update README

README.md

@@ -1,11 +1,12 @@
 ---
 language: "mn"
 tags:
+- bert
 - mongolian
 - cased
 ---
 
-# BERT-BASE-MONGOLIAN-CASED
+# BERT-LARGE-MONGOLIAN-CASED
 [Link to Official Mongolian-BERT repo](https://github.com/tugstugi/mongolian-bert)
 
 ## Model description
@@ -18,21 +19,27 @@ This repository is based on the following open source projects: [google-research
 #### How to use
 
 ```python
-from transformers import pipeline, AutoTokenizer, BertForMaskedLM
+from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
 
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('tugstugi/bert-large-mongolian-cased')
-model = BertForMaskedLM.from_pretrained('tugstugi/bert-large-mongolian-cased')
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('tugstugi/bert-large-mongolian-cased', use_fast=False)
+model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained('tugstugi/bert-large-mongolian-cased')
 
 ## declare task ##
 pipe = pipeline(task="fill-mask", model=model, tokenizer=tokenizer)
 
 ## example ##
-input_  = 'Миний [MASK] хоол идэх нь тун чухал.'
+input_  = 'Монгол улсын [MASK] Улаанбаатар хотоос ярьж байна.'
 
 output_ = pipe(input_)
 for i in range(len(output_)):
     print(output_[i])
 
+## output ##
+# {'sequence': 'Монгол улсын нийслэл Улаанбаатар хотоос ярьж байна.', 'score': 0.9779232740402222, 'token': 1176, 'token_str': 'нийслэл'}
+# {'sequence': 'Монгол улсын Нийслэл Улаанбаатар хотоос ярьж байна.', 'score': 0.015034765936434269, 'token': 4059, 'token_str': 'Нийслэл'}
+# {'sequence': 'Монгол улсын Ерөнхийлөгч Улаанбаатар хотоос ярьж байна.', 'score': 0.0021413620561361313, 'token': 325, 'token_str': 'Ерөнхийлөгч'}
+# {'sequence': 'Монгол улсын ерөнхийлөгч Улаанбаатар хотоос ярьж байна.', 'score': 0.0008035294013097882, 'token': 1215, 'token_str': 'ерөнхийлөгч'}
+# {'sequence': 'Монгол улсын нийслэлийн Улаанбаатар хотоос ярьж байна.', 'score': 0.0006434018723666668, 'token': 356, 'token_str': 'нийслэлийн'}
 ```