import spacy

from pytest import mark

text = """COMPTE RENDU D'HOSPITALISATION du 11/07/2018 au 12/07/2018

MOTIF D'HOSPITALISATION

Monsieur Dupont Jean Michel, de sexe masculin, âgée de 39 ans, née le 23/11/1978,

a été hospitalisé du 11/08/2019 au 17/08/2019 pour une quinte de toux.

ANTÉCÉDENTS

Antécédents médicaux :

Premier épisode: il a été hospitalisé pour asthme en mai 2018."""

@mark.parametrize("use_sections", [True, False])

def test_reason(lang, use_sections):

    nlp = spacy.blank(lang)

    # Extraction d'entités nommées

    nlp.add_pipe(

        "eds.matcher",

        config=dict(

            terms=dict(

                respiratoire=[

                    "asthmatique",

                    "asthme",

                    "toux",

                ]

            )

        ),

    )

    nlp.add_pipe("eds.normalizer")

    nlp.add_pipe("eds.reason", config=dict(use_sections=use_sections))

    nlp.remove_pipe("eds.reason")

    nlp.add_pipe("eds.sections")

    nlp.add_pipe("eds.reason", config=dict(use_sections=use_sections))

    doc = nlp(text)

    reason = doc.spans["reasons"][0]

    entities = reason._.ents_reason

    assert entities[0].label_ == "respiratoire"

    assert reason._.is_reason

    assert doc.ents[1]._.is_reason is not use_sections