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gliner_file.py CHANGED
@@ -3,23 +3,23 @@ from typing import List
3
 
4
  def run_ner(model, texts: List[str], labels_list: List[str], threshold=0.4):
5
  """
6
- Exécute la reconnaissance d'entités nommées (NER) sur une liste de textes.
7
 
8
- Paramètres:
9
- - model: modèle GLiNER chargé.
10
- - texts: liste de textes à analyser.
11
- - labels_list: liste des labels NER à détecter.
12
- - threshold: seuil de confiance pour les prédictions.
13
 
14
- Retourne:
15
- - ner_results: liste de dictionnaires contenant les entités détectées pour chaque texte.
16
  """
17
  ner_results = []
18
  for text in texts:
19
  try:
20
- # Prédire les entités pour le texte
21
  entities = model.predict_entities(text, labels_list, threshold=threshold)
22
  ner_results.append(entities)
23
  except Exception as e:
24
  ner_results.append([])
25
- return ner_results
 
3
 
4
  def run_ner(model, texts: List[str], labels_list: List[str], threshold=0.4):
5
  """
6
+ Executes named entity recognition (NER) on a list of texts.
7
 
8
+ Parameters:
9
+ - model: loaded GLiNER model.
10
+ - texts: list of texts to analyze.
11
+ - labels_list: list of NER labels to detect.
12
+ - threshold: confidence threshold for predictions.
13
 
14
+ Returns:
15
+ - ner_results: list of dictionaries containing detected entities for each text.
16
  """
17
  ner_results = []
18
  for text in texts:
19
  try:
20
+ # Predict entities for the text
21
  entities = model.predict_entities(text, labels_list, threshold=threshold)
22
  ner_results.append(entities)
23
  except Exception as e:
24
  ner_results.append([])
25
+ return ner_results