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2025-09-15 19:04:38 +02:00
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@@ -0,0 +1,59 @@
from typing import List
from presidio_analyzer import RecognizerResult
import re
class CleanupProcessor:
"""Post-processor pour nettoyer les résultats d'anonymisation et éviter les chevauchements."""
def __init__(self):
self.name = "CleanupProcessor"
def process(self, results: List[RecognizerResult]) -> List[RecognizerResult]:
"""Nettoie les résultats pour éviter les chevauchements et les détections incorrectes."""
if not results:
return results
# Trier par position de début
sorted_results = sorted(results, key=lambda x: x.start)
# Supprimer les chevauchements en gardant le score le plus élevé
cleaned_results = []
for current in sorted_results:
# Vérifier si ce résultat chevauche avec un résultat déjà accepté
overlaps = False
for accepted in cleaned_results:
if self._overlaps(current, accepted):
# Si le score actuel est plus élevé, remplacer
if current.score > accepted.score:
cleaned_results.remove(accepted)
cleaned_results.append(current)
overlaps = True
break
if not overlaps:
cleaned_results.append(current)
# Filtrer les résultats trop courts ou suspects
final_results = []
for result in cleaned_results:
if self._is_valid_result(result):
final_results.append(result)
return final_results
def _overlaps(self, result1: RecognizerResult, result2: RecognizerResult) -> bool:
"""Vérifie si deux résultats se chevauchent."""
return not (result1.end <= result2.start or result2.end <= result1.start)
def _is_valid_result(self, result: RecognizerResult) -> bool:
"""Vérifie si un résultat est valide (pas trop court, pas suspect)."""
# Longueur minimale
if result.end - result.start < 2:
return False
# Éviter les détections sur des caractères isolés
if result.entity_type == "PERSON_NAME" and result.end - result.start < 4:
return False
return True