ChouBERT/ChouBERT-32-plant-health-ner

How to use

You can use this model directly with a pipeline for token classification:

>>>from transformers import pipeline
>>>pipe = pipeline(model="ChouBERT/ChouBERT-32-plant-health-ner", aggregation_strategy="simple")
>>>pipe(" Attaque de rouille brune en Dordogne sur du blé tendre variété Oregrain !")
[]
>>>pipe("Soupe de poisson toute prête de carrefour avec fromage râpé, croûtons à l'ail et rouille #TeamFeignasse.")
[{'entity_group': 'Maladie',
  'score': 0.80249035,
  'word': '',
  'start': 11,
  'end': 12},
 {'entity_group': 'Maladie',
  'score': 0.80133665,
  'word': 'rouille brune',
  'start': 12,
  'end': 25}]