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  pipeline_tag: token-classification
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  pipeline_tag: token-classification
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+ widget:
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+ - text: "La # pyrale du # buis à l'air très friande du # tournesol # semences."
7
+ example_title: "1 ravageur"
8
+ - text: "Quelles tactiques le producteur de la # SaskAg utilise-t-il pour protéger ses 13 800 acres de la cécidomyie du blé , de la fausse-teigne des crucifères , des vers-gris et des pucerons."
9
+ example_title: "4 ravageurs"
10
+ - text: "puceron cendré sur # colza à surveiller à l ’ automne - symptômes classiques de déformation et décoloration de feuilles ( ici en Normandie ) virus transmis : mosaïque du chou-fleur et / ou du navet ( rare )."
11
+ example_title: "Ravageur & maladie"
12
+ - text: "Traitement juste après le triage , un traitement contre la fusariose et contre la mouche grise sur cette variété car elle sera semé après betteraves."
13
+ example_title: "Maladie & ravageur"
14
+ - text: "Nous voulons des coquelicots ! Le coquelicot héberge notamment les virus de la jaunisse grave , jaunisse modérée et occidentale de la betterave , virus latent italien de l'artichaut , virus de la mosaïque du navet , virus X de la pomme de terre et le virus du flétrissement de la fève."
15
+ example_title: "5 maladies"
16
+ - text: "Un taupin finalement admissible se décide à faire les manips de son tipe au dernier moment . # fail "
17
+ example_title: "Taupin - prépa"
18
+ - text: "Thon juste saisi , crème de betterave , une petite rouille dont j'ignore la constitution , légumes de saison Ça va comme ça ? "
19
+ example_title: "Rouille - sauce"
20
+ - text: "Rouille de la # betterave sucrière causée par # Uromyces betae # urédospores # phytopathologie"
21
+ example_title: "Rouille - maladie"
22
+ - text: "Colzas qui rougissaient précocement , avec de l ’ oidium , dégâts de campagnols , mouche du chou . . ."
23
+ example_title: "Mouche - ravageur"
24
+ - text: "Vacances de Noël : les touristes français visitent Paris à bord d’un bateau mouche."
25
+ example_title: "Mouche - bateau"
26
+ ---
27
+
28
+ ### How to use
29
+
30
+ You can use this model directly with a pipeline for token classification:
31
+
32
+ ```python
33
+ >>>from transformers import pipeline
34
+ >>>pipe = pipeline(model="ChouBERT/CamemBERT-plant-health-ner", aggregation_strategy="simple")
35
+ >>>pipe(" Attaque de rouille brune en Dordogne sur du blé tendre variété Oregrain !")
36
+ []
37
+ >>>pipe("Soupe de poisson toute prête de carrefour avec fromage râpé, croûtons à l'ail et rouille #TeamFeignasse.")
38
+ [{'entity_group': 'Maladie',
39
+ 'score': 0.80249035,
40
+ 'word': '',
41
+ 'start': 11,
42
+ 'end': 12},
43
+ {'entity_group': 'Maladie',
44
+ 'score': 0.80133665,
45
+ 'word': 'rouille brune',
46
+ 'start': 12,
47
+ 'end': 25}]
48
+ ```