ner-parhaf-cu6

Modèle de reconnaissance d'entités (EDS-NLP) pour les comptes rendus d'hospitalisation en infectiologie, en français. Il repère les éléments du triplet CU6 : bactériémie, bactérie, site primaire.

Entités

Bacteriemie, Bacteriemie_niee (bactériémie absente ou indéterminée), Bacterie, Site, Infection.

Architecture et entraînement

• eds.ner_crf sur des plongements camembert-base (fenêtre de 128 tokens) recontextualisés par eds.text_cnn
• entraîné sur le split train de PARHAF-infectiology-annotated, évalué sur dev
• 1000 pas, lots de 8 documents

Utilisation

import edsnlp
from huggingface_hub import snapshot_download

nlp = edsnlp.load(snapshot_download("Stef500/ner-parhaf-cu6", revision="v1"))
doc = nlp("Hémocultures positives à E. coli sur pyélonéphrite.")
print([(e.text, e.label_) for e in doc.ents])

Le modèle sert au système NER du projet CU6 (cu6 ner), qui relie ensuite les entités d'une même phrase pour former les triplets.

Limites

Entraîné sur une centaine de comptes rendus d'un seul corpus : les performances hors infectiologie ou sur d'autres styles de rédaction ne sont pas évaluées. Outil de recherche, pas un dispositif médical.

Licence et attribution

CC-BY-4.0. Données d'entraînement : PARHAF-infectiology-annotated (HealthDataHub, CC-BY-4.0). Modèle de base : camembert-base (MIT).