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1from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
2
3# load model
4tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("adrienguille/gemmamr-fr-v1")
5model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
6 "adrienguille/gemmamr-fr-v1",
7 dtype="auto",
8 device_map="auto",
9 trust_remote_code=True
10)
11
12# preprocess input
13messages = [
14 {
15 "role": "user",
16 "content": [
17 {
18 "type": "text",
19 "source_lang_code": "fr",
20 "text": "Un caillot a obstrué une artère cérébrale." # <-- input a sentence here
21 }
22 ],
23 }
24]
25formatted_input = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
26
27# generate AMR
28inputs = tokenizer(
29 [formatted_input],
30 max_length=512,
31 padding=True,
32 truncation=True,
33 return_tensors="pt"
34).to("cuda")
35output_ids = model.generate(
36 inputs["input_ids"],
37 attention_mask=inputs["attention_mask"],
38 max_length=512
39)
40decoded_amr = tokenizer.batch_decode(output_ids, skip_special_tokens=True)[0].split("\nmodel\n")[-1]
41print(decoded_amr)Thomas Checchin, Julien Jacques, Adrien Guille. Un décodeur pour l'analyse sémantique AMR en français. Actes des 33ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN 2026)
@inproceedings{Checchin-Jacques-Guille:CORIA-TALN:2026, author = "Checchin, Thomas and Jacques, Julien and Guille, Adrien", title = "Un décodeur pour l'analyse sémantique AMR en français", booktitle = "Actes de CORIA-TALN 2026. Actes des 33ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : articles scientifiques originaux", month = "6", year = "2026", address = "Nantes, France", publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues", pages = "610-620", url = "https://talnarchives.atala.org/TALN/TALN-2026/19.pdf" }