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@@ -29,6 +29,6 @@ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Monsia/camembert-fr-covid-tweet-class
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  model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("Monsia/camembert-fr-covid-tweet-classification")
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  nlp_topic_classif = transformers.pipeline('topics-classification', model = model, tokenizer = tokenizer)
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  nlp_topic_classif("tchai on est morts. on va se faire vacciner et ils vont contrôler comme les marionnettes avec des fils. d'après les '' ont dit ''...")
32
- # Output: [{'label': 'opinions', 'score': 0.93153977394104}]
33
  ```
34
 
29
  model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("Monsia/camembert-fr-covid-tweet-classification")
30
  nlp_topic_classif = transformers.pipeline('topics-classification', model = model, tokenizer = tokenizer)
31
  nlp_topic_classif("tchai on est morts. on va se faire vacciner et ils vont contrôler comme les marionnettes avec des fils. d'après les '' ont dit ''...")
32
+ # Output: [{'label': 'opinions', 'score': 0.831]
33
  ```
34