readme: ---
  language: Thai
  task: extractive question answering
  datasets: xquad.th
  tags:
  - bert-base
  
  ---
  
  
  # Model Description
  
  This model is for Thai extractive question answering. It is based on the multilingual BERT [bert-base-multilingual-cased](https://huggingface.co/bert-base-multilingual-cased) model, and it is case-sensitive: it makes a difference between english and English
  
  # Training data
  
  We split the original [xquad](https://github.com/deepmind/xquad) dataset into the training/validation/testing set. Totally, there are 876/161/153 question-answer pairs from 34/7/7 articles in the training/validation/testing set separately. You can find the details of the dataset here [xquad_split](https://huggingface.co/datasets/zhufy/xquad_split).
  
  # How to use
  
  You can use it directly from the [🤗 Transformers](https://github.com/huggingface/transformers) library with a pipeline:
  
  ``` python
  >>> from transformers.pipelines import pipeline
  >>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
  
  >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("zhufy/xquad-th-mbert-base")
  >>> model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("zhufy/xquad-th-mbert-base")
  >>> nlp = pipeline("question-answering", model=model, tokenizer=tokenizer)
  
  >>> context = "ดินดอนสามเหลี่ยม ไรน์-เมิส ซึ่งเป็นภูมิภาคทางธรรมชาติที่สำคัญของเนเธอร์แลนด์เริ่มต้น
                 ใกล้มิลลิงเงิน อาน เดอ เรน ใกล้ชายแดนเนเธอร์แลนด์ติดกับเยอรมัน 
                 โดยมีสาขาของไรน์ไหลเข้าสู่แม่น้ำวาลและเนเดอร์เรน เนื่องจากน้ำส่วนใหญ่จากแม่น้ำไรน์
                 คำว่า ดินดอนสามเหลี่ยมไรน์ ซึ่งสั้นกว่าจึงเป็นคำที่ใช้เรียกกันทั่วไป อย่างไรก็ดี 
                 ชื่อนี้ยังใช้เรียกดินดอนสามเหลี่ยมบริเวณแม่น้ำซึ่งแม่น้ำไรน์ไหลเข้าสู่ทะเลสาบคอนสแตนซ์อีกด้วย
                 ดังนั้นการเรียกดินดอนสามเหลี่ยมซึ่งใหญ่กว่าว่าไรน์-เมิส หรือแม้กระทั่งดินแดนสามเหลี่ยมไรน์
                 -เมิส-สเกลต์จึงชัดเจนกว่า เนื่องจากแม่น้ำสเกลต์สิ้นสุดที่ดินดอนสามเหลี่ยมเดียวกัน"
                
  >>> question = "ดินดอนสามเหลี่ยมในเนเธอร์แลนด์มีชื่อว่าอะไร?"
  
  >>> inputs = {"question": question, 
              "context":context }
              
  >>> nlp(inputs)
  
  {'score': 0.9426798224449158,
   'start': 17,
   'end': 84,
   'answer': 'ไรน์-เมิส ซึ่งเป็นภูมิภาคทางธรรมชาติที่สำคัญของเนเธอร์แลนด์เริ่มต้น'}
  
  ```