nam7197/vi-nli-xlm-roberta-base

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('xlm-roberta-base')
>>> model=AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('nam7197/vi-nli-xml-roberta-base')
>>> premise="Vâng, tôi thậm chí không nghĩ về điều đó, nhưng tôi đã rất thất vọng, và, tôi lại nói chuyện với anh ta lần nữa."
>>> hypothesis="Tôi đã không nói chuyện với anh ta nữa."
>>> label=2 #contradiction
>>> inputs=tokenizer(premise,hypothesis,return_tensors='pt')
>>> model.eval()
>>> with torch.no_grad():
>>>   outputs=model(**inputs)
>>>   probs= torch.nn.functional.softmax(outputs.logits,dim=-1)
>>>   pred_label=torch.argmax(probs,dim=-1)