readme: ---
  language: Malay
  task: extractive question answering
  datasets: Malay SQuAD
  tags:
  - bert-base
  
  ---
  
  # Model Description
  
  This model is for Malay extractive question answering. It is based on the [malay-huggingface/bert-base-bahasa-cased](https://huggingface.co/malay-huggingface/bert-base-bahasa-cased/tree/main) model, and it is case-sensitive: it makes a difference between english and English.
  
  # Training data
  
  [Malay SQuAD v2.0](https://github.com/huseinzol05/malay-dataset/tree/master/question-answer/squad) 
  
  # How to use
  
  You can use it directly from the [🤗 Transformers](https://github.com/huggingface/transformers) library with a pipeline:
  
  ``` python
  >>> from transformers.pipelines import pipeline
  >>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
  
  >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("zhufy/squad-ms-bert-base")
  >>> model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("zhufy/squad-ms-bert-base")
  >>> nlp = pipeline("question-answering", model=model, tokenizer=tokenizer)
  
  >>> context = "Pada manusia, tindak balas ini diaktifkan dengan pelengkap 
                 pengikatan kepada antibodi yang telah melekat pada mikrob ini 
                 atau pengikatan protein pelengkap kepada karbohidrat pada permukaan
                 mikrob. Isyarat pengiktirafan ini mencetuskan tindak balas pembunuhan
                 yang pantas. Kelajuan tindak balas adalah hasil penguatan isyarat 
                 yang berlaku berikutan pengaktifan proteolytik berturutan molekul 
                 pelengkap, yang juga protease. Selepas protein pelengkap pada mulanya
                 mengikat kepada mikrob, mereka mengaktifkan aktiviti protease mereka,
                 yang seterusnya mengaktifkan protease pelengkap lain, dan sebagainya.
                 Ini menghasilkan cascade bermangkin yang menguatkan isyarat awal dengan
                 maklum balas positif terkawal. Kastil menghasilkan penghasilan peptida
                 yang menarik sel imun, meningkatkan kebolehtelapan vaskular, dan opsonize
                 (kot) permukaan patogen, menandakannya untuk kemusnahan. Pemendapan 
                 pelengkap ini juga boleh membunuh sel secara terus dengan mengganggu
                 membran plasma mereka."
                
  >>> question = "Protein pelengkap mengikat molekul apa yang berada di 
                  permukaan mikrob untuk mendapatkan tindak balas imunWhat 
                  are two basic primary resources used to guage complexity?"
  
  >>> inputs = {"question": question, 
              "context":context }
              
  >>> nlp(inputs)
  
  {'score': 0.9848766922950745,
   'start': 162,
   'end': 173,
   'answer': 'karbohidrat'}
  
  ```