26b210607c
feat(phase2): Gazetteers FINESS 102K établissements + fine-tuning CamemBERT-bio F1=89%
...
Gazetteers FINESS (data.gouv.fr open data):
- 102K numéros FINESS → détection par lookup exact dans _mask_admin_label + selective_rescan
- 122K noms d'établissements, 113K téléphones, 76K adresses (disponibles)
- Un nombre 9 chiffres matchant un vrai FINESS est masqué même sans label "FINESS"
Fine-tuning CamemBERT-bio (almanach/camembert-bio-base):
- Export silver annotations réécrit : alignement original↔pseudonymisé (difflib)
→ 6862 entités B- (vs 3344 avec l'ancien audit-only) sur 222K tokens
- Sliding windows (200 tokens, stride 100) pour documents longs
- WeightedNERTrainer avec class weights cappés (max 10x) + label smoothing
- Résultat: Precision=88.1%, Recall=89.8%, F1=88.9% (20 epochs, lr=1e-5)
- Modèle sauvegardé dans models/camembert-bio-deid/best (non commité)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com >
2026-03-09 13:27:37 +01:00
26ac02b0cb
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 >
2026-03-09 12:01:46 +01:00
