Apppublic

arsenikov/ner-francophone

sourceHugging Faceupdated 6mo agoView on Hugging Face

0likes

App README

NER Francophone — BiLSTM PyTorch

Reconnaissance d'entites nommees en francais, entrainee sur 120k phrases Wikipedia.

[Demo en ligne](https://arsenikov-ner-francophone.hf.space)

Apercu

Le modele detecte 4 types d'entites dans du texte francais :

Tag	Description	Exemple
PER	Personne	Emmanuel Macron
LOC	Lieu	Paris, Europe
ORG	Organisation	Google, Assemblee nationale
MISC	Divers	Coupe du Monde, Les Miserables

Architecture

Input → Embedding (128d) → BiLSTM x2 (128d) → Dropout (0.3) → Linear → 5 classes

—Corpus : WikiNER-FR — 120 682 phrases Wikipedia
—Split : 90% train / 10% validation + 13 410 test
—Vocabulaire : ~54 000 mots (min_freq=2)

Lancer en local

bash

# Installer les dependances
pip install torch fastapi uvicorn

# Lancer le serveur
uvicorn app:app --port 8000

Ouvrir http://localhost:8000

Structure

├── model.py          # BiLSTM-NER (PyTorch)
├── train.py          # Pipeline d'entrainement
├── inference.py      # Chargement modele + prediction
├── app.py            # API FastAPI
├── index.html        # Interface web
├── ner_model.pt      # Checkpoint entraine
└── NER_Francophone_BiLSTM.ipynb  # Notebook Colab