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Stef500/ner-parhaf-cu6
ner-parhaf-cu6 is a token classification model from Stef500. Use it when you need labels on individual words, such as names. It is set up for edsnlp. The card lists the license as cc-by-4.0.
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.
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From the Hugging Face model README
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.
Bacteriemie, Bacteriemie_niee (bactériémie absente ou indéterminée), Bacterie, Site, Infection.
eds.ner_crf sur des plongements camembert-base (fenêtre de 128 tokens) recontextualisés par eds.text_cnntrain de PARHAF-infectiology-annotated, évalué sur devimport 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.
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.
CC-BY-4.0. Données d'entraînement : PARHAF-infectiology-annotated (HealthDataHub, CC-BY-4.0). Modèle de base : camembert-base (MIT).