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@@ -81,7 +81,6 @@ id2tag = {0: 'O', 1: 'B-LOC', 2: 'B-PER', 3: 'I-PER', 4: 'B-ORG', 5: 'I-DATE', 6
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def tag_sentence(text):
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trainer, model, tokenizer = load_model()
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# Utilisez votre modèle pour prédire les tags
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@@ -90,6 +89,9 @@ def tag_sentence(text):
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# Créez un DataFrame avec les colonnes "word" et "tag"
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df = pd.DataFrame({'word': text.split(), 'tag': predictions})
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return df
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def tag_sentence(text):
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trainer, model, tokenizer = load_model()
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# Utilisez votre modèle pour prédire les tags
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# Créez un DataFrame avec les colonnes "word" et "tag"
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| 90 |
df = pd.DataFrame({'word': text.split(), 'tag': predictions})
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+
# Remplacez les étiquettes par des valeurs numériques
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df['tag'] = df['tag'].map(id2tag)
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return df
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