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@@ -32,8 +32,8 @@ The dataset used is the one from the [CAPITEL competition at IberLEF 2020](https
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  Examples:
33
 
34
  This model:
35
- - "Me llamo asier y vivo en barcelona todo el año." → "Me llamo {as:S-PER}{ier:S-PER} y vivo en {barcelona:S-LOC} todo el año."
36
- - "Hoy voy a visitar el parc güell tras salir del barcelona supercomputing center." → "Hoy voy a visitar el {par:B-LOC}{k:I-LOC} {gü:E-LOC}{ell:E-LOC} tras salir del {barcelona:B-ORG} {super:I-ORG}{com:I-ORG}{pu:I-ORG}{ting:I-ORG} {cen:E-ORG}{ter:E-ORG}."
37
 
38
  Model trained on original data:
39
  - "Me llamo asier y vivo en barcelona todo el año." → "Me llamo asier y vivo en barcelona todo el año." (nothing)
 
32
  Examples:
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34
  This model:
35
+ - "Me llamo asier y vivo en barcelona todo el año." → "Me llamo {asier:S-PER} y vivo en {barcelona:S-LOC} todo el año."
36
+ - "Hoy voy a visitar el parc güell tras salir del barcelona supercomputing center." → "Hoy voy a visitar el {park:B-LOC} {güell:E-LOC} tras salir del {barcelona:B-ORG} {supercomputing:I-ORG} {center:E-ORG}."
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  Model trained on original data:
39
  - "Me llamo asier y vivo en barcelona todo el año." → "Me llamo asier y vivo en barcelona todo el año." (nothing)