Update README.md

README.md

@@ -18,8 +18,8 @@ You can use this model directly with a pipeline for masked language modeling: \
 
 from transformers import pipeline \
 unmasker = pipeline('fill-mask', model='macedonizer/mk-roberta-base') \
-unmasker("Скопје е <mask> град на Македонија.") \
-\
+unmasker("Скопје е \<mask\> град на Македонија.") \
+
 [{'sequence': 'Скопје е главен град на Македонија.', \
     'score': 0.5900368094444275, \
     'token': 2782, \
@@ -40,7 +40,7 @@ unmasker("Скопје е <mask> град на Македонија.") \
    'score': 0.01312252413481474, \
    'token': 4271, \
    'token_str': ' најголемиот'}] \
-\
+
 Here is how to use this model to get the features of a given text in PyTorch:
 
 from transformers import RobertaTokenizer, RobertaModel \
@@ -48,4 +48,4 @@ tokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained('macedonizer/mk-roberta-base') \
 model = RobertaModel.from_pretrained('macedonizer/mk-roberta-base') \
 text = "Replace me by any text you'd like." \
 encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt') \
-output = model(**encoded_input) \
+output = model(**encoded_input)