Create README.md

README.md

@@ -0,0 +1,27 @@
+Klasszifikációs modell a [kmdb_classification](https://huggingface.co/datasets/boapps/kmdb_classification) adathalmazon tanítva. A klasszifikáció cím és leírás (lead) alapján történik.
+
+### Használat:
+
+```python
+import torch
+import torch.nn.functional as F
+from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizer
+from datasets import load_dataset
+
+model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('boapps/kmdb_classification_model')
+tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('SZTAKI-HLT/hubert-base-cc')
+
+article = {'title': '400 milliós luxusvillába vette be magát Matolcsy és családja', 'description': 'Matolcsy György fiának cége megvette, Matolcsy György unokatestvérének bankja meghitelezte, Matolcsy György pedig használja a 430 millióért hirdetett II. kerületi luxusrezidenciát.'}
+
+tokenized_article = tokenizer(article['title']+'\n'+article['description'], return_tensors="pt")
+
+logits = model(**tokenized_article).logits
+probabilities = F.softmax(logits[0], dim=-1)
+
+print(probabilities)
+```
+
+### Eredmények
+precision: 0.739
+recall: 0.950
+accuracy: 0.963