--- library_name: transformers language: - en - fr - de tags: - v1.0.0 --- #### How to use You can use this model with Transformers *pipeline* for NER. ```python from transformers import pipeline MODEL_NAME = "emanuelaboros/lang-detect" lang_pipeline = pipeline("lang-detect", model=MODEL_NAME, trust_remote_code=True, device='cpu') sentence = """En l'an 1348, au plus fort des ravages de la peste noire à travers l'Europe, le Royaume de France se trouvait à la fois au bord du désespoir et face à une opportunité.""" langs = lang_pipeline(sentence) langs ``` ``` {'label': 'fr', 'confidence': 99.87} ``` Works with lists of sentences also. ### BibTeX entry and citation info ``` ```