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README.md

@@ -146,6 +146,8 @@ print(res)
 
 Outputs:
 
+![English - Hebrew - Spanish](123.png)
+
 ```python
 [{'word': '▁neuf', 'score': 0.9911066293716431, 'entity': 'B-time', 'index': 6, 'start': 15, 'end': 19},
 {'word': '▁heures', 'score': 0.9200698733329773, 'entity': 'I-time', 'index': 7, 'start': 20, 'end': 26},

predict.py

@@ -3,7 +3,8 @@ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification, TokenCl
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('qanastek/XLMRoberta-Alexa-Intents-NER-NLU')
 model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained('qanastek/XLMRoberta-Alexa-Intents-NER-NLU')
 predict = TokenClassificationPipeline(model=model, tokenizer=tokenizer)
-res = predict("je veux écouter la chanson de jacques brel encore une fois")
+res = predict("réveille-moi à neuf heures du matin le vendredi")
+# res = predict("je veux écouter la chanson de jacques brel encore une fois")
 
 for r in res:
     print(r)