Update README.md

README.md

@@ -20,22 +20,47 @@ pipeline_tag: fill-mask
 <table style="width:100%;height:100%">
   <tr>
 <td colspan=2>
-  <h2>FastText Sr</h2>
+  <h2>Tesla 81</h2>
 </td>
     </tr>
   <tr style="width:100%;height:100%">
     <td width=50%>     
-      <p>Обучаван над корпусом српског језика - 9.5 милијарди речи</p>
-      <p>Међу датотекама се налазе модели у Gensim, али и оригиналном формату</p>
+      <p>Обучаван над корпусима српског и српскохрватског језика - 20 милијарди речи</p>
+      <p>Једнака подршка уноса на ћирилици и латиници!</p>
     </td>
     <td>
-      <p>Trained on the Serbian language corpus - 9.5 billion words</p>
-      <p>The files include models in both Gensim and the original format.</p>
+<p>Trained on Serbian and Serbo-Croatian corpora - 20 billion words</p>
+<p>Equal support for Cyrillic and Latin input!</p>
     </td>
   </tr>
   </table>
 
-
+```python
+>>> from transformers import pipeline
+>>> unmasker = pipeline('fill-mask', model='te-sla/tesla-81')
+>>> unmasker("Kada bi čovek znao gde će pasti on bi<mask>.")
+```
+
+```python
+>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
+>>> from torch import LongTensor, no_grad
+>>> from scipy import spatial
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('te-sla/tesla-81')
+>>> model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained('te-sla/tesla-81', output_hidden_states=True)
+>>> x = " pas"
+>>> y = " mačka"
+>>> z = " svemir"
+>>> tensor_x = LongTensor(tokenizer.encode(x, add_special_tokens=False)).unsqueeze(0)
+>>> tensor_y = LongTensor(tokenizer.encode(y, add_special_tokens=False)).unsqueeze(0)
+>>> tensor_z = LongTensor(tokenizer.encode(z, add_special_tokens=False)).unsqueeze(0)
+>>> model.eval()
+>>> with no_grad():
+>>>     vektor_x = model(input_ids=tensor_x).hidden_states[-1].squeeze()
+>>>     vektor_y = model(input_ids=tensor_y).hidden_states[-1].squeeze()
+>>>     vektor_z = model(input_ids=tensor_z).hidden_states[-1].squeeze()
+>>>     print(spatial.distance.cosine(vektor_x, vektor_y))
+>>>     print(spatial.distance.cosine(vektor_x, vektor_z))
+```
 
 <div class="inline-flex flex-col" style="line-height: 1.5;padding-right:50px">
   <div style="text-align: center; margin-top: 3px; font-size: 16px; font-weight: 800">Author</div>
@@ -58,7 +83,7 @@ pipeline_tag: fill-mask
 
 <div class="inline-flex flex-col" style="line-height: 1.5;">
   
-  <div style="text-align: center; margin-top: 3px; font-size: 16px; font-weight: 800">Infrastructure</div>
+  <div style="text-align: center; margin-top: 3px; font-size: 16px; font-weight: 800">Computation</div>
     <a href="https://www.ai.gov.rs/">  
       <div class="flex">
           <div
@@ -70,8 +95,8 @@ pipeline_tag: fill-mask
     </a>
     <div style="text-align: center; font-size: 16px; font-weight: 800">National AI platform</div>
     <div>  
-      <a href="https://huggingface.co/Nikola-92">
-      	<div style="text-align: center; font-size: 14px;">www.ai.gov.rs</div>
+      <a href="https://www.ai.gov.rs/">
+      	<div style="text-align: center; font-size: 14px;">ai.gov.rs</div>
       </a>
     </div>
   </div>