pytorch albert question-answering id transformers
.gitattributes README.md config.json pytorch_model.bin special_tokens_map.json spiece.model tokenizer_config.json
---
language: id
widget:
- text: "Dimana Bung Karno lahir?"
  context: "Bung Karno lahir di Surabaya, 6 Juni 1901 dan meninggal di Jakarta, 21 Juni 1970. Dikutip dari laman RRI, Soekarno awalnya diberi nama Koesno Sosrodihardjo. Karena sering sakit, namanya diganti menjadi Soekarno."
---

# SQuAD Bahasa Albert Model

Finetuned Albert base language model with translated SQuAD. Based on [huseinzol05's Albert Bahasa](https://huggingface.co/huseinzol05/albert-base-bahasa-cased).

## Example using Pipeline

```python
from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer, pipeline

nlp = pipeline('question-answering', model="Wikidepia/albert-bahasa-cased-squad", tokenizer="Wikidepia/albert-bahasa-cased-squad")

QA_input = {
    'question': 'Kapan Einstein melepas kewarganegaraan Jerman?',
    'context': 'Setelah menghabiskan waktu satu tahun di Praha, Einstein tinggal di Swiss antara tahun 1895 dan 1914, melepas kewarganegaraan Jermannya pada tahun 1896, dan lulus sarjana dari sekolah politeknik federal Swiss (kelak Eidgenössische Technische Hochschule, ETH) di Zürich pada tahun 1900.'
}
nlp(QA_input)
```

Output is,

```text
{'score': 0.42432892322540283, 'start': 147, 'end': 152, 'answer': '1896,'}
```
