readme: ---
  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()])
  ```
  