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@@ -16,13 +16,10 @@ metrics:
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  - recall
17
  - f1
18
  widget:
19
- - text: Con dicha agrupación compartió escenario con bandas y artistas como Hole,
20
- Live y PJ Harvey.
21
- - text: Jugaba como defensa y toda su trayectoria la hizo con el Deportivo Saprissa.
22
- - text: Se encuentra en el Congo, Mozambique, Namibia, Tanzania, Uganda, Zimbabue.
23
- - text: Fuchu-machi, Toyama-shi, Toyama-ku 939-2713, Honshū-jima, Japón.
24
- - text: Fue protagonizado por Andrew McCarthy, Jonathan Silverman, Catherine Mary
25
- Stewart y Terry Kiser.
26
  pipeline_tag: token-classification
27
  base_model: bert-base-multilingual-cased
28
  model-index:
@@ -70,9 +67,9 @@ This is a [SpanMarker](https://github.com/tomaarsen/SpanMarkerNER) model trained
70
  ### Model Labels
71
  | Label | Examples |
72
  |:------|:------------------------------------------------------------------------------------|
73
- | LOC | "Luanda", "Algarrobo ( Chile )", "Condado de Duplin" |
74
- | ORG | "Società Sportiva Virtus Lanciano 1924", "Houses of the Holy", "Ejército del Norte" |
75
- | PER | "W. G. Sebald", "Tamás Faragó", "José Luis García" |
76
 
77
  ## Uses
78
 
@@ -84,7 +81,7 @@ from span_marker import SpanMarkerModel
84
  # Download from the 🤗 Hub
85
  model = SpanMarkerModel.from_pretrained("alvarobartt/bert-base-multilingual-cased-ner-spanish")
86
  # Run inference
87
- entities = model.predict("Fuchu-machi, Toyama-shi, Toyama-ku 939-2713, Honshū-jima, Japón.")
88
  ```
89
 
90
  <!--
 
16
  - recall
17
  - f1
18
  widget:
19
+ - text: Me llamo Álvaro y vivo en Barcelona (España).
20
+ - text: Marie Curie fue profesora en la Universidad de Paris.
21
+ - text: La Universidad de Salamanca es la universidad en activo más antigua de España.
22
+ - text: El COVID-19 es una enfermedad infecciosa causada por el SARS-CoV-2.
 
 
 
23
  pipeline_tag: token-classification
24
  base_model: bert-base-multilingual-cased
25
  model-index:
 
67
  ### Model Labels
68
  | Label | Examples |
69
  |:------|:------------------------------------------------------------------------------------|
70
+ | LOC | "Salamanca", "Paris", "Barcelona (España)" |
71
+ | ORG | "ONU", "Fútbol Club Barcelona", "Museo Nacional del Prado" |
72
+ | PER | "Fray Luis de León", "Leo Messi", "Álvaro Bartolomé" |
73
 
74
  ## Uses
75
 
 
81
  # Download from the 🤗 Hub
82
  model = SpanMarkerModel.from_pretrained("alvarobartt/bert-base-multilingual-cased-ner-spanish")
83
  # Run inference
84
+ entities = model.predict("Marie Curie fue profesora en la Universidad de Paris.")
85
  ```
86
 
87
  <!--