Update README.md

README.md

@@ -9,4 +9,68 @@ pipeline_tag: fill-mask
 widget:
 - text: летнее легкое
 library_name: transformers
----
+---
+
+A model for solving the problem of missing words in search queries. The model uses the context of the query to generate possible words that could be missing.
+
+
+```python
+
+## don't forget
+# pip install protobuf sentencepiece
+
+from transformers import pipeline
+unmasker = pipeline('fill-mask', model='fkrasnov2/COLD2', device='cuda')
+unmasker("электроника зарядка [MASK] USB")
+
+[{'score': 0.3712620437145233,
+  'token': 1131,
+  'token_str': 'автомобильная',
+  'sequence': 'электроника зарядка автомобильная usb'},
+ {'score': 0.12239563465118408,
+  'token': 7436,
+  'token_str': 'быстрая',
+  'sequence': 'электроника зарядка быстрая usb'},
+ {'score': 0.046715956181287766,
+  'token': 5819,
+  'token_str': 'проводная',
+  'sequence': 'электроника зарядка проводная usb'},
+ {'score': 0.031308457255363464,
+  'token': 635,
+  'token_str': 'универсальная',
+  'sequence': 'электроника зарядка универсальная usb'},
+ {'score': 0.02941182069480419,
+  'token': 2371,
+  'token_str': 'адаптер',
+  'sequence': 'электроника зарядка адаптер usb'}]
+
+```
+
+Related prepositions and prompts can be used to improve tokenization.
+
+
+```python
+unmasker("одежда женское [MASK] для_праздника")
+
+[{'score': 0.9355553984642029,
+  'token': 503,
+  'token_str': 'платье',
+  'sequence': 'одежда женское платье для_праздника'},
+ {'score': 0.011321154423058033,
+  'token': 615,
+  'token_str': 'кольцо',
+  'sequence': 'одежда женское кольцо для_праздника'},
+ {'score': 0.008672593161463737,
+  'token': 993,
+  'token_str': 'украшение',
+  'sequence': 'одежда женское украшение для_праздника'},
+ {'score': 0.0038903721142560244,
+  'token': 27100,
+  'token_str': 'пончо',
+  'sequence': 'одежда женское пончо для_праздника'},
+ {'score': 0.003703165566548705,
+  'token': 453,
+  'token_str': 'белье',
+  'sequence': 'одежда женское белье для_праздника'}]
+
+```