Update README.md

README.md

@@ -9,7 +9,12 @@ metrics:
 pipeline_tag: zero-shot-classification
 ---
 
-This model has been referred to the following link : https://github.com/Huffon/klue-transformers-tutorial.git
+**This model has been referred to the following link : https://github.com/Huffon/klue-transformers-tutorial.git**
+
+해당 모델은 위 깃허브를 참고하여 klue/roberta-base 모델을 kor_nli 의 mnli, xnli로 파인튜닝한 모델입니다.   
+| train_loss | val_loss | acc | epoch | batch | lr |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| 0.326 | 0.538 | 0.811 | 3 | 32 | 2e-5 |
 
 
 RoBERTa와 같이 token_type_ids를 사용하지 않는 모델의 경우, zero-shot pipeline을 바로 적용할 수 없습니다(transformers==4.7.0 기준)  
@@ -67,4 +72,24 @@ classifier = pipeline(
     args_parser=CustomZeroShotClassificationArgumentHandler(),
     model="pongjin/roberta_with_kornli"
 )
+```
+#### results
+```python
+sequence = "배당락 D-1 코스피, 2330선 상승세...외인·기관 사자"	
+candidate_labels =["외환",'환율', "경제", "금융", "부동산","주식"]
+
+classifier(
+    sequence,
+    candidate_labels,
+    hypothesis_template='이는 {}에 관한 것이다.',
+)
+
+>>{'sequence': '배당락 D-1 코스피, 2330선 상승세...외인·기관 사자',
+ 'labels': ['주식', '금융', '경제', '외환', '환율', '부동산'],
+ 'scores': [0.5052872896194458,
+  0.17972524464130402,
+  0.13852974772453308,
+  0.09460823982954025,
+  0.042949128895998,
+  0.038900360465049744]}
 ```