Download detect/typing_vote.py from 5000dev/noirci-bench: direct link, hf CLI and curl.
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https://huggingface.co/datasets/5000dev/noirci-bench/resolve/main/detect/typing_vote.py
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hf download hf://datasets/5000dev/noirci-bench/detect/typing_vote.py
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curl -L -o typing_vote.py https://huggingface.co/datasets/5000dev/noirci-bench/resolve/main/detect/typing_vote.py
2.14 kB
| """Vote de typage entre couches (audit reel 2026-07-29). | |
| Constat : ~5 spans PERSON du pipeline sont en realite des societes (et | |
| inversement). Ces cas ne FUIENT pas (la valeur est masquee) mais degradent | |
| la qualite des jetons envoyes au LLM ("PERSON_3" pour un editeur de | |
| logiciel embrouille le modele). | |
| Regle : quand deux sources independantes proposent le meme span (memes | |
| frontieres a la normalisation pres) avec des types differents, on tranche | |
| par priorite de fiabilite mesuree, et non par ordre d'arrivee : | |
| - regex/gazetteer (deterministe) > tout | |
| - camembert-ner generique sur PERSON/CITY (mesure : 0,5 % de fuite) | |
| - fine-tune metier sur COMPANY/ADDRESS (mesure : le meilleur sur ces types) | |
| """ | |
| # fiabilite par (source, type) : plus haut = plus credible | |
| PRIORITY = { | |
| ("regex", None): 100, | |
| ("gazetteer", "CITY"): 90, | |
| ("generic", "PERSON"): 80, | |
| ("generic", "CITY"): 70, | |
| ("noirci", "COMPANY"): 75, | |
| ("noirci", "ADDRESS"): 60, | |
| ("noirci", "CADASTRE"): 60, | |
| ("generic", "COMPANY"): 40, | |
| ("noirci", "PERSON"): 50, | |
| ("noirci", "CITY"): 40, | |
| } | |
| DEFAULT = 30 | |
| def score(source: str, etype: str) -> int: | |
| return PRIORITY.get((source, etype), PRIORITY.get((source, None), DEFAULT)) | |
| def resolve(candidates: list[dict]) -> list[dict]: | |
| """candidates : spans portant une cle 'source'. Les spans qui se | |
| chevauchent sont regroupes ; le type gagnant est celui de la source la | |
| plus fiable, les frontieres restent celles du span le plus long.""" | |
| if not candidates: | |
| return [] | |
| ordered = sorted(candidates, key=lambda c: (c["start"], -(c["end"] - c["start"]))) | |
| groups: list[list[dict]] = [] | |
| for c in ordered: | |
| if groups and c["start"] < groups[-1][0]["end"]: | |
| groups[-1].append(c) | |
| else: | |
| groups.append([c]) | |
| out = [] | |
| for grp in groups: | |
| longest = max(grp, key=lambda c: c["end"] - c["start"]) | |
| best = max(grp, key=lambda c: score(c.get("source", "?"), c["type"])) | |
| out.append({"start": longest["start"], "end": longest["end"], | |
| "type": best["type"], "value": longest["value"]}) | |
| return out | |