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92557d4e74
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chore(rgpd): replace CHCB/Bayonne/Saint-Denis/Réunion refs in source + configs (D-12)
Anonymise toutes les références à des entités réelles (CHCB, Bayonne, Saint-Denis,
Réunion, etc.) dans le code source, les configurations YAML, les scripts/outils,
et les tests unitaires. Conserve les tests synthétiques (cases) intentionnels.
- profile key chcb_strict → chuxx_strict
- CHCB → CHUXX, Bayonne → Chicago, Saint-Denis → Springfield,
Réunion → Province Bêta, 64100/97400 → 12345, FINESS → 999999999,
préfixe tél 05.59.44 → 0X.XX.XX
- renomme tools/test_chcb_leak.py → tools/test_force_term_leak.py
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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2026-06-02 14:39:21 +02:00 |
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29e58188ca
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feat(phase2): Fine-tuning CamemBERT-bio v2 (F1=0.90) + enrichissement données
- Fine-tuning camembert-bio-base : F1=0.903, Recall=0.930 (vs 0.89/0.85)
- Data augmentation : substitution noms INSEE (219K patronymes, x3 copies)
- Hard negatives BDPM (5.7K médicaments) + QUAERO (1319 termes médicaux)
- Annotations silver enrichies par gazetteers (+612 VILLE, +5 HOPITAL)
- Export silver avec support multi-répertoires (--extra-dir)
- Gazetteers QUAERO : CHEM, DISO, PROC, ANAT depuis DrBenchmark/QUAERO
- Gazetteers INSEE : noms de famille fréquents (96K) et complets (219K)
- Batch silver 1194 PDFs (run_batch_silver_export.py) pour dataset v3
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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2026-03-10 02:06:08 +01:00 |
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2abb9afede
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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>
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2026-03-09 13:27:37 +01:00 |
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3590099b41
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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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