Kahouli/magento-ner-b2b

🛒 Magento NER – Extraction d'entités pour commandes B2B

Modèle NER fine-tuné sur le catalogue Adobe Commerce / Magento. Pipeline adaptatif supportant des datasets de 3K à 100K+ exemples.

Stack technique

• spaCy fr_core_news_lg + tok2vec → pipeline NER fine-tuné (ce modèle)
• BERT bert-base-multilingual-cased → pipeline alternatif via config.cfg (GPU requis)
• Dedup : MinHash LSH (datasketch) sur datasets ≥ 50K
• Split : stratifié par combinaison de labels

Entités reconnues

Label	Source CSV	Exemple
PRODUCT	name	Joust Duffle Bag
SKU	sku	24-MB01
QUANTITY	(commande)	5, 12
CATEGORY	categories	Gear, Hoodies & Sweatshirts

Usage rapide

import spacy
nlp = spacy.load("Kahouli/magento-ner-b2b")
doc = nlp("Je voudrais 5 Joust Duffle Bag catégorie Gear")
for ent in doc.ents:
    print(ent.text, ent.label_)