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c10-ner-b2b
Kahouli/c10-ner-b2b
c10-ner-b2b is a machine learning model from Kahouli. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product. It is set up for spacy. The card lists the license as mit.
Modèle NER fine-tuné sur le catalogue C10 (Cafés, Hôtels, Restaurants). Pipeline adaptatif supportant des datasets de 3K à 100K+ exemples.
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At a glance
- Library
- spacy
- License
- mit
- Access
- Public
- Created
- Jun 18, 2026
- Updated
- Jun 19, 2026
- SHA
- fdf2fca4
Spaces
Model card
From the Hugging Face model README
🛒 C10 NER – Extraction d'entités pour commandes B2B CHR
Modèle NER fine-tuné sur le catalogue C10 (Cafés, Hôtels, Restaurants). Pipeline adaptatif supportant des datasets de 3K à 100K+ exemples.
Stack technique
- spaCy
fr_core_news_lg+ tok2vec → pipeline principal (rapide, déployé par défaut) - DistilCamemBERT
cmarkea/distilcamembert-base→ fallback du cascade, appelé uniquement si tok2vec échoue à constituer le panier - Dedup : MinHash LSH (datasketch) sur datasets ≥ 50K
- Split : stratifié par combinaison de labels
Entités reconnues
| Label | Source CSV | Exemple |
|---|---|---|
PRODUCT | LibelleCourt | Coca-Cola, 1664, Absolut |
SKU | sku | 1200000030 |
QUANTITY | (commande) | 5, 12 |
FAMILLE | Famille | bières, vins, softs |
FORMAT | Contenance+UniteContenance | 33cl, 75cl, 1L |
MARQUE | MarqueFabricant | Grimbergen, Nicolas Feuillatte |
CONDITIONNEMENT | UniteVente | caisse, pack, palette |
UNITE_VENTE | (commande) | bouteille, canette, fût |
Usage rapide
import spacy
nlp = spacy.load("Kahouli/c10-ner-b2b")
doc = nlp("Je voudrais 5 caisses de Coca-Cola 33cl")
for ent in doc.ents:
print(ent.text, ent.label_)
- Library
- spacy
- License
- mit
- Languages
- fr, en
- Created
- Jun 18, 2026
- Updated
- Jun 19, 2026