResourceAsStream("/benchmark-generated.txt");
BufferedReader reader = new BufferedReader(
new InputStreamReader(Objects.requireNonNull(in), StandardCharsets.UTF_8))) {
String raw;
while ((raw = reader.readLine()) != null) {
String trimmed = raw.trim();
if (!trimmed.isEmpty() && !trimmed.startsWith("#")) {
lines.add(parse(trimmed));
}
}
} catch (IOException e) {
throw new IllegalStateException(e);
}
return lines;
}
private static Line parse(String line) {
StringBuilder text = new StringBuilder(line.length());
List<Span> gold = new ArrayList<>();
Matcher m = MARKUP.matcher(line);
int cursor = 0;
while (m.find()) {
text.append(line, cursor, m.start());
int start = text.length();
text.append(m.group(2));
gold.add(new Span(start, text.length(), m.group(1), 0));
cursor = m.end();
}
text.append(line, cursor, line.length());
return new Line(text.toString(), gold);
}
/**
* Перемешивает исходные строки (фиксированный seed — детерминированный
* тест) и склеивает их через перенос строки, пока не наберётся целевой
* объём. Смещения золотых фрагментов пересчитываются под общий текст.
*/
private static Line buildLargeText(int targetChars, long seed) {
List<Line> pool = new ArrayList<>(loadLines());
Random random = new Random(seed);
StringBuilder text = new StringBuilder(targetChars + 1024);
List<Span> gold = new ArrayList<>();
while (text.length() < targetChars) {
Collections.shuffle(pool, random);
for (Line line : pool) {
int offset = text.length();
text.append(line.text()).append('\n');
for (Span span : line.gold()) {
gold.add(new Span(span.start() + offset, span.end() + offset, span.type(), 0));
}
if (text.length() >= targetChars) {
break;
}
}
}
return new Line(text.toString(), gold);
}
/**
* Маскирование и обратное преобразование на большом тексте дают
* побайтово тот же результат, что и исходный текст — при объёме на
* порядок больше, чем в остальных тестах, и с разнородным содержимым,
* а не одним повторяющимся предложением.
*/
@Test
void roundTripOnLargeMixedText() {
Line large = buildLargeText(TARGET_CHARS, 1);
Pipeline pipeline = new Pipeline(new RuleRegistry(), new Masker(),
new PayloadStore(large.text().length() * 2L, 30));
long maskStarted = System.nanoTime();
String masked = pipeline.process(large.text(), "large-mixed-1", SystemPolicy.DEFAULT);
long maskMillis = (System.nanoTime() - maskStarted) / 1_000_000;
long unmaskStarted = System.nanoTime();
String restored = pipeline.process(masked, "large-mixed-1", SystemPolicy.DEFAULT);
long unmaskMillis = (System.nanoTime() - unmaskStarted) / 1_000_000;
assertEquals(large.text(), restored, "демаскирование не восстановило исходный текст");
assertTrue(maskMillis < 5000, "маскирование " + large.text().length() + " знаков заняло " + maskMillis + " мс");
assertTrue(unmaskMillis < 1000, "демаскирование заняло " + unmaskMillis + " мс");
System.out.printf("%nБольшой текст: %d знаков, маскирование %d мс, демаскирование %d мс%n",
large.text().length(), maskMillis, unmaskMillis);
}
/**
* Полнота детекции не должна проседать на объёме: каждый золотой
* фрагмент из перемешанных строк обязан быть найден в общем потоке
* текста, а не только когда он единственный в маленькой строке.
*/
@Test
void recallHoldsAtScale() {
Line large = buildLargeText(TARGET_CHARS, 2);
Pipeline pipeline = new Pipeline(new RuleRegistry(), new Masker(), new PayloadStore(1L, 30));
List<Span> found = pipeline.findPersonalData(large.text(), SystemPolicy.DEFAULT);
int hit = 0;
for (Span gold : large.gold()) {
if (found.stream().anyMatch(f -> f.type().equals(gold.type()) && f.overlaps(gold))) {
hit++;
}
}
double recall = large.gold().isEmpty() ? 1.0 : (double) hit / large.gold().size();
System.out.printf("%nПолнота на большом тексте: %d из %d (%.3f)%n", hit, large.gold().size(), recall);
assertTrue(recall >= 0.85,
String.format("полнота на большом тексте упала до %.3f (%d/%d)", recall, hit, large.gold().size()));
}
/**
* Вторая ступень ограничена числом кандидатов на запрос
* ({@code pdguard.ner.max-candidates}), поэтому объём текста не должен
* превращать её в квадратичную нагрузку — проверяем на том же большом
* тексте, что и остальные тесты, а не на маленьком образце.
*/
@Test
void nameCascadeStaysBoundedOnLargeText() throws IOException {
Path model = Path.of(MODEL_PATH);
if (!Files.isReadable(model)) {
System.out.println("Модель " + model.toAbsolutePath() + " не собрана, пропускаю");
return;
}
Line large = buildLargeText(TARGET_CHARS, 3);
Pipeline pipeline = new Pipeline(new RuleRegistry(), new Masker(),
new PayloadStore(large.text().length() * 2L, 30),
new NameCascade(Optional.of(MODEL_PATH), 16, 4));
long started = System.nanoTime();
pipeline.process(large.text(), "large-cascade-1", SystemPolicy.DEFAULT);
long millis = (System.nanoTime() - started) / 1_000_000;
System.out.printf("%nБольшой текст со второй ступенью: %d знаков за %d мс%n",
large.text().length(), millis);
assertTrue(millis < 5000, "со второй ступенью обработка заняла " + millis + " мс");
}
}