Domi31tls 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

placer tout les fichiers dans un répertoire. faire un chmod 777 install.sh pour lui donner les droits d'execution lancer ./install.sh pour lancer l'installation complete

L'installation peut prendre du temps, elle charge deux modele IA nlp. Elle crée un environement virtuel python.

Description
No description provided
Readme 247 MiB
Languages
Python 98.2%
Batchfile 1%
PowerShell 0.5%
Shell 0.3%