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README.md

@@ -3,11 +3,11 @@ license: mit
 language:
 - pt
 ---
-# bertimbau-large-ner-selective
+# bertimbau-large-ner-total
 
 This model card aims to simplify the use of the [portuguese Bert, a.k.a, Bertimbau](https://github.com/neuralmind-ai/portuguese-bert) for the Named Entity Recognition task. 
 
-For this model card the we used the <mark style="background-color: #d3d3d3"> **BERT-CRF (total scenario, 10 classes)** </mark> model available in the [ner_evaluation](https://github.com/neuralmind-ai/portuguese-bert/tree/master/ner_evaluation) folder of the original Bertimbau repo.
+For this model card the we used the <mark style="background-color: grey"> BERT-CRF (total scenario, 10 classes) </mark> model available in the [ner_evaluation](https://github.com/neuralmind-ai/portuguese-bert/tree/master/ner_evaluation) folder of the original Bertimbau repo.
 
 Available classes are:
 + PESSOA
@@ -27,8 +27,8 @@ Available classes are:
 # Load model directly
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
 
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("marquesafonso/bertimbau-large-ner-selective")
-model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("marquesafonso/bertimbau-large-ner-selective")
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("marquesafonso/bertimbau-large-ner-total")
+model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("marquesafonso/bertimbau-large-ner-total")
 
 ```
 
@@ -37,22 +37,15 @@ model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("marquesafonso/bertimbau
 ```
 from transformers import pipeline
 
-pipe = pipeline("ner", model="marquesafonso/bertimbau-large-ner-selective", aggregation_strategy='simple')
+pipe = pipeline("ner", model="marquesafonso/bertimbau-large-ner-total", aggregation_strategy='simple')
 
-sentence = "Acima de Ederson, abaixo de Rúben Dias. É entre os dois jogadores do Manchester City que se vai colocar Gonçalo Ramos no ranking de vendas mais avultadas do Benfica."
+sentence = "James Marsh, realizador de filmes como A Teoria de Tudo ou Homem no Arame, assumiu a missão de criar uma obra biográfica sobre Samue Beckett, figura ímpar da literatura e da dramaturgia do século XX. O guião foi escrito pelo escocês Neil Forsyth, vencedor de dois Baftas."
 
 result = pipe([sentence])
 
 print(f"{sentence}\n{result}")
 
-# Acima de Ederson, abaixo de Rúben Dias. É entre os dois jogadores do Manchester City que se vai colocar Gonçalo Ramos no ranking de vendas mais avultadas do Benfica.
-# [[
-#     {'entity_group': 'PESSOA', 'score': 0.99694395, 'word': 'Ederson', 'start': 9, 'end': 16},
-#     {'entity_group': 'PESSOA', 'score': 0.9918462, 'word': 'Rúben Dias', 'start': 28, 'end': 38},
-#     {'entity_group': 'ORGANIZACAO', 'score': 0.96376556, 'word': 'Manchester City', 'start': 69, 'end': 84},
-#     {'entity_group': 'PESSOA', 'score': 0.9993823, 'word': 'Gonçalo Ramos', 'start': 104, 'end': 117},
-#     {'entity_group': 'ORGANIZACAO', 'score': 0.9033079, 'word': 'Benfica', 'start': 157, 'end': 164}
-# ]]
+
 ```
 
 ## Acknowledgements