How to use the danlp.models.BertNer function in danlp

def test_bert_tagger(self):
        bert = BertNer()
        prediction = bert.predict("Jeg var ude og gå i København")

        self.assertEqual(prediction, ['O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B-LOC', 'O'])

def test_bert_tagger(self):
        bert = BertNer()
        tokens, prediction = bert.predict("Jeg var ude og gå i København")

        self.assertEqual(len(tokens), len(prediction))
        self.assertEqual(prediction, ['O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B-LOC'])

        tokenized_string = ["Begge", "de", "to", "bankers", "økonomiske", "\"",
                            "engagement", "\"", "i", "Brøndby", "er", "for",
                            "nærværende", "så", "eksklusivt", ",", "at", "de",
                            "-", "qua", "konkursbegæringer", "-", "begge",
                            "den", "dag", "i", "går", "i", "praksis", "kunne",
                            "have", "sparket", "Brøndby", "langt", "ud", "af",
                            "dansk", "topfodbold", "."]

        tokens, prediction = bert.predict(tokenized_string)

        self.assertEqual(len(tokenized_string), len(prediction))