fix typo

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@@ -17,14 +17,14 @@ tags:
 - flaubert 
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-# Classification d'articles de presses avec Flaubert :fire:
+# Classification d'articles de presses avec Flaubert
 
-Ce modèle ce base sur le modèle [`flaubert/flaubert_base_cased`](https://huggingface.co/flaubert/flaubert_base_cased) à et à été fine-tuné en utilisant des articles de presses issus de la base de données MLSUM.  
-Dans leur papier, les équipes de reciTAL et de la Sorbonne ont proposé comme ouverture de faire de la détection de topic sur les articles de presses.
+Ce modèle ce base sur le modèle [`flaubert/flaubert_base_cased`](https://huggingface.co/flaubert/flaubert_base_cased) et à été fine-tuné en utilisant des articles de presse issus de la base de données MLSUM.  
+Dans leur papier, les équipes de reciTAL et de la Sorbonne ont proposé comme ouverture de réaliser un modèle de détection de topic sur les articles de presse.
 
-Les topics ont été exraient à partir des URL et nous avons effectué une étape de regroupement de topics pour éléminer ceux avec un trop faible volume et ceux qui paraissaient redondants.
+Les topics ont été extrait à partir des URL et nous avons effectué une étape de regroupement de topics pour éliminer ceux avec un trop faible volume et ceux qui paraissaient redondants.
 
-Nous avons finalement utilisé la liste de topics suivant:
+Nous avons finalement utilisé la liste de topics suivante:
 * Culture
 * Economie
 * Education
@@ -38,7 +38,7 @@ Nous avons finalement utilisé la liste de topics suivant:
 
 ## Entrainement
 
-Nous avons benchmarké différents modèles en les entrainants sur différentes parties des articles (titre, résumé, corps et titre+résumé) et avec des échantillons d'apprentissage de tailles différentes.
+Nous avons benchmarké différents modèles en les entrainant sur différentes parties des articles (titre, résumé, corps et titre+résumé) et avec des échantillons d'apprentissage de tailles différentes.
 
 ![Performance](./assets/Accuracy_cat.png)