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from gliner import GLiNER | |
from typing import List | |
def run_ner(model, texts: List[str], labels_list: List[str], threshold=0.4): | |
""" | |
Exécute la reconnaissance d'entités nommées (NER) sur une liste de textes. | |
Paramètres: | |
- model: modèle GLiNER chargé. | |
- texts: liste de textes à analyser. | |
- labels_list: liste des labels NER à détecter. | |
- threshold: seuil de confiance pour les prédictions. | |
Retourne: | |
- ner_results: liste de dictionnaires contenant les entités détectées pour chaque texte. | |
""" | |
ner_results = [] | |
for text in texts: | |
try: | |
# Prédire les entités pour le texte | |
entities = model.predict_entities(text, labels_list, threshold=threshold) | |
ner_results.append(entities) | |
except Exception as e: | |
ner_results.append([]) | |
return ner_results | |