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+language: 
+  
+  -pt    # Português (ISO 639-1)
+tags:
+  - kikbert
+  - transformer
+  - roberta
+  - masked-language-model
+  - nlp
+  - african-language
+license: apache-2.0
+datasets:
+  - kikongo_corpus
+metrics:
+  - accuracy
+  - perplexity
+model-index:
+  - name: KiKBERT
+    results:
+      - task:
+          name: Masked Language Modeling
+          type: masked-language-modeling
+        dataset:
+          name: Kikongo Corpus
+          type: text
+        metrics:
+          - name: Accuracy
+            type: accuracy
+            value: 0.95
+          - name: Perplexity
+            type: perplexity
+            value: 12.5
+---
+
+#  KiKBERT: Modelo de Linguagem para Kikongo
+
+**KiKBERT** é o primeiro modelo Transformer desenvolvido especificamente para a língua **Kikongo**, baseado na arquitetura **RoBERTa-base**.  
+O modelo foi treinado com um grande corpus textual de Kikongo, incluindo dados linguísticos, morfológicos e contextuais, provenientes de textos literários, religiosos e culturais.
+
+---
+
+##  Arquitetura do Modelo
+
+- **Backbone:** RoBERTa-base  
+- **Número de camadas:** 12  
+- **Cabeças de atenção:** 12  
+- **Dimensão oculta:** 768  
+- **Tarefas principais:**  
+  - Masked Language Modeling (treino principal)  
+  - Análise morfológica  
+  - Classificação de sentimentos  
+
+###  O que é o Backbone?
+O **backbone** é a espinha dorsal do modelo — a parte responsável por extrair representações (features) linguísticas a partir do texto.  
+No **KiKBERT**, o backbone é o **RoBERTa-base**, que foi adaptado e reentreinado com o corpus Kikongo para aprender as dependências e estruturas linguísticas dessa língua.
+
+---
+
+##  Dados de Treino
+
+O modelo foi treinado com o **Kikongo Corpus**, um conjunto cuidadosamente compilado com mais de **150.000 palavras**, incluindo variantes regionais como:
+
+- **Kisikongo**  
+- **Kiyombe**  
+- **Kimbata**  
+- **Kisolongo**
+
+O corpus abrange textos religiosos, literários, conversacionais e educacionais, permitindo uma cobertura lexical e morfológica ampla da língua Kikongo.
+
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+
+##  Aplicações Práticas
+
+  
+- Classificação de Sentimentos  
+- Análise Morfológica e Sintática  
+- Geração de texto em Kikongo  
+- Ferramentas de Processamento de Linguagem Natural para línguas bantu  
+
+---
+
+##  Desempenho
+
+| Métrica | Valor |
+|----------|--------|
+| **Accuracy** | 0.95 |
+| **Perplexity** | 12.5 |
+
+Esses resultados mostram que o modelo atinge um bom nível de compreensão linguística e coerência textual, considerando a complexidade morfológica do Kikongo.
+
+---
+
+## 💡 Exemplo de Uso
+
+```python
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
+import torch
 
+# Carregar o modelo e o tokenizer
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("fhenrivx/Kikbert")
 model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("fhenrivx/Kikbert")
 
-text = "beto ke zola Nzambe"
+# Exemplo de frase
+text = "Nzambi ke __ bantu yandi."
+
+# Tokenização
 inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
-outputs = model(**inputs)
+
+# Predição
+with torch.no_grad():
+    outputs = model(**inputs)
+    predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=-1)
+
+# Resultado
+predicted_token = tokenizer.decode(predictions[0])
+print(predicted_token)