readme: ---
  language: tr
  tags:
  - question-answering
  - loodos-bert-base
  - TQuAD 
  - tr
  datasets:
  - TQuAD
  
  
  ---
  # Turkish SQuAD  Model : Question Answering
  
  Fine-tuned Loodos-Turkish-Bert-Model for Question-Answering problem with TQuAD dataset
  * Loodos-BERT-base: https://huggingface.co/loodos/bert-base-turkish-uncased
  * TQuAD dataset:  https://github.com/TQuad/turkish-nlp-qa-dataset
  
  
  # Training Code
  
  ```
  !python3 Turkish-QA.py \
    --model_type bert \
    --model_name_or_path loodos/bert-base-turkish-uncased
    --do_train \
    --do_eval \
    --train_file trainQ.json \
    --predict_file dev1.json \
    --per_gpu_train_batch_size 8 \
    --learning_rate 5e-5 \
    --num_train_epochs 10 \
    --max_seq_length 384 \
    --output_dir "./model"
  ```
  
  # Example Usage
  
  > Load Model
  ```
  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("emre/distilbert-tr-q-a")
  model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("emre/distilbert-tr-q-a")
  nlp = pipeline('question-answering', model=model, tokenizer=tokenizer)
  ```
  
  > Apply the model
  ```
  def ask(question,context):
    temp = nlp(question=question, context=context)
    start_idx = temp["start"]
    end_idx = temp["end"]
    return context[start_idx:end_idx]
  izmir="İzmir, Türkiye'de Ege Bölgesi'nde yer alan şehir ve ülkenin 81 ilinden biridir. Ülkenin nüfus bakımından en kalabalık üçüncü şehridir. Ekonomik, tarihi ve sosyo-kültürel açıdan önde gelen şehirlerden biridir. Nüfusu 2021 itibarıyla 4.425.789 kişidir. Yüzölçümü olarak ülkenin yirmi üçüncü büyük ilidir."
  soru1 = "İzmir'in nüfusu kaçtır?"
  print(ask(soru1,izmir))
  soru2 = "İzmir hangi bölgede bulunur?"
  print(ask(soru2,izmir))
  ```