---
language: ko
tags:
- gpt2
license: cc-by-nc-sa-4.0
---

novel finetuned from skt/kogpt2-base-v2


---
language: ja
datasets:
- common_voice
metrics:
- wer
tags:
- audio
- automatic-speech-recognition
- speech
- xlsr-fine-tuning-week
license: apache-2.0
model-index:
- name: wav2vec2-live-japanese
  results:
  - task:
      name: Speech Recognition
      type: automatic-speech-recognition
    dataset:
      name: Common Voice Japanese
      type: common_voice
      args: ja
    metrics:
       - name: Test WER
         type: wer
         value: 21.48%
       - name: Test CER
         type: cer
         value: 9.82%
---
# wav2vec2-live-japanese
https://github.com/ttop32/wav2vec2-live-japanese-translator
Fine-tuned [facebook/wav2vec2-large-xlsr-53](https://huggingface.co/facebook/wav2vec2-large-xlsr-53) on Japanese hiragana using the
- [common_voice](https://huggingface.co/datasets/common_voice)
- [JSUT](https://sites.google.com/site/shinnosuketakamichi/publication/jsut)
- [CSS10](https://github.com/Kyubyong/css10)
- [TEDxJP-10K](https://github.com/laboroai/TEDxJP-10K)
- [JVS](https://sites.google.com/site/shinnosuketakamichi/research-topics/jvs_corpus)
- [JSSS](https://sites.google.com/site/shinnosuketakamichi/research-topics/jsss_corpus)
## Inference
```python
#usage
import torch
import torchaudio
from datasets import load_dataset
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("ttop324/wav2vec2-live-japanese")
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("ttop324/wav2vec2-live-japanese")
test_dataset = load_dataset("common_voice", "ja", split="test")
# Preprocessing the datasets.
# We need to read the aduio files as arrays
def speech_file_to_array_fn(batch):
    speech_array, sampling_rate = torchaudio.load(batch["path"])
    batch["speech"] = torchaudio.functional.resample(speech_array, sampling_rate, 16000)[0].numpy()
    return batch
test_dataset = test_dataset.map(speech_file_to_array_fn)
inputs = processor(test_dataset[:2]["speech"], sampling_rate=16_000, return_tensors="pt", padding=True)
with torch.no_grad():
	logits = model(inputs.input_values, attention_mask=inputs.attention_mask).logits
predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
print("Prediction:", processor.batch_decode(predicted_ids))
print("Reference:", test_dataset[:2]["sentence"])
```
## Evaluation
```python
import torch
import torchaudio
from datasets import load_dataset, load_metric
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
import re
import pykakasi
import MeCab
wer = load_metric("wer")
cer = load_metric("cer")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("ttop324/wav2vec2-live-japanese").to("cuda")
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("ttop324/wav2vec2-live-japanese")
test_dataset = load_dataset("common_voice", "ja", split="test")
chars_to_ignore_regex = '[\,\?\.\!\-\;\:\"\“\‘\”\�‘、。．！，・―─~｢｣『』\\\\※\[\]\{\}「」〇？…]'
wakati = MeCab.Tagger("-Owakati")
kakasi = pykakasi.kakasi()
kakasi.setMode("J","H")      # kanji to hiragana
kakasi.setMode("K","H")      # katakana to hiragana
conv = kakasi.getConverter()
FULLWIDTH_TO_HALFWIDTH = str.maketrans(
    '　０１２３４５６７８９ａｂｃｄｅｆｇｈｉｊｋｌｍｎｏｐｑｒｓｔｕｖｗｘｙｚＡＢＣＤＥＦＧＨＩＪＫＬＭＮＯＰＱＲＳＴＵＶＷＸＹＺ！゛＃＄％＆（）＊＋、ー。／：；〈＝〉？＠［］＾＿‘｛｜｝～',
    ' 0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[]^_`{|}~',
)
def fullwidth_to_halfwidth(s):
    return s.translate(FULLWIDTH_TO_HALFWIDTH)
def preprocessData(batch):
    batch["sentence"] = fullwidth_to_halfwidth(batch["sentence"])
    batch["sentence"] = re.sub(chars_to_ignore_regex,' ', batch["sentence"]).lower()  #remove special char
    batch["sentence"] = wakati.parse(batch["sentence"])                              #add space
    batch["sentence"] = conv.do(batch["sentence"])                                   #covert to hiragana
    batch["sentence"] = " ".join(batch["sentence"].split())+" "                         #remove multiple space

    speech_array, sampling_rate = torchaudio.load(batch["path"])
    batch["speech"] = torchaudio.functional.resample(speech_array, sampling_rate, 16000)[0].numpy()
    return batch
test_dataset = test_dataset.map(preprocessData)
# Preprocessing the datasets.
# We need to read the aduio files as arrays
def evaluate(batch):
	inputs = processor(batch["speech"], sampling_rate=16_000, return_tensors="pt", padding=True)
	with torch.no_grad():
		logits = model(inputs.input_values.to("cuda"), attention_mask=inputs.attention_mask.to("cuda")).logits
	pred_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
	batch["pred_strings"] = processor.batch_decode(pred_ids)
	return batch
result = test_dataset.map(evaluate, batched=True, batch_size=8)
print("WER: {:2f}".format(100 * wer.compute(predictions=result["pred_strings"], references=result["sentence"])))
print("CER: {:2f}".format(100 * cer.compute(predictions=result["pred_strings"], references=result["sentence"])))
```


# Work in Progress Polish RoBERTa

The model has been trained for about 5% time of the target. We will publish new increments as they will be trained.

The model pre-trained on KGR10 corpora.

More about model at [CLARIN-dspace](https://huggingface.co/clarin/roberta-polish-v1)

## Usage

## Huggingface model hub

## Acknowledgments

[CLARIN-PL and CLARIN-BIZ project](https://clarin-pl.eu/)


---
language: pl
tags:
- fastText
datasets:
- kgr10
---

# KGR10 FastText Polish word embeddings

Distributional language model (both textual and binary) for Polish (word embeddings) trained on KGR10 corpus (over 4 billion of words) using Fasttext with the following variants (all possible combinations):
- dimension: 100, 300
- method: skipgram, cbow
- tool: FastText, Magnitude
- source text: plain, plain.lower, plain.lemma, plain.lemma.lower

## Models

In the repository you can find 4 selected models, that were examined in the paper (see Citation).
A model that performed the best is the default model/config (see `default_config.json`).

## Usage

To use these embedding models easily, it is required to install [embeddings](https://github.com/CLARIN-PL/embeddings).

```bash
pip install clarinpl-embeddings
```

### Utilising the default model (the easiest way)

Word embedding:

```python
from embeddings.embedding.auto_flair import AutoFlairWordEmbedding
from flair.data import Sentence

sentence = Sentence("Myśl z duszy leci bystro, Nim się w słowach złamie.")

embedding = AutoFlairWordEmbedding.from_hub("clarin-pl/fastText-kgr10")
embedding.embed([sentence])

for token in sentence:
    print(token)
    print(token.embedding)
```

Document embedding (averaged over words):

```python
from embeddings.embedding.auto_flair import AutoFlairDocumentEmbedding
from flair.data import Sentence

sentence = Sentence("Myśl z duszy leci bystro, Nim się w słowach złamie.")

embedding = AutoFlairDocumentEmbedding.from_hub("clarin-pl/fastText-kgr10")
embedding.embed([sentence])

print(sentence.embedding)
```

### Customisable way

Word embedding:

```python
from embeddings.embedding.static.embedding import AutoStaticWordEmbedding
from embeddings.embedding.static.fasttext import KGR10FastTextConfig
from flair.data import Sentence

config = KGR10FastTextConfig(method='cbow', dimension=100)
embedding = AutoStaticWordEmbedding.from_config(config)

sentence = Sentence("Myśl z duszy leci bystro, Nim się w słowach złamie.")
embedding.embed([sentence])

for token in sentence:
    print(token)
    print(token.embedding)
```

Document embedding (averaged over words):

```python
from embeddings.embedding.static.embedding import AutoStaticDocumentEmbedding
from embeddings.embedding.static.fasttext import KGR10FastTextConfig
from flair.data import Sentence

config = KGR10FastTextConfig(method='cbow', dimension=100)
embedding = AutoStaticDocumentEmbedding.from_config(config)

sentence = Sentence("Myśl z duszy leci bystro, Nim się w słowach złamie.")
embedding.embed([sentence])

print(sentence.embedding)
```

## Citation

The link below leads to the NextCloud directory with all variants of embeddings. If you use it, please cite the following article:

```
@article{kocon2018embeddings,
author = {Koco\'{n}, Jan and Gawor, Micha{\l}},
title = {Evaluating {KGR10} {P}olish word embeddings in the recognition of temporal
expressions using {BiLSTM-CRF}},
journal = {Schedae Informaticae},
volume = {27},
year = {2018},
url = {http://www.ejournals.eu/Schedae-Informaticae/2018/Volume-27/art/13931/},
doi = {10.4467/20838476SI.18.008.10413}
}
```


---
language: pl
tags:
- word2vec
datasets:
- KGR10
---

# KGR10 word2vec Polish word embeddings

Distributional language models for Polish trained on the KGR10 corpora.

## Models

In the repository you can find two selected models, that were selected after evaluation (see table below).
A model that performed the best is the default model/config (see `default_config.json`).

|method|dimension|hs|mwe||
|---|---|---|---| --- |
|cbow|300|false|true| <-- default |
|skipgram|300|true|true|

## Usage

To use these embedding models easily, it is required to install [embeddings](https://github.com/CLARIN-PL/embeddings).

```bash
pip install clarinpl-embeddings
```

### Utilising the default model (the easiest way)

Word embedding:

```python
from embeddings.embedding.auto_flair import AutoFlairWordEmbedding
from flair.data import Sentence

sentence = Sentence("Myśl z duszy leci bystro, Nim się w słowach złamie.")

embedding = AutoFlairWordEmbedding.from_hub("clarin-pl/word2vec-kgr10")
embedding.embed([sentence])

for token in sentence:
    print(token)
    print(token.embedding)
```

Document embedding (averaged over words):

```python
from embeddings.embedding.auto_flair import AutoFlairDocumentEmbedding
from flair.data import Sentence

sentence = Sentence("Myśl z duszy leci bystro, Nim się w słowach złamie.")

embedding = AutoFlairDocumentEmbedding.from_hub("clarin-pl/word2vec-kgr10")
embedding.embed([sentence])

print(sentence.embedding)
```

### Customisable way

Word embedding:

```python
from embeddings.embedding.static.embedding import AutoStaticWordEmbedding
from embeddings.embedding.static.word2vec import KGR10Word2VecConfig
from flair.data import Sentence

config = KGR10Word2VecConfig(method='skipgram', hs=False)
embedding = AutoStaticWordEmbedding.from_config(config)

sentence = Sentence("Myśl z duszy leci bystro, Nim się w słowach złamie.")
embedding.embed([sentence])

for token in sentence:
    print(token)
    print(token.embedding)
```

Document embedding (averaged over words):

```python
from embeddings.embedding.static.embedding import AutoStaticDocumentEmbedding
from embeddings.embedding.static.word2vec import KGR10Word2VecConfig
from flair.data import Sentence

config = KGR10Word2VecConfig(method='skipgram', hs=False)
embedding = AutoStaticDocumentEmbedding.from_config(config)

sentence = Sentence("Myśl z duszy leci bystro, Nim się w słowach złamie.")
embedding.embed([sentence])

print(sentence.embedding)
```

## Citation

```
Piasecki, Maciej; Janz, Arkadiusz; Kaszewski, Dominik; et al., 2017,  Word Embeddings for Polish, CLARIN-PL digital repository, http://hdl.handle.net/11321/442.
```

or

```
@misc{11321/442,
 title = {Word Embeddings for Polish},
 author = {Piasecki, Maciej and Janz, Arkadiusz and Kaszewski, Dominik and Czachor, Gabriela},
 url = {http://hdl.handle.net/11321/442},
 note = {{CLARIN}-{PL} digital repository},
 copyright = {{GNU} {GPL3}},
 year = {2017}
}
```


---
language:
- sw
tags:
- generated_from_trainer
datasets:
- tydiqa
model-index:
- name: afriberta_base-finetuned-tydiqa
  results: []
---

<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->

# afriberta_base-finetuned-tydiqa

This model is a fine-tuned version of [castorini/afriberta_base](https://huggingface.co/castorini/afriberta_base) on the tydiqa dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 2.3728

## Model description

More information needed

## Intended uses & limitations

More information needed

## Training and evaluation data

More information needed

## Training procedure

### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 2e-05
- train_batch_size: 16
- eval_batch_size: 16
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 3

### Training results

| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|
| No log        | 1.0   | 192  | 2.1359          |
| No log        | 2.0   | 384  | 2.3409          |
| 0.8353        | 3.0   | 576  | 2.3728          |

### Framework versions

- Transformers 4.14.1
- Pytorch 1.10.0+cu111
- Datasets 1.16.1
- Tokenizers 0.10.3


---
language:
- "zh"
thumbnail: "https://raw.githubusercontent.com/SIKU-BERT/SikuBERT/main/appendix/sikubert.png"
tags:
- "chinese"
- "classical chinese"
- "literary chinese"
- "ancient chinese"
- "bert"
- "roberta"
- "pytorch"
inference: false
license: "apache-2.0"
---
# SikuBERT
## Model description
![SikuBERT](https://raw.githubusercontent.com/SIKU-BERT/SikuBERT-for-digital-humanities-and-classical-Chinese-information-processing/main/appendix/sikubert.png)
Digital humanities research needs the support of large-scale corpus and high-performance ancient Chinese natural language processing tools. The pre-training language model has greatly improved the accuracy of text mining in English and modern Chinese texts. At present, there is an urgent need for a pre-training model specifically for the automatic processing of ancient texts. We used the verified high-quality “Siku Quanshu” full-text corpus as the training set, based on the BERT deep language model architecture, we constructed the SikuBERT and SikuRoBERTa pre-training language models for intelligent processing tasks of ancient Chinese.
## How to use
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("SIKU-BERT/sikuroberta")
model = AutoModel.from_pretrained("SIKU-BERT/sikuroberta")
```
## About Us
We are from Nanjing Agricultural University.
> Created with by SIKU-BERT [![Github icon](https://cdn0.iconfinder.com/data/icons/octicons/1024/mark-github-32.png)](https://github.com/SIKU-BERT/SikuBERT-for-digital-humanities-and-classical-Chinese-information-processing)


---
language:
- "zh"
thumbnail: "https://raw.githubusercontent.com/SIKU-BERT/SikuBERT/main/appendix/sikubert.png"
tags:
- "chinese"
- "classical chinese"
- "literary chinese"
- "ancient chinese"
- "bert"
- "roberta"
- "pytorch"
inference: false
license: "apache-2.0"
---
# SikuBERT
## Model description
![SikuBERT](https://raw.githubusercontent.com/SIKU-BERT/SikuBERT-for-digital-humanities-and-classical-Chinese-information-processing/main/appendix/sikubert.png)
Digital humanities research needs the support of large-scale corpus and high-performance ancient Chinese natural language processing tools. The pre-training language model has greatly improved the accuracy of text mining in English and modern Chinese texts. At present, there is an urgent need for a pre-training model specifically for the automatic processing of ancient texts. We used the verified high-quality “Siku Quanshu” full-text corpus as the training set, based on the BERT deep language model architecture, we constructed the SikuBERT and SikuRoBERTa pre-training language models for intelligent processing tasks of ancient Chinese.
## How to use
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("SIKU-BERT/sikubert")
model = AutoModel.from_pretrained("SIKU-BERT/sikubert")
```
## About Us
We are from Nanjing Agricultural University.
> Created with by SIKU-BERT [![Github icon](https://cdn0.iconfinder.com/data/icons/octicons/1024/mark-github-32.png)](https://github.com/SIKU-BERT/SikuBERT-for-digital-humanities-and-classical-Chinese-information-processing)


---
language: "en"
tags:
- dstc9
widget:
- text: "Yes, I'm going to be in Chinatown, San Francisco and am looking"
- text: "Can you find me one that is in the"
---

This GPT2 model is trained using DSTC9 data for dialogue modeling purpose.

Data link: https://github.com/alexa/alexa-with-dstc9-track1-dataset

Credit: Jia-Chen Jason Gu, Wilson Tam


---
language: "en"
tags:
- dstc10
- knowledge title-body validation
widget:
- text: "Can you accommodate large groups? It does not offer free WiFi."
- text: "Is there a gym on site? It does not have an onsite fitness center."
---
This is the model used for knowledge clustering where we feed title-body pair and the classifier predicts if the pair is valid or not.
For further information, please refer to https://github.com/yctam/dstc10_track2_task2 for the Github repository.

Credit: Jiakai Zou, Wilson Tam

---
```python
from transformers import AutoConfig, AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

def single_test(tokenizer, title_body_pair):
    result = tokenizer([title_body_pair], return_tensors="pt")
    model.eval()
    outputs = model(**result)
    predictions = outputs.logits.argmax(dim=-1)
    # There was a mistake in flipping the labels.
    return True if predictions == 0 else False

if __name__ == '__main__':
    model_name = "wilsontam/bert-base-uncased-dstc10-kb-title-body-validate"

    config = AutoConfig.from_pretrained(model_name)
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, use_fast=True)
    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(".")

    sentence = "Can I check in anytime?"
    body = "Yes, 24 Hours Front Desk Avaliable."
    print(single_test((sentence, body))) # Expect: True
```


---
language: "en"
tags:
- dstc10
widget:
- text: "Can you accommodate large [MASK] ?"
---
# Goal
This Bert model is trained using DSTC9 training + validation data for dialogue modeling purpose.
Data link: https://github.com/alexa/alexa-with-dstc9-track1-dataset

Credit: Shuhan Yuan, Wilson Tam


---
language: "en"
tags:
- dstc10
- knowledge cluster classifier
widget:
- text: "oh and we'll mi thing uh is there bike clo ars or bike crac where i can park my thee"
- text: "oh and one more thing uhhh is there bike lockers or a bike rack where i can park my bike"
- text: "ni yeah that sounds great ummm dold you have the any idea er could you check for me if there's hat three wifie available there"
- text: "nice yeah that sounds great ummm do you have any idea or could you check for me if there's uhhh free wi-fi available there"
- text: "perfect and what is the check kin time for that"
---
This is the model used for knowledge cluster classification for the DSTC10 track2 knowledge selection task, trained with double heads, i.e., classifier head and LM head using ASR error simulator for model training.

For further information, please refer to https://github.com/yctam/dstc10_track2_task2 for the Github repository. You can use this model and use our source code to predict knowledge clusters under ASR errors.

---


The main card for Saturday’s Manny Pacquiao vs Yordenis Ugas fight gets underway at T-Mobile Arena in Las Vegas at 9 p.m. ET and the main event is expected to start sometime around 11:30 p.m. This is going to air on FOX Sports PPV and YouTube PPV. The card will cost

https://web.sites.google.com/view/ppv-livemanny-pacquiao-vs-yord/home

https://web.sites.google.com/view/freevasyl-manny-pacquiao-vs-yo/home

https://web.sites.google.com/view/ppvlivestreammannypacquiaovsyo/home

https://web.sites.google.com/view/watchtv-manny-pacquiao-vs-yord/home

https://web.sites.google.com/view/heresmannypacquiaovsyordenisug/home

https://web.sites.google.com/view/mannypacquiaovsyordenislive/home

https://web.sites.google.com/view/free-2021-manny-pacquiao-vs-yo/home
LIVE::Watch Full Fight Live Here

LIVE::Watch Full Fight Live Here
https://goodavail.com/boxing/

The most intriguing storyline for this fight is the belt itself that is on the line. Pacquiao won the Super version of the WBA’s welterweight title in July 2019 when he beat Keith Thurman in a split decision. The WBA stripped Pacquiao of the title this past January due to inactivity. The organizing body then promoted Ugas into the Super belt. Ugas won the WBA’s Regular title in September 2020 when he beat Abel Ramos in a split decision.

That means Ugas won a title last held by Pacquiao without having to beat Pacquiao. Pacquiao-Spence would have been a significantly bigger fight for welterweight supremacy, but this is still interesting. Pacquiao was an underdog against Spence, but comes into this fight as a -360 favorite at DraftKings Sportsbook.

How to watch Manny Pacquiao vs. Yordenis Ugas
TV channel: FOX Sports PPV


---
tags:
- generated_from_trainer
datasets:
- klue
metrics:
- f1
model-index:
- name: bert-base-finetuned-ynat
  results:
  - task:
      name: Text Classification
      type: text-classification
    dataset:
      name: klue
      type: klue
      args: ynat
    metrics:
    - name: F1
      type: f1
      value: 0.8669116640755216
---

<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->

# bert-base-finetuned-ynat

This model is a fine-tuned version of [klue/bert-base](https://huggingface.co/klue/bert-base) on the klue dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.3710
- F1: 0.8669

## Model description

More information needed

## Intended uses & limitations

More information needed

## Training and evaluation data

More information needed

## Training procedure

### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 2e-05
- train_batch_size: 256
- eval_batch_size: 256
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 5

### Training results

| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | F1     |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:------:|
| No log        | 1.0   | 179  | 0.4223          | 0.8549 |
| No log        | 2.0   | 358  | 0.3710          | 0.8669 |
| 0.2576        | 3.0   | 537  | 0.3891          | 0.8631 |
| 0.2576        | 4.0   | 716  | 0.3968          | 0.8612 |
| 0.2576        | 5.0   | 895  | 0.4044          | 0.8617 |

### Framework versions

- Transformers 4.10.3
- Pytorch 1.9.0+cu102
- Datasets 1.12.1
- Tokenizers 0.10.3


https://www.geogebra.org/m/w8uzjttg
https://www.geogebra.org/m/gvn7m78g
https://www.geogebra.org/m/arxecanq
https://www.geogebra.org/m/xb69bvww
https://www.geogebra.org/m/apvepfnd
https://www.geogebra.org/m/evmj8ckk
https://www.geogebra.org/m/qxcxwmhp
https://www.geogebra.org/m/p3cxqh6c
https://www.geogebra.org/m/ggrahbgd
https://www.geogebra.org/m/pnhymrbc
https://www.geogebra.org/m/zjukbtk9
https://www.geogebra.org/m/bbezun8r
https://www.geogebra.org/m/sgwamtru
https://www.geogebra.org/m/fpunkxxp
https://www.geogebra.org/m/acxebrr7


\n---
language: es
tags:
- summarization
- spanish
- beto2beto
- encoder-decoder
license: apache-2.0
datasets:
- LeoCordoba/CC-NEWS-ES-titles
model-index:
- name: beto2beto-ccnews-titles-es
  results:
  - task:
      name: Abstractive Text Summarization
      type: abstractive-text-summarization

    dataset:
      name: "CCNEWS-ES-titles"
      type: LeoCordoba/CC-NEWS-ES-titles

    metrics:
       - name: Validation ROGUE-1
         type: rogue-1
         value: 23.7478
       - name: Validation ROGUE-2
         type: rogue-2
         value: 7.3616
       - name: Validation ROGUE-L
         type: rogue-l
         value: 20.6615
       - name: Validation ROGUE-Lsum
         type: rogue-lsum
         value: 20.7371
       - name: Test ROGUE-1
         type: rogue-1
         value: 23.7415
       - name: Test ROGUE-2
         type: rogue-2
         value: 7.3548
       - name: Test ROGUE-L
         type: rogue-l
         value: 20.746
       - name: Test ROGUE-Lsum
         type: rogue-lsum
         value: 20.8149

widget:
- text: |
    La chocotorta, el tradicional y práctico antojo dulce de los argentinos, fue elegida como el mejor postre del mundo por críticos de restaurants internacionales, a casi 40 años de su creación. El ránking Taste Atlas ubicó primero en su lista al postre insignia local de galletitas, queso crema y dulce de leche, por delante del helado de pistacho italiano y la tarta alemana de manzana. “Este postre argentino sin hornear fue influenciado por la cocina italiana y se inspiró en el famoso tiramisú italiano. Está elaborado con tres ingredientes básicos argentinos: galletas de chocolate, dulce de leche y queso crema”, explica la página web que exhorta a los turistas de todo el mundo a que prueben la chocotorta. En la votación, superó también a los waffles belgas y el zserbó húngaro. A nivel local le sigue el alfajor, con 4,2 puntos contra los 4,7 de la torta. En el texto que acompaña al listón dorado de “postre número uno“, los expertos enseñan además cómo se hacen las chocotortas, paso por paso. “Las galletas se ablandan en leche y se cubren con una combinación de queso crema y dulce de leche. Las formas de la chocotorta pueden variar, mientras que las galletas se pueden remojar con leche con chocolate, café o incluso licor de café”, detallan. Por último, adjudican su creación a una “campaña de márketing” diseñada para promover las galletitas icónicas que le dan su nombre. La chocotorta, infaltable en los cumpleaños argentinos, fue creada en 1982 por una creativa de las agencias más importantes del país, Marité Mabragaña.

---
## Hyperparameters

{

    "num_train_epochs": 3,

    "seed": 7,

    "summary_column": "output_text",

    "text_column": "text",

    "encoder_max_length" : 512,

    "decoder_max_length" :36,

    "batch_size" : 256

}
## Usage

## Results
| key | value |
| --- | ----- |
| eval loss | 4.539857387542725|
| eval_rouge1 |23.7478  |
| eval_rouge2 |7.3616 |
| eval_rougeL |20.6615 |
| eval_rougeLsum |20.7371 |
| eval_gen_len| 16.1806|
|test loss | 4.515065670013428|
| test_rouge1 | 23.7415|
| test_rouge2 | 7.3548|
| test_rougeL | 20.746|
| test_rougeLsum | 20.8149|
| test_gen_len| 16.1926|


\n---
language: es
tags:
- summarization
- spanish
- encoder-decoder
- beto
license: apache-2.0
datasets:
- mlsum - es
model-index:
- name: beto2beto-mlsum
  results:
  - task:
      name: Abstractive Text Summarization
      type: abstractive-text-summarization
    dataset:
      name: "MLSUM: MultiLingual SUMmarization dataset (Spanish)"
      type: mlsum - es
    metrics:
       - name: Validation ROGUE-1
         type: rogue-1
         value: 26.1256
       - name: Validation ROGUE-2
         type: rogue-2
         value: 9.2552
       - name: Validation ROGUE-L
         type: rogue-l
         value: 21.4899
       - name: Validation ROGUE-Lsum
         type: rogue-lsum
         value: 21.8194
       - name: Test ROGUE-1
         type: rogue-1
         value: 25.8639
       - name: Test ROGUE-2
         type: rogue-2
         value: 8.911
       - name: Test ROGUE-L
         type: rogue-l
         value: 21.2426
       - name: Test ROGUE-Lsum
         type: rogue-lsum
         value: 21.5859
widget:
- text: |
    La chocotorta, el tradicional y práctico antojo dulce de los argentinos, fue elegida como el mejor postre del mundo por críticos de restaurants internacionales, a casi 40 años de su creación. El ránking Taste Atlas ubicó primero en su lista al postre insignia local de galletitas, queso crema y dulce de leche, por delante del helado de pistacho italiano y la tarta alemana de manzana. “Este postre argentino sin hornear fue influenciado por la cocina italiana y se inspiró en el famoso tiramisú italiano. Está elaborado con tres ingredientes básicos argentinos: galletas de chocolate, dulce de leche y queso crema”, explica la página web que exhorta a los turistas de todo el mundo a que prueben la chocotorta. En la votación, superó también a los waffles belgas y el zserbó húngaro. A nivel local le sigue el alfajor, con 4,2 puntos contra los 4,7 de la torta. En el texto que acompaña al listón dorado de “postre número uno", los expertos enseñan además cómo se hacen las chocotortas, paso por paso. “Las galletas se ablandan en leche y se cubren con una combinación de queso crema y dulce de leche. Las formas de la chocotorta pueden variar, mientras que las galletas se pueden remojar con leche con chocolate, café o incluso licor de café”, detallan. Por último, adjudican su creación a una “campaña de márketing” diseñada para promover las galletitas icónicas que le dan su nombre. La chocotorta, infaltable en los cumpleaños argentinos, fue creada en 1982 por una creativa de las agencias más importantes del país, Marité Mabragaña.

---
## beto2beto-mlsum
This model was trained on the Spanish section of MLSum: https://paperswithcode.com/sota/abstractive-text-summarization-on-mlsum.

## Hyperparameters
    {
    "dataset_config": "es",
    "dataset_name": "mlsum",
    "do_eval": true,
    "do_predict": true,
    "do_train": true,
    "fp16": true,
    "max_target_length": 64,
    "num_train_epochs": 10,
    "per_device_eval_batch_size": 4,
    "per_device_train_batch_size": 4,
    "predict_with_generate": true,
    "sagemaker_container_log_level": 20,
    "sagemaker_program": "run_summarization.py",
    "seed": 7,
    "summary_column": "summary",
    "text_column": "text"
}
## Usage
## Results
| metric | score |
| --- | ----- |
| validation_loss | 2.5021677017211914 |
| validation_rouge1 | 26.1256 |
| validation_rouge2 | 9.2552 |
| validation_rougeL | 21.4899 |
| validation_rougeLsum | 21.8194 |
| test_loss | 2.57672381401062 |
| test_rouge1 | 25.8639 |
| test_rouge2 | 8.911 |
| test_rougeL | 21.2426 |
| test_rougeLsum | 21.5859 |


---

language: es

tags:

- summarization

- mt5

- spanish

license: apache-2.0

datasets:

- LeoCordoba/CC-NEWS-ES-titles

model-index:
- name: mt5-small-ccnews-titles-es
  results:
  - task:
      name: Abstractive Text Summarization
      type: abstractive-text-summarization

    dataset:
      name: "CCNEWS-ES-titles"
      type: LeoCordoba/CC-NEWS-ES-titles

    metrics:
       - name: Validation ROGUE-1
         type: rogue-1
         value: 22.6623
       - name: Validation ROGUE-2
         type: rogue-2
         value: 7.7894
       - name: Validation ROGUE-L
         type: rogue-l
         value: 19.8015
       - name: Validation ROGUE-Lsum
         type: rogue-lsum
         value: 19.8092
       - name: Test ROGUE-1
         type: rogue-1
         value: 22.9263
       - name: Test ROGUE-2
         type: rogue-2
         value: 7.9146
       - name: Test ROGUE-L
         type: rogue-l
         value: 20.0272
       - name: Test ROGUE-Lsum
         type: rogue-lsum
         value: 20.0387

widget:

   - text: "La chocotorta, el tradicional y práctico antojo dulce de los argentinos, fue elegida como el mejor postre del mundo por críticos de restaurants internacionales, a casi 40 años de su creación. El ránking Taste Atlas ubicó primero en su lista al postre insignia local de galletitas, queso crema y dulce de leche, por delante del helado de pistacho italiano y la tarta alemana de manzana. “Este postre argentino sin hornear fue influenciado por la cocina italiana y se inspiró en el famoso tiramisú italiano. Está elaborado con tres ingredientes básicos argentinos: galletas de chocolate, dulce de leche y queso crema”, explica la página web que exhorta a los turistas de todo el mundo a que prueben la chocotorta. En la votación, superó también a los waffles belgas y el zserbó húngaro. A nivel local le sigue el alfajor, con 4,2 puntos contra los 4,7 de la torta. En el texto que acompaña al listón dorado de “postre número uno“, los expertos enseñan además cómo se hacen las chocotortas, paso por paso. “Las galletas se ablandan en leche y se cubren con una combinación de queso crema y dulce de leche. Las formas de la chocotorta pueden variar, mientras que las galletas se pueden remojar con leche con chocolate, café o incluso licor de café”, detallan. Por último, adjudican su creación a una “campaña de márketing” diseñada para promover las galletitas icónicas que le dan su nombre. La chocotorta, infaltable en los cumpleaños argentinos, fue creada en 1982 por una creativa de las agencias más importantes del país, Marité Mabragaña."

---

## Hyperparameters

{

    "max_target_length": 64,

    "model_name_or_path": "google/mt5-small",

    "num_train_epochs": 3,

    "seed": 7,

    "summary_column": "output_text",

    "text_column": "text",

    "encoder_max_length" : 512,

    "decoder_max_length" :36,

    "batch_size" : 128

}

## Usage

```
article = """ La chocotorta, el tradicional y práctico antojo dulce de los argentinos, fue elegida como el mejor postre del mundo por críticos de restaurants internacionales, a casi 40 años de su creación. El ránking Taste Atlas ubicó primero en su lista al postre insignia local de galletitas, queso crema y dulce de leche, por delante del helado de pistacho italiano y la tarta alemana de manzana. “Este postre argentino sin hornear fue influenciado por la cocina italiana y se inspiró en el famoso tiramisú italiano. Está elaborado con tres ingredientes básicos argentinos: galletas de chocolate, dulce de leche y queso crema”, explica la página web que exhorta a los turistas de todo el mundo a que prueben la chocotorta. En la votación, superó también a los waffles belgas y el zserbó húngaro. A nivel local le sigue el alfajor, con 4,2 puntos contra los 4,7 de la torta. En el texto que acompaña al listón dorado de “postre número uno", los expertos enseñan además cómo se hacen las chocotortas, paso por paso. “Las galletas se ablandan en leche y se cubren con una combinación de queso crema y dulce de leche. Las formas de la chocotorta pueden variar, mientras que las galletas se pueden remojar con leche con chocolate, café o incluso licor de café”, detallan. Por último, adjudican su creación a una “campaña de márketing” diseñada para promover las galletitas icónicas que le dan su nombre. La chocotorta, infaltable en los cumpleaños argentinos, fue creada en 1982 por una creativa de las agencias más importantes del país, Marité Mabragaña.  """

from transformers import pipeline

summarizer = pipeline("summarization", model="LeoCordoba/mt5-small-ccnews-titles-es")

summarizer(article, min_length=5, max_length=64)

```
## Results
| metric | score |
| --- | ----- |
| eval_loss | 2.879085063934326 |
| eval_rouge1 | 22.6623 |
| eval_rouge2 | 7.7894 |
| eval_rougeL | 19.8015, |
| eval_rougeLsum | 19.8092 |
| eval_gen_len | 17.1839 |
| test_loss | 2.878429412841797 |
| test_rouge1 | 22.9263 |
| test_rouge2 | 7.9146 |
| test_rougeL | 20.0272 |
| test_rougeLsum | 20.0387 |
| test_gen_len | 17.1696 |


---
language: es
tags:
- text-generation
- spanish
- encoder-decoder
- beto
license: apache-2.0
datasets:
- LeoCordoba/CC-NEWS-ES
model-index:
- name: beto2beto

---
## beto2beto
Usage example here: https://colab.research.google.com/drive/18a2ZfF1e_Kyyydlv8INQIkJbv294xcAm?usp=sharing

Entrenado por 3 epochs sobre CC-NEWS-ES (2019), aproximadamente 68.000 steps. Encoder max length:  40•Decoder max length:  128

## Hyperparameters
## Usage
## Results
| key | value |
| --- | ----- |
| test_loss | 2.65148806571960452 |


\n---
language: es
tags:
- summarization
- sagemaker
- mt5
- spanish
license: apache-2.0
datasets:
- mlsum - es
model-index:
- name: mt5-small-mlsum
  results:
  - task:
      name: Abstractive Text Summarization
      type: abstractive-text-summarization
    dataset:
      name: "MLSUM: MultiLingual SUMmarization dataset (Spanish)"
      type: mlsum
    metrics:
       - name: Validation ROGUE-1
         type: rogue-1
         value: 26.4352
       - name: Validation ROGUE-2
         type: rogue-2
         value: 8.9293
       - name: Validation ROGUE-L
         type: rogue-l
         value: 21.2622
       - name: Validation ROGUE-LSUM
         type: rogue-lsum
         value: 21.5518
       - name: Test ROGUE-1
         type: rogue-1
         value: 26.0756
       - name: Test ROGUE-2
         type: rogue-2
         value: 8.4669
       - name: Test ROGUE-L
         type: rogue-l
         value: 20.8167
       - name: Validation ROGUE-LSUM
         type: rogue-lsum
         value: 21.0822
widget:
   - text: "La chocotorta, el tradicional y práctico antojo dulce de los argentinos, fue elegida como el mejor postre del mundo por críticos de restaurants internacionales, a casi 40 años de su creación. El ránking Taste Atlas ubicó primero en su lista al postre insignia local de galletitas, queso crema y dulce de leche, por delante del helado de pistacho italiano y la tarta alemana de manzana. “Este postre argentino sin hornear fue influenciado por la cocina italiana y se inspiró en el famoso tiramisú italiano. Está elaborado con tres ingredientes básicos argentinos: galletas de chocolate, dulce de leche y queso crema”, explica la página web que exhorta a los turistas de todo el mundo a que prueben la chocotorta. En la votación, superó también a los waffles belgas y el zserbó húngaro. A nivel local le sigue el alfajor, con 4,2 puntos contra los 4,7 de la torta. En el texto que acompaña al listón dorado de “postre número uno“, los expertos enseñan además cómo se hacen las chocotortas, paso por paso. “Las galletas se ablandan en leche y se cubren con una combinación de queso crema y dulce de leche. Las formas de la chocotorta pueden variar, mientras que las galletas se pueden remojar con leche con chocolate, café o incluso licor de café”, detallan. Por último, adjudican su creación a una “campaña de márketing” diseñada para promover las galletitas icónicas que le dan su nombre. La chocotorta, infaltable en los cumpleaños argentinos, fue creada en 1982 por una creativa de las agencias más importantes del país, Marité Mabragaña."
---
## mt5-small-mlsum
This model was trained on the Spanish section of MLSum: https://paperswithcode.com/sota/abstractive-text-summarization-on-mlsum based on mt5-small.

## Hyperparameters
{
    "dataset_config": "es",
    "dataset_name": "mlsum",
    "do_eval": true,
    "do_predict": true,
    "do_train": true,
    "fp16": true,
    "max_target_length": 64,
    "model_name_or_path": "google/mt5-small",
    "num_train_epochs": 10,
    "output_dir": "/opt/ml/checkpoints",
    "per_device_eval_batch_size": 4,
    "per_device_train_batch_size": 4,
    "predict_with_generate": true,
    "sagemaker_container_log_level": 20,
    "sagemaker_program": "run_summarization.py",
    "save_strategy": "epoch",
    "seed": 7,
    "summary_column": "summary",
    "text_column": "text"
}
## Usage

```
article = """ La chocotorta, el tradicional y práctico antojo dulce de los argentinos, fue elegida como el mejor postre del mundo por críticos de restaurants internacionales, a casi 40 años de su creación. El ránking Taste Atlas ubicó primero en su lista al postre insignia local de galletitas, queso crema y dulce de leche, por delante del helado de pistacho italiano y la tarta alemana de manzana. “Este postre argentino sin hornear fue influenciado por la cocina italiana y se inspiró en el famoso tiramisú italiano. Está elaborado con tres ingredientes básicos argentinos: galletas de chocolate, dulce de leche y queso crema”, explica la página web que exhorta a los turistas de todo el mundo a que prueben la chocotorta. En la votación, superó también a los waffles belgas y el zserbó húngaro. A nivel local le sigue el alfajor, con 4,2 puntos contra los 4,7 de la torta. En el texto que acompaña al listón dorado de “postre número uno", los expertos enseñan además cómo se hacen las chocotortas, paso por paso. “Las galletas se ablandan en leche y se cubren con una combinación de queso crema y dulce de leche. Las formas de la chocotorta pueden variar, mientras que las galletas se pueden remojar con leche con chocolate, café o incluso licor de café”, detallan. Por último, adjudican su creación a una “campaña de márketing” diseñada para promover las galletitas icónicas que le dan su nombre. La chocotorta, infaltable en los cumpleaños argentinos, fue creada en 1982 por una creativa de las agencias más importantes del país, Marité Mabragaña.  """

from transformers import pipeline
summarizer = pipeline("summarization", model="LeoCordoba/mt5-small-mlsum")
summarizer(article, min_length=5, max_length=64)
```
result: [{'summary_text': 'El ránking Taste Atlas ubicó primero en su lista al postre insignia local de galletitas, queso crema y dulce de leche'}]

## Results
| metric | score |
| --- | ----- |
| eval_rouge1 | 26.4352 |
| eval_rouge2 | 8.9293 |
| eval_rougeL | 21.2622 |
| eval_rougeLsum | 21.5518 |
| test_rouge1 | 26.0756 |
| test_rouge2 | 8.4669 |
| test_rougeL | 20.8167 |
| test_rougeLsum | 21.0822 |


---
license: apache-2.0
tags:
- generated_from_trainer
datasets:
- mlsum
metrics:
- rouge
model-index:
- name: t5-seven-epoch-base-german
  results:
  - task:
      name: Summarization
      type: summarization
    dataset:
      name: mlsum de
      type: mlsum
      args: de
    metrics:
    - name: Rouge1
      type: rouge
      value: 42.3787
---

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# t5-seven-epoch-base-german

This model is a fine-tuned version of [t5-small](https://huggingface.co/t5-small) on the mlsum de dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 1.5491
- Rouge1: 42.3787
- Rouge2: 32.0253
- Rougel: 38.9529
- Rougelsum: 40.4544
- Gen Len: 47.7873

## Model description

More information needed

## Intended uses & limitations

More information needed

## Training and evaluation data

More information needed

## Training procedure

### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 5e-05
- train_batch_size: 6
- eval_batch_size: 6
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 7.0

### Training results

### Framework versions

- Transformers 4.16.0.dev0
- Pytorch 1.10.0+cu111
- Datasets 1.17.0
- Tokenizers 0.10.3


---
license: mit
tags:
- generated_from_trainer
datasets:
- mlsum
model-index:
- name: plus-bert-german
  results: []
---

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# plus-bert-german

This model is a fine-tuned version of [bert-base-german-cased](https://huggingface.co/bert-base-german-cased) on the mlsum de dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 1.2791

## Model description

More information needed

## Intended uses & limitations

More information needed

## Training and evaluation data

More information needed

## Training procedure

### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 5e-05
- train_batch_size: 6
- eval_batch_size: 6
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 3.0

### Training results

### Framework versions

- Transformers 4.15.0.dev0
- Pytorch 1.10.0+cu111
- Datasets 1.16.1
- Tokenizers 0.10.3


---
license: apache-2.0
tags:
- generated_from_trainer
datasets:
- mlsum
metrics:
- rouge
model-index:
- name: mode-bart-deutsch
  results:
  - task:
      name: Summarization
      type: summarization
    dataset:
      name: mlsum de
      type: mlsum
      args: de
    metrics:
    - name: Rouge1
      type: rouge
      value: 41.698
---

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# mode-bart-deutsch

This model is a fine-tuned version of [facebook/bart-base](https://huggingface.co/facebook/bart-base) on the mlsum de dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 1.2152
- Rouge1: 41.698
- Rouge2: 31.3548
- Rougel: 38.2817
- Rougelsum: 39.6349
- Gen Len: 63.1723

## Model description

More information needed

## Intended uses & limitations

More information needed

## Training and evaluation data

More information needed

## Training procedure

### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 5e-05
- train_batch_size: 6
- eval_batch_size: 6
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 3.0

### Training results

### Framework versions

- Transformers 4.16.0.dev0
- Pytorch 1.10.0+cu111
- Datasets 1.17.0
- Tokenizers 0.10.3


---
license: mit
tags:
- generated_from_trainer
model-index:
- name: plus-bert-court-90k-end-german
  results: []
---

<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->

# plus-bert-court-90k-end-german

This model is a fine-tuned version of [Shahm/plus-bert-court-50k-90k-german](https://huggingface.co/Shahm/plus-bert-court-50k-90k-german) on an unknown dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.8246

## Model description

More information needed

## Intended uses & limitations

More information needed

## Training and evaluation data

More information needed

## Training procedure

### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 5e-05
- train_batch_size: 6
- eval_batch_size: 6
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 4.0

### Training results

### Framework versions

- Transformers 4.16.0.dev0
- Pytorch 1.10.0+cu111
- Datasets 1.17.0
- Tokenizers 0.11.0


---
tags:
- conversational
---
#Cortana DialoGPT Model


---
tags:
- conversational
---

# Shrek DialoGPT Model


---
language: kn
datasets:
- openslr
metrics:
- wer
tags:
- audio
- automatic-speech-recognition
- speech
- xlsr-fine-tuning-week
license: apache-2.0
model-index:
- name: XLSR Wav2Vec2 Large 53 Kannada by Amogh Gopadi
  results:
  - task:
      name: Speech Recognition
      type: automatic-speech-recognition
    dataset:
      name: OpenSLR kn
      type: openslr
    metrics:
       - name: Test WER
         type: wer
         value: 27.08

---

# Wav2Vec2-Large-XLSR-53-Kannada

Fine-tuned [facebook/wav2vec2-large-xlsr-53](https://huggingface.co/facebook/wav2vec2-large-xlsr-53) on Kannada using the [OpenSLR SLR79](http://openslr.org/79/) dataset. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz.

## Usage

The model can be used directly (without a language model) as follows, assuming you have a dataset with Kannada `sentence` and `path` fields:

```python

import torch
import torchaudio
from datasets import load_dataset
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor

# test_dataset = #TODO: WRITE YOUR CODE TO LOAD THE TEST DATASET. For a sample, see the Colab link in Training Section.

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("amoghsgopadi/wav2vec2-large-xlsr-kn")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("amoghsgopadi/wav2vec2-large-xlsr-kn")
resampler = torchaudio.transforms.Resample(48_000, 16_000) # The original data was with 48,000 sampling rate. You can change it according to your input.

# Preprocessing the datasets.
# We need to read the audio files as arrays
def speech_file_to_array_fn(batch):
    speech_array, sampling_rate = torchaudio.load(batch["path"])
    batch["speech"] = resampler(speech_array).squeeze().numpy()
    return batch

test_dataset = test_dataset.map(speech_file_to_array_fn)
inputs = processor(test_dataset["speech"][:2], sampling_rate=16_000, return_tensors="pt", padding=True)

with torch.no_grad():
    logits = model(inputs.input_values, attention_mask=inputs.attention_mask).logits

predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)

print("Prediction:", processor.batch_decode(predicted_ids))
print("Reference:", test_dataset["sentence"][:2])

```

## Evaluation

The model can be evaluated as follows on 10% of the Kannada data on OpenSLR.

```python

import torch
import torchaudio
from datasets import load_dataset, load_metric
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
import re

# test_dataset = #TODO: WRITE YOUR CODE TO LOAD THE TEST DATASET. For sample see the Colab link in Training Section.

wer = load_metric("wer")

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("amoghsgopadi/wav2vec2-large-xlsr-kn")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("amoghsgopadi/wav2vec2-large-xlsr-kn")
model.to("cuda")

chars_to_ignore_regex = '[\,\?\.\!\-\;\:\"\“\%\‘\”\�\–\…]'
resampler = torchaudio.transforms.Resample(48_000, 16_000)

# Preprocessing the datasets.
# We need to read the aduio files as arrays
def speech_file_to_array_fn(batch):
    batch["sentence"] = re.sub(chars_to_ignore_regex, '', batch["sentence"]).lower()
    speech_array, sampling_rate = torchaudio.load(batch["path"])
    batch["speech"] = resampler(speech_array).squeeze().numpy()
    return batch

test_dataset = test_dataset.map(speech_file_to_array_fn)

# Preprocessing the datasets.
# We need to read the aduio files as arrays
def evaluate(batch):
    inputs = processor(batch["speech"], sampling_rate=16_000, return_tensors="pt", padding=True)
    with torch.no_grad():
        logits = model(inputs.input_values.to("cuda"),
        attention_mask=inputs.attention_mask.to("cuda")).logits
        pred_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
        batch["pred_strings"] = processor.batch_decode(pred_ids)
        return batch

result = test_dataset.map(evaluate, batched=True, batch_size=8)
print("WER: {:2f}".format(100 * wer.compute(predictions=result["pred_strings"], references=result["sentence"])))

```

**Test Result**: 27.08 %

## Training

90% of the OpenSLR Kannada dataset was used for training.

The colab notebook used for training can be found [here](https://colab.research.google.com/github/amoghgopadi/wav2vec2-xlsr-kannada/blob/main/Fine_Tune_XLSR_Wav2Vec2_on_Kannada_ASR.ipynb).


---
license: apache-2.0
tags:
- generated_from_trainer
datasets:
- xsum
metrics:
- rouge
model-index:
- name: t5-small-finetuned-xsum
  results:
  - task:
      name: Sequence-to-sequence Language Modeling
      type: text2text-generation
    dataset:
      name: xsum
      type: xsum
      args: default
    metrics:
    - name: Rouge1
      type: rouge
      value: 23.0533
---

<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->

# t5-small-finetuned-xsum

This model is a fine-tuned version of [t5-small](https://huggingface.co/t5-small) on the xsum dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 2.7967
- Rouge1: 23.0533
- Rouge2: 3.912
- Rougel: 17.8534
- Rougelsum: 17.8581
- Gen Len: 18.6878

## Model description

More information needed

## Intended uses & limitations

More information needed

## Training and evaluation data

More information needed

## Training procedure

### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 2e-05
- train_batch_size: 8
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 1
- mixed_precision_training: Native AMP

### Training results

| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Rouge1  | Rouge2 | Rougel  | Rougelsum | Gen Len |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:-------:|:------:|:-------:|:---------:|:-------:|
| 3.0574        | 1.0   | 1276 | 2.7967          | 23.0533 | 3.912  | 17.8534 | 17.8581   | 18.6878 |

### Framework versions

- Transformers 4.10.2
- Pytorch 1.9.0+cu102
- Datasets 1.12.1
- Tokenizers 0.10.3


---
license: apache-2.0
tags:
- generated_from_trainer
datasets:
- xsum
metrics:
- rouge
model-index:
- name: mt5-small-finetuned-xsum
  results:
  - task:
      name: Sequence-to-sequence Language Modeling
      type: text2text-generation
    dataset:
      name: xsum
      type: xsum
      args: default
    metrics:
    - name: Rouge1
      type: rouge
      value: 2.8351
---

<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->

# mt5-small-finetuned-xsum

This model is a fine-tuned version of [google/mt5-small](https://huggingface.co/google/mt5-small) on the xsum dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: nan
- Rouge1: 2.8351
- Rouge2: 0.3143
- Rougel: 2.6488
- Rougelsum: 2.6463
- Gen Len: 4.9416

## Model description

More information needed

## Intended uses & limitations

More information needed

## Training and evaluation data

More information needed

## Training procedure

### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 2e-05
- train_batch_size: 16
- eval_batch_size: 16
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 1
- mixed_precision_training: Native AMP

### Training results

| Training Loss | Epoch | Step  | Validation Loss | Rouge1 | Rouge2 | Rougel | Rougelsum | Gen Len |
|:-------------:|:-----:|:-----:|:---------------:|:------:|:------:|:------:|:---------:|:-------:|
| nan           | 1.0   | 12753 | nan             | 2.8351 | 0.3143 | 2.6488 | 2.6463    | 4.9416  |

### Framework versions

- Transformers 4.10.2
- Pytorch 1.9.0+cu102
- Datasets 1.12.1
- Tokenizers 0.10.3


---
tags:
- conversational
---

#Rick and Morty DialoGPT Model


---
language:
- en
thumbnail: https://avatars3.githubusercontent.com/u/32437151?s=460&u=4ec59abc8d21d5feea3dab323d23a5860e6996a4&v=4
tags:
- text-classification
- emotion
- pytorch
license: apache-2.0
datasets:
- emotion
metrics:
- Accuracy, F1 Score
---
# Distilbert-base-uncased-emotion

## Model description:
[Distilbert](https://arxiv.org/abs/1910.01108) is created with knowledge distillation during the pre-training phase which reduces the size of a BERT model by 40%, while retaining 97% of its language understanding. It's smaller, faster than Bert and any other Bert-based model.

[Distilbert-base-uncased](https://huggingface.co/distilbert-base-uncased) finetuned on the emotion dataset using HuggingFace Trainer with below Hyperparameters
```
 learning rate 2e-5,
 batch size 64,
 num_train_epochs=8,
```

## Model Performance Comparision on Emotion Dataset from Twitter:

| Model | Accuracy | F1 Score |  Test Sample per Second |
| --- | --- | --- | --- |
| [Distilbert-base-uncased-emotion](https://huggingface.co/bhadresh-savani/distilbert-base-uncased-emotion) | 93.8 | 93.79 | 398.69 |
| [Bert-base-uncased-emotion](https://huggingface.co/bhadresh-savani/bert-base-uncased-emotion) | 94.05 | 94.06 | 190.152 |
| [Roberta-base-emotion](https://huggingface.co/bhadresh-savani/roberta-base-emotion) | 93.95 | 93.97| 195.639 |
| [Albert-base-v2-emotion](https://huggingface.co/bhadresh-savani/albert-base-v2-emotion) | 93.6 | 93.65 | 182.794 |

## How to Use the model:
```python
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("text-classification",model='bhadresh-savani/distilbert-base-uncased-emotion', return_all_scores=True)
prediction = classifier("I love using transformers. The best part is wide range of support and its easy to use", )
print(prediction)

"""
Output:
[[
{'label': 'sadness', 'score': 0.0006792712374590337},
{'label': 'joy', 'score': 0.9959300756454468},
{'label': 'love', 'score': 0.0009452480007894337},
{'label': 'anger', 'score': 0.0018055217806249857},
{'label': 'fear', 'score': 0.00041110432357527316},
{'label': 'surprise', 'score': 0.0002288572577526793}
]]
"""
```

## Dataset:
[Twitter-Sentiment-Analysis](https://huggingface.co/nlp/viewer/?dataset=emotion).

## Training procedure
[Colab Notebook](https://github.com/bhadreshpsavani/ExploringSentimentalAnalysis/blob/main/SentimentalAnalysisWithDistilbert.ipynb)

## Eval results
```json
{
'test_accuracy': 0.938,
 'test_f1': 0.937932884041714,
 'test_loss': 0.1472451239824295,
 'test_mem_cpu_alloc_delta': 0,
 'test_mem_cpu_peaked_delta': 0,
 'test_mem_gpu_alloc_delta': 0,
 'test_mem_gpu_peaked_delta': 163454464,
 'test_runtime': 5.0164,
 'test_samples_per_second': 398.69
 }
```

## Reference:
* [Natural Language Processing with Transformer By Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf](https://learning.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098103231/)


---
language:
- en
thumbnail: https://avatars3.githubusercontent.com/u/32437151?s=460&u=4ec59abc8d21d5feea3dab323d23a5860e6996a4&v=4
tags:
- text-classification
- emotion
- pytorch
license: apache-2.0
datasets:
- emotion
metrics:
- Accuracy, F1 Score
---
# bert-base-uncased-emotion

## Model description:

[Bert](https://arxiv.org/abs/1810.04805) is a Transformer Bidirectional Encoder based Architecture trained on MLM(Mask Language Modeling) objective

[bert-base-uncased](https://huggingface.co/bert-base-uncased) finetuned on the emotion dataset using HuggingFace Trainer with below training parameters
```
 learning rate 2e-5,
 batch size 64,
 num_train_epochs=8,
```

## Model Performance Comparision on Emotion Dataset from Twitter:

| Model | Accuracy | F1 Score |  Test Sample per Second |
| --- | --- | --- | --- |
| [Distilbert-base-uncased-emotion](https://huggingface.co/bhadresh-savani/distilbert-base-uncased-emotion) | 93.8 | 93.79 | 398.69 |
| [Bert-base-uncased-emotion](https://huggingface.co/bhadresh-savani/bert-base-uncased-emotion) | 94.05 | 94.06 | 190.152 |
| [Roberta-base-emotion](https://huggingface.co/bhadresh-savani/roberta-base-emotion) | 93.95 | 93.97| 195.639 |
| [Albert-base-v2-emotion](https://huggingface.co/bhadresh-savani/albert-base-v2-emotion) | 93.6 | 93.65 | 182.794 |

## How to Use the model:
```python
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("text-classification",model='bhadresh-savani/bert-base-uncased-emotion', return_all_scores=True)
prediction = classifier("I love using transformers. The best part is wide range of support and its easy to use", )
print(prediction)

"""
output:
[[
{'label': 'sadness', 'score': 0.0005138228880241513},
{'label': 'joy', 'score': 0.9972520470619202},
{'label': 'love', 'score': 0.0007443308713845909},
{'label': 'anger', 'score': 0.0007404946954920888},
{'label': 'fear', 'score': 0.00032938539516180754},
{'label': 'surprise', 'score': 0.0004197491507511586}
]]
"""
```

## Dataset:
[Twitter-Sentiment-Analysis](https://huggingface.co/nlp/viewer/?dataset=emotion).

## Training procedure
[Colab Notebook](https://github.com/bhadreshpsavani/ExploringSentimentalAnalysis/blob/main/SentimentalAnalysisWithDistilbert.ipynb)
follow the above notebook by changing the model name from distilbert to bert

## Eval results
```json
{
 'test_accuracy': 0.9405,
 'test_f1': 0.9405920712282673,
 'test_loss': 0.15769127011299133,
 'test_runtime': 10.5179,
 'test_samples_per_second': 190.152,
 'test_steps_per_second': 3.042
 }
```

## Reference:
* [Natural Language Processing with Transformer By Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf](https://learning.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098103231/)


---
language:
- en
thumbnail: https://avatars3.githubusercontent.com/u/32437151?s=460&u=4ec59abc8d21d5feea3dab323d23a5860e6996a4&v=4
tags:
- text-classification
- go-emotion
- pytorch
license: apache-2.0
datasets:
- go_emotions
metrics:
- Accuracy
---
# Distilbert-Base-Uncased-Go-Emotion

## Model description:

**Not working fine**

## Training Parameters:
```
  Num Epochs = 3
  Instantaneous batch size per device = 32
  Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 32
  Gradient Accumulation steps = 1
  Total optimization steps = 15831
```

## TrainOutput:
```
'train_loss': 0.105500
```

## Evalution Output:
```
 'eval_accuracy_thresh': 0.962023913860321,
 'eval_loss': 0.11090277135372162,
```

## Colab Notebook:
[Notebook](https://github.com/bhadreshpsavani/UnderstandingNLP/blob/master/go_emotion_of_transformers_multilabel_text_classification_v2.ipynb)


---
language: en
license: apache-2.0
datasets:
- sst-2
---

# distilbert-base-uncased-sentiment-sst2
This model will be able to identify positivity or negativity present in the sentence
## Dataset:
The Stanford Sentiment Treebank from GLUE

## Results:
```
***** eval metrics *****
  epoch                   =        3.0
  eval_accuracy           =     0.9094
  eval_loss               =     0.3514
  eval_runtime            = 0:00:03.60
  eval_samples            =        872
  eval_samples_per_second =    242.129
  eval_steps_per_second   =     30.266
```


---
language:
- en
thumbnail: https://avatars3.githubusercontent.com/u/32437151?s=460&u=4ec59abc8d21d5feea3dab323d23a5860e6996a4&v=4
tags:
- text-classification
- emotion
- pytorch
license: apache-2.0
datasets:
- emotion
metrics:
- Accuracy, F1 Score
---
# robert-base-emotion

## Model description:
[roberta](https://arxiv.org/abs/1907.11692) is Bert with better hyperparameter choices so they said it's Robustly optimized Bert during pretraining.

[roberta-base](https://huggingface.co/roberta-base) finetuned on the emotion dataset using HuggingFace Trainer with below Hyperparameters
```
 learning rate 2e-5,
 batch size 64,
 num_train_epochs=8,
```

## Model Performance Comparision on Emotion Dataset from Twitter:

| Model | Accuracy | F1 Score |  Test Sample per Second |
| --- | --- | --- | --- |
| [Distilbert-base-uncased-emotion](https://huggingface.co/bhadresh-savani/distilbert-base-uncased-emotion) | 93.8 | 93.79 | 398.69 |
| [Bert-base-uncased-emotion](https://huggingface.co/bhadresh-savani/bert-base-uncased-emotion) | 94.05 | 94.06 | 190.152 |
| [Roberta-base-emotion](https://huggingface.co/bhadresh-savani/roberta-base-emotion) | 93.95 | 93.97| 195.639 |
| [Albert-base-v2-emotion](https://huggingface.co/bhadresh-savani/albert-base-v2-emotion) | 93.6 | 93.65 | 182.794 |

## How to Use the model:
```python
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("text-classification",model='bhadresh-savani/roberta-base-emotion', return_all_scores=True)
prediction = classifier("I love using transformers. The best part is wide range of support and its easy to use", )
print(prediction)

"""
Output:
[[
{'label': 'sadness', 'score': 0.002281982684507966},
{'label': 'joy', 'score': 0.9726489186286926},
{'label': 'love', 'score': 0.021365027874708176},
{'label': 'anger', 'score': 0.0026395076420158148},
{'label': 'fear', 'score': 0.0007162453257478774},
{'label': 'surprise', 'score': 0.0003483477921690792}
]]
"""
```

## Dataset:
[Twitter-Sentiment-Analysis](https://huggingface.co/nlp/viewer/?dataset=emotion).

## Training procedure
[Colab Notebook](https://github.com/bhadreshpsavani/ExploringSentimentalAnalysis/blob/main/SentimentalAnalysisWithDistilbert.ipynb)
follow the above notebook by changing the model name to roberta

## Eval results
```json
{
 'test_accuracy': 0.9395,
 'test_f1': 0.9397328860104454,
 'test_loss': 0.14367154240608215,
 'test_runtime': 10.2229,
 'test_samples_per_second': 195.639,
 'test_steps_per_second': 3.13
 }
```

## Reference:
* [Natural Language Processing with Transformer By Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf](https://learning.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098103231/)


---
language:
- en
thumbnail: https://avatars3.githubusercontent.com/u/32437151?s=460&u=4ec59abc8d21d5feea3dab323d23a5860e6996a4&v=4
tags:
- text-classification
- go-emotion
- pytorch
license: apache-2.0
datasets:
- go_emotions
metrics:
- Accuracy
---
# Bert-Base-Uncased-Go-Emotion

## Model description:

## Training Parameters:
```
Num examples = 169208
Num Epochs = 3
Instantaneous batch size per device = 16
Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 16
Gradient Accumulation steps = 1
Total optimization steps = 31728
```

## TrainOutput:
```
'train_loss': 0.12085497042373672,
```

## Evalution Output:
```
 'eval_accuracy_thresh': 0.9614765048027039,
 'eval_loss': 0.1164659634232521
```

## Colab Notebook:
[Notebook](https://github.com/bhadreshpsavani/UnderstandingNLP/blob/master/go_emotion_of_transformers_multilabel_text_classification_v2.ipynb)


---
language:
- en
thumbnail: https://avatars3.githubusercontent.com/u/32437151?s=460&u=4ec59abc8d21d5feea3dab323d23a5860e6996a4&v=4
tags:
- text-classification
- emotion
- pytorch
license: apache-2.0
datasets:
- emotion
metrics:
- Accuracy, F1 Score
---
# Albert-base-v2-emotion

## Model description:
[Albert](https://arxiv.org/pdf/1909.11942v6.pdf) is A Lite BERT architecture that has significantly fewer parameters than a traditional BERT architecture.

[Albert-base-v2](https://huggingface.co/albert-base-v2) finetuned on the emotion dataset using HuggingFace Trainer with below Hyperparameters
```
 learning rate 2e-5,
 batch size 64,
 num_train_epochs=8,
```

## Model Performance Comparision on Emotion Dataset from Twitter:

| Model | Accuracy | F1 Score |  Test Sample per Second |
| --- | --- | --- | --- |
| [Distilbert-base-uncased-emotion](https://huggingface.co/bhadresh-savani/distilbert-base-uncased-emotion) | 93.8 | 93.79 | 398.69 |
| [Bert-base-uncased-emotion](https://huggingface.co/bhadresh-savani/bert-base-uncased-emotion) | 94.05 | 94.06 | 190.152 |
| [Roberta-base-emotion](https://huggingface.co/bhadresh-savani/roberta-base-emotion) | 93.95 | 93.97| 195.639 |
| [Albert-base-v2-emotion](https://huggingface.co/bhadresh-savani/albert-base-v2-emotion) | 93.6 | 93.65 | 182.794 |

## How to Use the model:
```python
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("text-classification",model='bhadresh-savani/albert-base-v2-emotion', return_all_scores=True)
prediction = classifier("I love using transformers. The best part is wide range of support and its easy to use", )
print(prediction)

"""
Output:
[[
{'label': 'sadness', 'score': 0.010403595864772797},
{'label': 'joy', 'score': 0.8902180790901184},
{'label': 'love', 'score': 0.042532723397016525},
{'label': 'anger', 'score': 0.041297927498817444},
{'label': 'fear', 'score': 0.011772023513913155},
{'label': 'surprise', 'score': 0.0037756056990474463}
]]
"""
```

## Dataset:
[Twitter-Sentiment-Analysis](https://huggingface.co/nlp/viewer/?dataset=emotion).

## Training procedure
[Colab Notebook](https://github.com/bhadreshpsavani/ExploringSentimentalAnalysis/blob/main/SentimentalAnalysisWithDistilbert.ipynb)

## Eval results
```json
{
'test_accuracy': 0.936,
 'test_f1': 0.9365658988006296,
 'test_loss': 0.15278364717960358,
 'test_runtime': 10.9413,
 'test_samples_per_second': 182.794,
 'test_steps_per_second': 2.925
 }
```

## Reference:
* [Natural Language Processing with Transformer By Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf](https://learning.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098103231/)


---
language: tr
---
# Logo Turkish Question Answering Model : Question Answering

Inspired by savasy/bert-base-turkish-squad,
* Inspired model: https://huggingface.co/savasy/bert-base-turkish-squad
* BERT-base: https://huggingface.co/dbmdz/bert-base-turkish-uncased
* Dataset:  Logo Private QnA Chatbot Database

# Training Code
```
model_args = QuestionAnsweringArgs()
model_args.train_batch_size = 16
model_args.evaluate_during_training = True
model_args.n_best_size=3
model_args.num_train_epochs=5

train_args = {
    "reprocess_input_data": True,
    "overwrite_output_dir": True,
    "use_cached_eval_features": True,
    "output_dir": f"outputs/bert",
    "best_model_dir": f"outputs/bert/best_model1",
    "evaluate_during_training": True,
    "max_seq_length": 128,
    "num_train_epochs": 10,
    "evaluate_during_training_steps": 1000,
    "wandb_project": "Question Answer Application",
    "wandb_kwargs": {"name": "dbmdz/bert-base-turkish-uncased\"},
    "save_model_every_epoch": False,
    "save_eval_checkpoints": False,
    "n_best_size":3,
    # "use_early_stopping": True,
    # "early_stopping_metric": "mcc",
    "n_gpu": 4,
    # "manual_seed": 4,
    "use_multiprocessing": True,
    "train_batch_size": 126,
    "eval_batch_size": 64,
    # "config": {
    #     "output_hidden_states": True
    # }
}
model = QuestionAnsweringModel(
    "bert","dbmdz/bert-base-turkish-uncased\", args=train_args
)

model.train_model(train, eval_data=test)
```
# Dataset Sample
```
{
        "context": "Varlıklara ait yeniden değerleme toplamlarının özet olarak alındığı rapor seçeneğidir. Varlık Yönetimi program bölümünde Raporlar menüsü altında yer alır. Rapor yıllık olarak alınır. Toplamların alınacağı yıl, Yıl filtre satırında belirtilir. Rapor filtre seçenekleri aşağıdaki tabloda yer almaktadır.",
        "qas": [
            {
                "id": "01017",
                "is_impossible": false,
                "question": "Yeniden Değerleme Özeti ne işe yarar",
                "answers": [
                    {
                        "text": "Varlıklara ait yeniden değerleme toplamlarının özet olarak alındığı rapor seçeneğidir.",
                        "answer_start": 0
                    }
                ]
            },
            {
                "id": "01018",
                "is_impossible": false,
                "question": " Yeniden Değerleme Özetine nereden ulaşırım",
                "answers": [
                    {
                        "text": "Varlık Yönetimi program bölümünde Raporlar menüsü altında yer alır.",
                        "answer_start": 87
                    }
                ]
            }
        }

```
# Example Usage

> Load Model
```
#Required Libraries
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering, pipeline
import torch
#Model Path
hface_path = "yunusemreemik/logo-qna-model"
#For tokenize context and question
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(hface_path)
#For generate NN eval outputs
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(hface_path)
#For functional pipe
nlp = pipeline("question-answering", model=model, tokenizer=tokenizer)
```
> Apply the model.
> Please dont forget the delete backslashes "\" before run
```
e_arsiv ="e-Arşiv Tipleri, e-Arşiv fatura türünün belirlendiği alandır. İlgili cari hesap kartında \\nLogoConnect sayfasında belirlenen e-arşiv tipi alana öndeğer olarak \\naktarılır. Standart faturalar için herhangi bir seçim yapılmaz. \\nÖzel matrah uygulanan tütün, altın, gümüş, gazete, dergi, belediye \\nşehir yolcu taşımacılığı ve telefon kartı satışları için kesilen faturalar. \\nİstisna uygulanan faturalar. (İhracat teslimleri ve bu teslimlere ilişkin hizmetler, \\nmal ihracatı, hizmet ihracatı, serbest bölgelerdeki müşteriler için yapılan fason hizmetler vs..) \\nAraç Tescil Faturası, Araç tescil için kesilen faturalardır."

answer_text = nlp(question="İlgili cari hesap kartları nerede belirlenir?", context=e_arsiv)
print(answer_text )

```
```

print(nlp(question="", context=e_arsiv))
```
# Evaluation
```
(160,
 {'global_step': [16, 32, 48, 64, 80, 96, 112, 128, 144, 160],
  'correct': [11, 15, 18, 18, 19, 16, 16, 16, 14, 14],
  'similar': [23, 26, 22, 21, 21, 24, 24, 23, 25, 25],
  'incorrect': [8, 1, 2, 3, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
  'train_loss': [0.8277238607406616,
   0.7876648306846619,
   0.44657397270202637,
   0.32337626814842224,
   0.2009371519088745,
   0.15247923135757446,
   0.11289173364639282,
   0.06762214750051498,
   0.06813357770442963,
   0.04011240229010582],
  'eval_loss': [-9.3046875,
   -8.8984375,
   -9.1171875,
   -9.03125,
   -9.046875,
   -8.984375,
   -9.1171875,
   -9.296875,
   -9.296875,
   -9.296875]})
```


---
license: apache-2.0
tags:
- generated_from_trainer
datasets:
- glue
metrics:
- matthews_correlation
model-index:
- name: distilbert-base-uncased-finetuned-cola
  results:
  - task:
      name: Text Classification
      type: text-classification
    dataset:
      name: glue
      type: glue
      args: cola
    metrics:
    - name: Matthews Correlation
      type: matthews_correlation
      value: 0.5264763891845121
---

<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->

# distilbert-base-uncased-finetuned-cola

This model is a fine-tuned version of [distilbert-base-uncased](https://huggingface.co/distilbert-base-uncased) on the glue dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.7550
- Matthews Correlation: 0.5265

## Model description

More information needed

## Intended uses & limitations

More information needed

## Training and evaluation data

More information needed

## Training procedure

### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 2e-05
- train_batch_size: 16
- eval_batch_size: 16
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 5

### Training results

| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Matthews Correlation |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------------------:|
| 0.5296        | 1.0   | 535  | 0.5144          | 0.4215               |
| 0.3504        | 2.0   | 1070 | 0.4903          | 0.5046               |
| 0.2393        | 3.0   | 1605 | 0.6339          | 0.5058               |
| 0.175         | 4.0   | 2140 | 0.7550          | 0.5265               |
| 0.1259        | 5.0   | 2675 | 0.8688          | 0.5259               |

### Framework versions

- Transformers 4.11.3
- Pytorch 1.9.0+cu111
- Datasets 1.12.1
- Tokenizers 0.10.3


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8 de octubre de 2021 / 2h 00min / Drama
Dirigida por Pedro Almodóvar
Reparto Penélope Cruz, Milena Smit, Aitana Sánchez-Gijón

SINOPSIS Ana es una joven que va a tener su primer hijo y está absolutamente aterrada. Janis es una mujer madura que va a ser madre al mismo tiempo que Ana. La historia sigue a estas dos mujeres en etapas muy diferentes de la vida, sin embargo, el nacimiento de sus respectivos hijos el misno día y en el mismo hospital creará en ellas un vínculo difícil de romper.

Esta comedia de acción la dirige Shawn Levy, productor de la serie Stranger Things y director de la trilogía de películas de Noche en el museo.

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Madres paralelas TOMANDO EL CONTRO es una comedia de Aventura acerca de un solitario dependiente de banco que descubre que en realidad es un personaje de relleno en el mundo de un videojuego llamado Free City.

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Madres paralelas (titulada Madres paralelas en Hispanoamérica y Madres paralelas en España) es una próxima película de comedia deportiva estadounidense de imagen real/animada de 2021 y una secuela independiente de Space Jam de 1996. La película está dirigida por Malcolm D. Lee y protagonizada por el jugador de baloncesto LeBron James, así como por Don Cheadle y Sonequa Martin-Green. También está protagonizada por los personajes de Looney Tunes como Bugs Bunny, Lola Bunny y otros. James también actúa como productor junto a Ryan Coogler, quien coescribió el guion con Sev Ohanian.

Madres paralelas Online Gratis VER Película completa Madres paralelas GRATIS | El estreno de Madres paralelas está levantado pasiones en las redes sociales, sobre todo por el regreso de varios personaje a la historia que sigue a Dominic Toretto y el resto de los protagonistas.

Con una trama que nos vuelve a llevar a través de escenas de acción increíbles y autos voladores, seguidores de Fast & furious se preguntan si, al igual que otras tramas lanzadas en el 2021, también estará disponible en algún servicio de streaming.

La posición de Vin Diesel sobre Madres paralelas en streaming Sobre este tema, Vin Diesel indicó en junio que Madres paralelas no estaría disponible en algún servicio streaming, por lo menos no en estreno simultáneo con el cine. “Por más de 100 años ha habido un lugar donde nos juntamos para entretenernos: el cine. Después de estar separados por tanto tiempo, es hora de volver a estar juntos, para reír, para aplaudir”, señaló el actor en un adelanto promocional de la película.

El estreno de Madres paralelas estaba previsto originalmente para abril de 2019 en todo el mundo, pero se retrasó varias veces, primero debido a los estrenos de Hobbs & Shaw (2019) y No Time to Die (2021), y luego a la pandemia de COVID-19. Se estrenó en Hong Kong y Corea del Sur el 19 de mayo de 2021, y está previsto que llegue a Estados Unidos el 25 de junio. La película recibió críticas entre positivas y mixtas, con elogios para las actuaciones, los efectos visuales, las acrobacias y la dirección de Lin, pero algunas críticas por sus secuencias de acción poco realistas y su argumento formulista. Ha recaudado $544 millones en todo el mundo, lo que la convierte en la tercera película más taquillera de 2021.

Madres paralelas llegará a Amazon Prime Video y Peacock Con el paso de la semanas, y tras lograr una importante taquilla en Asia, Madres paralelas llegará finalmente a Amazon Prime Video, tras firmar un contrato de exclusividad con Universal. En Estados Unidos, la película podrá verse de forma legal por Peacock.

Por lo pronto, se ha informado que Madres paralelas no será la única cinta bajo el sello de Universal que llegará a estos servicios. Títulos como Sing 2, Old, Jurassic World: dominion y franquicias como Bourne, Love actually, Get out también podrán ser vistos. Variety informó que un grupo de estas tramas llegará primero a Peacock y cuatro meses después a Amazon Prime. Por el momento, no se han revelado sus fechas de estreno.

¿De qué trata Madres paralelas? Dominic Toretto tiene una vida tranquila fuera del radar con Letty y su hijo, el pequeño Brian, pero saben que el peligro siempre acecha. Esta vez, esa amenaza obligará a ‘Dom’ a confrontar los pecados de su pasado para salvar a los que más ama. Él se unirá a su equipo para detener una conspiración devastadora dirigida por el asesino más experimentado y el mejor conductor de alto rendimiento que jamás conocieron, un hombre que también es el hermano abandonado de ‘Dom’, Jakob.

Madres paralelas apunta un nuevo récord en la taquilla tras su estreno en Estados Unidos De acuerdo con lo detallado por The Hollywood Reporter, la novena entrega de la exitosa franquicia apunta a conseguir 66 millones de dólares en la taquilla de este fin de semana, tras su estreno en Estados Unidos (25 de junio).

Por cierto, la cinta obtuvo unos envidiables 30 millones de dólares en el conteo del viernes, proveniente de casi 4.200 cines.

De la película Madres paralelas Sinopsis Dom Toretto lleva una vida tranquila con Letty y su hijo, el pequeño Brian, pero saben que el peligro siempre acecha. Esta vez, esa amenaza obligará a Dom a enfrentarse a los pecados de su pasado si quiere salvar a quienes más quiere. El equipo se vuelve a reunir para impedir un complot a escala mundial, liderado por uno de los asesinos más peligrosos y mejor conductor a los que se han enfrentado; un hombre que además es el hermano desaparecido de Dom, Jakob. Novena entrega de la famosa franquicia.

¿Actor de película Madres paralelas? Vin Diesel es Dominic Toretto Chris ‘Ludacris’ es Tej Parker Michelle Rodríguez es Letty Ortiz John Cena es Jakob Toretto Helen Mirren es Magdalene Shaw Charlize Theron es Cipher Madres paralelass Black es Sean Boswell Jordana Brewster es Mia Toretto Tyrese Gibson es Roman Pearce Nathalie Emmanuel es Ramsey.

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El hit de la cuarentena Durante el confinamiento, Ver ha sido todo un hit. Y es que muchos recurrieron a esta plataforma del Ministerio de las Culturas para ponerse ver cine chileno gratis, porque tiene cientos de películas, series y documentales que se disfrutan en full HD.

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Lo mejor del cine chileno Desde que partió la crisis sanitaria, la Cineteca Nacional comenzó con la iniciativa En Casa, en que proyecta películas chilenas en el sitio web del Centro Cultural La Moneda.

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Diversión para grandes y chicos Ver también posee una plataforma para disfrutar de cine chileno gratis, sin registro ni inscripción previa.Además, esta plataforma es ideal para disfrutar con los niños.

¿Dónde ver cine mexicano online gratis? ¿Cómo ver películas mexicanas online gratis? Para ver Madres paralelas películas online gratis en México existen muchas maneras, sin restricciones, de contenido original y legal. ¿Cuáles son? Te presentamos

Ver películas Madres paralelas online gratis en México es posible sin tener que recurrir a descargas directas que traen peligro para tu teléfono móvil o PC. Lo cierto es que la mayor parte de los contenidos que te presentamos ahora vienen de Internet, de manera fácil, sencilla y legal. De esta manera, le decimos adiós a la necesidad de miles de canales, el cable o una buena señal de TV abierta.

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El cine clásico y gran cantidad de películas que ya son de dominio público pueden verse ONLINE GRATIS y sin restricciones. Por eso te presentamos Ver, que ofrecen contenidos gratuitos con algunos comerciales, y en el mismo YouTube podrás encontrar muchas películas de toda época y géneros.

Para México, existe un amplio catálogo de largometrajes de ficción, documentales, clásicos, cortometrajes, series y películas para niños. Las plataformas que te presentamos a continuación, podrás ver películas gratis online y de contenido original y legal.

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#Ragnar Lothbrok DialoGPT Model


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# GPT-2 for Music

Language Models such as GPT-2 can be used for Music Generation. The idea is to represent pieces of music as texts, effectively reducing the task to Language Generation.

This model is a rather small instance of GPT-2 trained on [TristanBehrens/js-fakes-4bars](https://huggingface.co/datasets/TristanBehrens/js-fakes-4bars). The model generates 4 bars at a time of Bach-like chorales with four voices (soprano, alto, tenor, bass).

If you are contribute, if you want to say hello, if you want to know more, find me on [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/dr-tristan-behrens-734967a2/)

## Model description

The model is GPT-2 with 6 decoders and 8 attention-heads each. The context length is 512. The embedding dimensions are 512 as well. The vocabulary size is 119.

## Intended uses & limitations

This model is just a proof of concept. It shows that HuggingFace can be used to compose music.

### How to use

You can immediately start generating music running these lines of code:

```
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("TristanBehrens/js-fakes-4bars")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("TristanBehrens/js-fakes-4bars")

input_ids = tokenizer.encode("PIECE_START", return_tensors="pt")
print(input_ids)

generated_ids = model.generate(input_ids, max_length=500)
generated_sequence = tokenizer.decode(generated_ids[0])
print(generated_sequence)
```

Note that this just generates music as a text. In order to actually listen to the generated music, you can use this [notebook](https://huggingface.co/TristanBehrens/js-fakes-4bars/blob/main/colab_jsfakes_generation.ipynb).

### Limitations and bias

Since this model has been trained on a very small corpus of music, it is overfitting heavily.

## Training data

The model has been trained on Omar Peracha's [JS Fake Chorales](https://github.com/omarperacha/js-fakes) dataset, which is a fine collection of 500 Bach-like chorales.