Update README.md

README.md

@@ -1,51 +1,23 @@
 ## Usage
 
 ```python
-from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
-import torch
-from torch import nn
-
-
-class Classifier(nn.Module):
-    def __init__(self):
-        super(Classifier, self).__init__()
-        self.fc1 = nn.Linear(1024, 4096)
-        self.fc2 = nn.Linear(4096, 512)
-        self.fc3 = nn.Linear(512, 2)
-        self.dropout = nn.Dropout(p=0.1)
-        self.leaky_relu = nn.LeakyReLU(negative_slope=0.01)
-
-    def forward(self, x):
-        x = self.leaky_relu(self.fc1(x))
-        x = self.dropout(x)
-        x = self.leaky_relu(self.fc2(x))
-        x = self.dropout(x)
-        x = self.fc3(x)
-        return x
-
-
-class CombinedModel(nn.Module):
-    def __init__(self, transformer_model_name, classifier_checkpoint_path):
-        super(CombinedModel, self).__init__()
-        self.transformer = AutoModel.from_pretrained(transformer_model_name)
-        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(transformer_model_name)
-        self.classifier = Classifier()
-        classifier_checkpoint = torch.load(classifier_checkpoint_path, map_location=torch.device('mps')) # could set cpu, cuda
-        self.classifier.load_state_dict(classifier_checkpoint)
-
-    def forward(self, text):
-        outputs = self.tokenizer(text, return_tensors='pt', truncation=True, padding=True)
-        transformer_outputs = self.transformer(**outputs)
-        pooled_output = transformer_outputs.pooler_output
-        logits = self.classifier(pooled_output)
-        return logits
-
-
-model = CombinedModel('intfloat/multilingual-e5-large', 'path/to/best_model.pt')
-model.eval()
-
-def get_label(query, doc):
-  text = f"Запрос: {query} /Документ: {doc}"
-  logits = model(text)
-  return torch.softmax(logits, dim=1).detach().numpy()
+model("""Запрос: Сколько лег игре шахматы? 
+      /Документ:
+      Недавно одна из известнейших развлекательных компаний опубликовала любопытные данные о всплеске 
+      интереса к шахматам, согласно которым пользователи сети вдруг стали чаще искать в интернете все 
+      о древнеиндийской игре. Если верить этой информации, то значительно выросло и число новых игроков 
+      на онлайн‑платформе сhess.com, и количество гугл‑запросов «как играть в шахматы». Причиной оказался 
+      сериал «Ход королевы», авторы которого и проводили собственное исследование о внезапной 
+      новой популярности шахмат.""")
+>>> 0.048548725
+model("""Из-за чего вырос интерес к шахматам в последнее время? 
+      /Документ:
+      Недавно одна из известнейших развлекательных компаний опубликовала любопытные данные о всплеске 
+      интереса к шахматам, согласно которым пользователи сети вдруг стали чаще искать в интернете все 
+      о древнеиндийской игре. Если верить этой информации, то значительно выросло и число новых игроков 
+      на онлайн‑платформе сhess.com, и количество гугл‑запросов «как играть в шахматы». Причиной оказался 
+      сериал «Ход королевы», авторы которого и проводили собственное исследование о внезапной 
+      новой популярности шахмат.""")
+
+>>> 0.81976813
 ```