Domi31tls fb7896f88d refactor: réduction stop-words manuels — NER cross-validation suffit
La cross-validation NER (_cross_validate_name_candidates) gère désormais
les décisions contextuelles nom/terme-médical. Les stop-words purement
médicaux sont supprimés :

- data/stopwords_manuels.txt : 1307 → 233 entrées (uniquement les mots
  ambigus qui sont aussi des noms/prénoms INSEE)
- _MEDICAL_STOP_WORDS_SET hardcodé : ~400 → 80 entrées essentielles
  (mots courts, formes galéniques, titres hospitaliers)
- Les enrichissements BDPM (~7300), edsnlp (~2000) et fichier externe
  sont conservés tels quels

Score qualité inchangé : 100/100 (A+), 0 fuite, 0 faux positif.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-31 09:26:54 +02:00

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%