readme: ---
  language:
  - fa
  - multilingual
  thumbnail: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a2/Farsi.svg
  tags:
  - query-paraphrasing
  - mt5
  - persian
  - farsi
  license: cc-by-nc-sa-4.0
  datasets:
  - parsinlu
  - qqp
  metrics:
  - accuracy
  ---
  
  # Detection of Paraphrased Queries (تشخصیص سوالات هم‌معنی)
  
  This is a model for detection of paraphrased queries. 
  Here is an example of how you can run this model: 
  
  ```python 
  from transformers import MT5Config, MT5ForConditionalGeneration, MT5Tokenizer
  
  model_name = "persiannlp/mt5-base-parsinlu-qqp-query-paraphrasing"
  tokenizer = MT5Tokenizer.from_pretrained(model_name)
  model = MT5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
  
  def run_model(q1, q2, **generator_args):
      input_ids = tokenizer.encode(f"{q1}<sep>{q2}", return_tensors="pt")
      res = model.generate(input_ids, **generator_args)
      output = tokenizer.batch_decode(res, skip_special_tokens=True)
      print(output)
      return output
  
  
  run_model("چه چیزی باعث پوکی استخوان می شود؟", "چه چیزی باعث مقاومت استخوان در برابر ضربه می شود؟")
  run_model("من دارم به این فکر میکنم چرا ساعت هفت نمیشه؟", "چرا من ساده فکر میکردم به عشقت پابندی؟")
  run_model("دعای کمیل در چه روزهایی خوانده می شود؟", "دعای جوشن کبیر در چه شبی خوانده می شود؟")
  run_model("دعای کمیل در چه روزهایی خوانده می شود؟", "دعای جوشن کبیر در چه شبی خوانده می شود؟")
  run_model("شناسنامه در چه سالی وارد ایران شد؟", "سیب زمینی در چه سالی وارد ایران شد؟")
  run_model("سیب زمینی چه زمانی وارد ایران شد؟", "سیب زمینی در چه سالی وارد ایران شد؟")
  ```
  
  
  For more details, visit this page: https://github.com/persiannlp/parsinlu/ 
  