c10-ner-b2b-chr

🍺 C10 NER – Extraction d'entités pour commandes B2B CHR

Modèle NER spaCy custom entraîné pour extraire les entités métier dans les commandes professionnelles du secteur CHR (Cafés, Hôtels, Restaurants).

Entités reconnues

Utilisation via l'API Hugging Face

import requests

API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/Kahouli/c10-ner-b2b-chr"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_HF_TOKEN"}

def query(text):
    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json={"inputs": text})
    return response.json()

result = query("Je veux 6 cartons de Heineken 33cl pour vendredi")
print(result)

Utilisation locale avec spaCy

pip install https://huggingface.co/Kahouli/c10-ner-b2b-chr/resolve/main/c10-ner-b2b-chr-any-py3-none-any.whl

import spacy
nlp = spacy.load("c10-ner-b2b-chr")
doc = nlp("3 fûts de Guinness 50L pour lundi")
for ent in doc.ents:
    print(ent.label_, '->', ent.text)