# NLP - TD4
Ce repository contient le pipeline réaliser pour la partie 2 du TD 4.  

Il contient un modèle NER reconnaissant les "person" et "content", il a été obtenu en réalisant un transfer learning sur `roberta-base`.  
Le post-processing transforme les predictions du modèle dans un api call, du type:
```json
{
   "job": "send_message",
   "receiver": [person in sentence],
   "content": [content in sentence],
}
```

## Exemple d'utilisation
```python
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("api-call", model="Florent-COMPAGNONI/esgi-nlp-tp4-virtual_assistant_pipeline", trust_remote_code=True)
pipe("Create a note for Dan for 6pm I mean 7pm that says food is on the table.,")
```

output
```bash
{
  'job': 'send_message',
  'person': ['Dan'],
  'content': ['food', 'is', 'on', 'the', 'table']
}
```

Le  code relatif au pipeline se trouve dans le fichiers `virtual_assistant_pipeline.py`.  
Les notebooks retraçant l'entainement du modèle et la création du pipeline se trouve dans le dossier  `notebooks/`.
{"language": ["fr"]}
transformers safetensors roberta token-classification fr autotrain_compatible endpoints_compatible region:us