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  1. README.md +4 -3
README.md CHANGED
@@ -16,6 +16,7 @@ You can use the GeNTE Evaluator as follows:
16
 
17
  ```
18
  from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
 
19
 
20
  # load the tokenizer of UmBERTo
21
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Musixmatch/umberto-wikipedia-uncased-v1", do_lower_case=False)
@@ -24,9 +25,9 @@ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Musixmatch/umberto-wikipedia-uncased-
24
  model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("FBK-MT/GeNTE-evaluator")
25
 
26
  # neutral example
27
- sample = "Condividiamo il parere di chi ha presentato la relazione
28
- che ha posto notevole enfasi sull'informazione in relazione ai rischi e sulla trasparenza,
29
- in particolare nel campo sanitario e della sicurezza."
30
  input = tokenizer(sample, return_tensors='pt')
31
 
32
  with torch.no_grad():
 
16
 
17
  ```
18
  from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
19
+ import torch
20
 
21
  # load the tokenizer of UmBERTo
22
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Musixmatch/umberto-wikipedia-uncased-v1", do_lower_case=False)
 
25
  model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("FBK-MT/GeNTE-evaluator")
26
 
27
  # neutral example
28
+ sample = ("Condividiamo il parere di chi ha presentato la relazione "
29
+ "che ha posto notevole enfasi sull'informazione in relazione ai rischi e sulla "
30
+ "trasparenza, in particolare nel campo sanitario e della sicurezza.")
31
  input = tokenizer(sample, return_tensors='pt')
32
 
33
  with torch.no_grad():