座舱语音指令日志中的姓名、目的地等敏感信息嵌在自然语言句子里，没有固定键名或格式规则，需要使用 mask 的 semantic 模式识别。这类日志中同一信息可能在转写文本（asr_text）、工具返回（result_text）和模型回复（assistant_text）中重复出现，脱敏需要同时覆盖。配置示例：
* | extend content = mask(content, '[
{"mode":"semantic","types":["NAME","ADDRESS"],"maskType":"placeholder"},
{"mode":"buildin","types":["PHONE","API_KEY"],"maskType":"placeholder"},
{"mode":"keyword","keys":["token","api_key"],"maskType":"placeholder"}
]')
脱敏后各文本中的姓名、地址均按实体位置替换，手机号和 API Key 也被隐藏；而模型名称、意图、工具调用状态、输入输出 Token 数和总耗时等字段保留，研发仍可核对意图与工具结果并统计响应时间。semantic 模式在服务端启用模型进行中文姓名、地址识别，需注意目前仅特定地域支持。结合上下文确定实体边界后，可与 buildin、keyword 规则一起在同一次 mask 调用中组合使用。
