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Kahouli/
magento-ner-b2b

Name: magento-ner-b2b
Availability: InStock

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🛒 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

python

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_)