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feat: réduction FP + gazetteers adresses FINESS + batch parallèle + corrections multi-axes
- Token min length relevé de 2-3 → 4 chars (élimine FP EPO, IRC, SIB...)
- Stop-words enrichis : acronymes médicaux 3 lettres, termes pharma, soins infirmiers
- BDPM stop-words : ~7300 noms commerciaux + DCI/substances actives
- Gazetteers adresses FINESS : 63K patterns Aho-Corasick (position-preserving normalization)
- Filtre contextuel anatomique pour FINESS établissements
- Nouvelles regex : RE_CIVILITE_COMMA_LIST, RE_EXTRACT_NOM_UTILISE, RE_EXTRACT_PRENOM,
RE_NUM_EXAMEN_PATIENT, RE_ADRESSE_LIEU_DIT, RE_CIVILITE_INITIALE, Dr X.NOM
- URLs complètes (RE_URL) + détection multiline
- N° venue inversé (layout-aware) + EPISODE/NDA dans _CRITICAL_PII_TYPES
- HospitalFilter désactivé pour ADRESSE/TEL/VILLE/EPISODE (identifient le patient)
- Batch silver export parallélisé (multiprocessing spawn, N workers)
- Seuil sur-masquage relevé à 8%, server.py enrichi (source regex/ner)
- Blacklist villes : COURANT, PARIS ; contexte villes étendu (UHCD, spécialités)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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2026-03-16 09:26:56 +01:00 |
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feat(phase2): Multi-signal NER — BDPM gazetteers, confiance EDS, safe patterns, GLiNER
Chantier 1: Intégration BDPM (5737 médicaments officiels) dans medication whitelist
Chantier 2: Safe patterns contextuels (dosages mg/mL/cpr, formes pharma, même ligne)
Chantier 3: Scores de confiance NER réels (edsnlp 0.20 ner_confidence_score)
Chantier 4: GLiNER zero-shot (urchade/gliner_multi_pii-v1) en vote croisé
Chantier 5: Scripts export silver annotations + fine-tuning CamemBERT-bio
0 fuite, 0 régression, -18 FP supplémentaires éliminés.
Sécurité: GLiNER ne peut rejeter que si confiance NER < 0.70.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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2026-03-09 12:01:46 +01:00 |
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