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language: fr
pipeline_tag: "token-classification"
widget:
- text: "je voudrais réserver une chambre à paris pour demain et lundi"
- text: "d'accord pour l'hôtel à quatre vingt dix euros la nuit"
- text: "deux nuits s'il vous plait"
- text: "dans un hôtel avec piscine à marseille"
tags:
- bert
- flaubert
- natural language understanding
- NLU
- spoken language understanding
- SLU
- understanding
- MEDIA
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# vpelloin/MEDIA_NLU_flaubert_uncased (FBU)
This is a Natural Language Understanding (NLU) model for the French [MEDIA benchmark](https://catalogue.elra.info/en-us/repository/browse/ELRA-S0272/).
It maps each input words into outputs concepts tags (76 available).
This model is a fine-tuning of [`flaubert_base_uncased`](https://huggingface.co/flaubert/flaubert_base_uncased).
## Usage with Pipeline
```python
from transformers import pipeline
generator = pipeline(model="vpelloin/MEDIA_NLU_flaubert_finetuned", task="token-classification")
print(generator)
```
## Usage with AutoTokenizer/AutoModel
```python
from transformers import (
AutoTokenizer,
AutoModelForTokenClassification
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("vpelloin/MEDIA_NLU_flaubert_uncased")
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("vpelloin/MEDIA_NLU_flaubert_uncased")
sentences = [
"je voudrais réserver une chambre à paris pour demain et lundi",
"d'accord pour l'hôtel à quatre vingt dix euros la nuit",
"deux nuits s'il vous plait",
"dans un hôtel avec piscine à marseille"
]
inputs = tokenizer(sentences, padding=True, return_tensors='pt')
outptus = model(**inputs).logits
print([[model.config.id2label[i] for i in b] for b in outptus.argmax(dim=-1).tolist()])
```
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