readme: ---
  language:
  - fa
  - multilingual
  thumbnail: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a2/Farsi.svg
  tags:
  - entailment
  - parsbert
  - persian
  - farsi
  license: cc-by-nc-sa-4.0
  datasets:
  - parsinlu
  metrics:
  - accuracy
  ---
  
  # Textual Entailment (مدل برای پاسخ به استلزام منطقی)
  
  This is a model for textual entailment problems. 
  Here is an example of how you can run this model: 
  
  ```python 
  import torch
  from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
  import numpy as np
  
  labels = ["entails", "contradicts", "neutral"]
  model_name_or_path = "persiannlp/parsbert-base-parsinlu-entailment"
  model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name_or_path)
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path,)
  
  
  def model_predict(text_a, text_b):
      features = tokenizer( [(text_a, text_b)], padding="max_length", truncation=True, return_tensors='pt')
      output = model(**features)
      logits = output[0]
      probs = torch.nn.functional.softmax(logits, dim=1).tolist()
      idx = np.argmax(np.array(probs))
      print(labels[idx], probs)
  
  
  model_predict(
      "این مسابقات بین آوریل و دسامبر در هیپودروم ولیفندی در نزدیکی باکرکی ، ۱۵ کیلومتری (۹ مایل) غرب استانبول برگزار می شود.",
      "در ولیفندی هیپودروم، مسابقاتی از آوریل تا دسامبر وجود دارد."
  )
  
  model_predict(
  "آیا کودکانی وجود دارند که نیاز به سرگرمی دارند؟",
      "هیچ کودکی هرگز نمی خواهد سرگرم شود.",
  )
  
  model_predict(
      "ما به سفرهایی رفته ایم که در نهرهایی شنا کرده ایم",
      "علاوه بر استحمام در نهرها ، ما به اسپا ها و سونا ها نیز رفته ایم."
  )
  ```
  
  
  For more details, visit this page: https://github.com/persiannlp/parsinlu/ 
  