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 # Introduction
 
-spaCy NER model trained in the domain of tourism related to the Way of Saint Jacques. It recognizes four types of entities: location (LOC), organizations (ORG), person (PER) and miscellaneous (MISC).
+spaCy NER model for Spanish trained in the domain of tourism related to the Way of Saint Jacques. It recognizes four types of entities: location (LOC), organizations (ORG), person (PER) and miscellaneous (MISC).
 
 ## Usage
 
@@ -28,8 +28,7 @@ from spacy.pipeline import merge_entities
 nlp = spacy.load("es_spacy_ner_cds")
 nlp.add_pipe('sentencizer')
 
-example = "Fue antes de llegar a Sigüeiro, en el Camino de Santiago. El proyecto lo financia el Ministerio de Industria y Competitiv
-idad."
+example = "Fue antes de llegar a Sigüeiro, en el Camino de Santiago. El proyecto lo financia el Ministerio de Industria y Competitividad."
 ner_pipe = nlp(example)
 
 print(ner_pipe.ents)