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Author	SHA1	Message	Date
Domi31tls	49ff464e6e	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>	2026-03-16 09:26:56 +01:00
Domi31tls	ee34042179	feat: Optimize EPISODE false positives - filter trackare filename episodes - Modified detectors/hospital_filter.py: * Updated is_episode_in_filename() to only filter trackare documents * Pattern: trackare-XXXXXXXX-YYYYYYYY where YYYYYYYY is episode number * Prevents filtering legitimate episodes in CRH/CRO documents - Modified anonymizer_core_refactored_onnx.py: * Filter page=-1 entries (global propagation) from audit file * These are internal replacement tokens, not real detections - Modified evaluation/quality_evaluator.py: * Fixed load_annotations() to use ground_truth_dir instead of pdf_path.parent * Added support for 'pages' format from auto-annotation script * Converts 'pages' format to 'annotations' format automatically - Updated test dataset annotations with hospital filter applied Results: - EPISODE: Precision 100% (was 14.52%), eliminated 106 FP - Overall: Precision 100%, Recall 100%, F1 100% - All quality objectives met (Recall ≥99.5%, Precision ≥97%, F1 ≥98%)	2026-03-02 15:33:29 +01:00
Domi31tls	6806aee587	feat: Filtre hospitalier pour éliminer les faux positifs - Ajout config/hospital_stopwords.yml avec adresses/téléphones hôpitaux - Ajout detectors/hospital_filter.py pour filtrer les FP - Intégration dans anonymizer_core_refactored_onnx.py - Test sur document: 40 -> 32 détections (-8 FP) - Élimine: adresses hôpitaux, codes postaux CEDEX, épisodes dans noms de fichiers	2026-03-02 11:21:48 +01:00

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Domi31tls

49ff464e6e

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>

2026-03-16 09:26:56 +01:00

Domi31tls

ee34042179

feat: Optimize EPISODE false positives - filter trackare filename episodes

- Modified detectors/hospital_filter.py:
  * Updated is_episode_in_filename() to only filter trackare documents
  * Pattern: trackare-XXXXXXXX-YYYYYYYY where YYYYYYYY is episode number
  * Prevents filtering legitimate episodes in CRH/CRO documents

- Modified anonymizer_core_refactored_onnx.py:
  * Filter page=-1 entries (global propagation) from audit file
  * These are internal replacement tokens, not real detections

- Modified evaluation/quality_evaluator.py:
  * Fixed load_annotations() to use ground_truth_dir instead of pdf_path.parent
  * Added support for 'pages' format from auto-annotation script
  * Converts 'pages' format to 'annotations' format automatically

- Updated test dataset annotations with hospital filter applied

Results:
- EPISODE: Precision 100% (was 14.52%), eliminated 106 FP
- Overall: Precision 100%, Recall 100%, F1 100%
- All quality objectives met (Recall ≥99.5%, Precision ≥97%, F1 ≥98%)

2026-03-02 15:33:29 +01:00

Domi31tls

6806aee587

feat: Filtre hospitalier pour éliminer les faux positifs

- Ajout config/hospital_stopwords.yml avec adresses/téléphones hôpitaux
- Ajout detectors/hospital_filter.py pour filtrer les FP
- Intégration dans anonymizer_core_refactored_onnx.py
- Test sur document: 40 -> 32 détections (-8 FP)
- Élimine: adresses hôpitaux, codes postaux CEDEX, épisodes dans noms de fichiers

2026-03-02 11:21:48 +01:00

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