readme: # Dataset: https://huggingface.co/datasets/xnli/viewer/vi/train
  
  # Github: https://github.com/namlv97/vi-nli-xlm-roberta-base
  
  ```python
  >>> import torch
  >>> from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForSequenceClassification
  >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('xlm-roberta-base')
  >>> model=AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('nam7197/vi-nli-xml-roberta-base')
  >>> premise="Vâng, tôi thậm chí không nghĩ về điều đó, nhưng tôi đã rất thất vọng, và, tôi lại nói chuyện với anh ta lần nữa."
  >>> hypothesis="Tôi đã không nói chuyện với anh ta nữa."
  >>> label=2 #contradiction
  >>> inputs=tokenizer(premise,hypothesis,return_tensors='pt')
  >>> model.eval()
  >>> with torch.no_grad():
  >>>   outputs=model(**inputs)
  >>>   probs= torch.nn.functional.softmax(outputs.logits,dim=-1)
  >>>   pred_label=torch.argmax(probs,dim=-1)
  ```
  
  # Performance
  
  |              | precision | recall   | f1-score | support |
  |--------------|-----------|----------|----------|---------|
  | entailment   | 0.79256   | 0.77784  | 0.78513  | 1670    |
  | neutral      | 0.77192   | 0.70120  | 0.73486  | 1670    |
  | contradiction| 0.76429   | 0.84850  | 0.80420  | 1670    |
  | accuracy     |           |          | 0.77585  | 5010    |
  | macro avg    | 0.77626   | 0.77585  | 0.77473  | 5010    |
  | weighted avg | 0.77626   | 0.77585  | 0.77473  | 5010    |