Klasszifikációs modell: a [kmdb_classification](https://huggingface.co/datasets/boapps/kmdb_classification) adathalmazon lett finomhangolva a huBERT modell. A klasszifikáció cím és leírás (lead) alapján történik.

### Használat:

```python
import torch
import torch.nn.functional as F
from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizer
from datasets import load_dataset

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('boapps/kmdb_classification_model')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('SZTAKI-HLT/hubert-base-cc')

article = {'title': '400 milliós luxusvillába vette be magát Matolcsy és családja', 'description': 'Matolcsy György fiának cége megvette, Matolcsy György unokatestvérének bankja meghitelezte, Matolcsy György pedig használja a 430 millióért hirdetett II. kerületi luxusrezidenciát.'}

tokenized_article = tokenizer(article['title']+'\n'+article['description'], return_tensors="pt")

logits = model(**tokenized_article).logits
probabilities = F.softmax(logits[0], dim=-1)

print(probabilities)
```

### Eredmények
precision: 0.739
recall: 0.950
accuracy: 0.963