Domi31tls
59acf390f4
Suite de l'externalisation des règles. Trois listes étaient codées en dur dans anonymizer_core_refactored_onnx.py et impossibles à modifier par les établissements sans recompiler : - _NEVER_MASK_AS_NAME (12 entrées) — labels DPI structurels - _DPI_LABELS_BLACKLIST (14 entrées, doublon partiel du précédent) - _COMPANION_BLACKLIST (~75 entrées) — spécialités, labos pharma, mots ambigus Les deux premières fusionnées dans data/dpi_labels_blacklist.txt (11 entrées uniques, comparaison case-insensitive). La troisième dans data/companion_blacklist.txt (75 entrées, comparaison uppercase). Ajout de deux clés YAML pour enrichissement par établissement : - additional_dpi_labels (ex: "Service", "Statut") - additional_companion_blacklist (ex: spécialités locales) Les 3 niveaux cumulatifs habituels s'appliquent : code (vide) → fichiers data/ → YAML config. Chargement au démarrage avec log INFO du nombre d'entrées. Test trackare-18007562-23054899 : 122 hits, 0 régression, 0 DPI label masqué comme NOM. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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.