readme: ---
  language: hu
  thumbnail: 
  tags:
  - question-answering
  - bert
  widget:
  - text: "Melyik folyó szeli ketté Budapestet?"
    context: "Magyarország fővárosát, Budapestet a Duna folyó szeli ketté. A XIX. században épült Lánchíd a dimbes-dombos budai oldalt köti össze a sík Pesttel. A Várdomb oldalában futó siklóval juthatunk fel a budai Óvárosba, ahol a Budapesti Történeti Múzeum egészen a római időkig visszavezetve mutatja be a városi életet. A Szentháromság tér ad otthont a XIII. századi Mátyás-templomnak és a Halászbástya lőtornyainak, amelyekből messzire ellátva gyönyörködhetünk a városban."
  - text: "Mivel juthatunk fel az Óvárosba?"
    context: "Magyarország fővárosát, Budapestet a Duna folyó szeli ketté. A XIX. században épült Lánchíd a dimbes-dombos budai oldalt köti össze a sík Pesttel. A Várdomb oldalában futó siklóval juthatunk fel a budai Óvárosba, ahol a Budapesti Történeti Múzeum egészen a római időkig visszavezetve mutatja be a városi életet. A Szentháromság tér ad otthont a XIII. századi Mátyás-templomnak és a Halászbástya lőtornyainak, amelyekből messzire ellátva gyönyörködhetünk a városban."
  ---
  
  ## MODEL DESCRIPTION
  
  huBERT base model (cased) fine-tuned on SQuAD v1
  - huBert model + Tokenizer: https://huggingface.co/SZTAKI-HLT/hubert-base-cc
  - Hungarian SQUAD v1 dataset: Machine Translated SQuAD dataset (Google Translate API)
  - This is a demo model. Date of publication: 2022.03.27.
  
  ## Model in action
  
  - Fast usage with pipelines:
  
  ```python
  from transformers import pipeline
  qa_pipeline = pipeline(
      "question-answering",
      model="mcsabai/huBert-fine-tuned-hungarian-squadv1",
      tokenizer="mcsabai/huBert-fine-tuned-hungarian-squadv1"
  )
  predictions = qa_pipeline({
      'context': "Anita vagyok és Budapesten élek már több mint 4 éve.",
      'question': "Hol lakik Anita?"
  })
  print(predictions)
  # output:
  # {'score': 0.9892364144325256, 'start': 16, 'end': 26, 'answer': 'Budapesten'}
  ```
  