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+- it
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 metrics:
 - f1
 library_name: transformers
+widget:
+- text: Warum sollte ich 5 Stunden auf den Zug warten?
+- text: das Essen ist :)
+- text: Erneuter Streik in der S-Bahn.
+- text: Diese Straße ist ständig sehr belebt.
+- text: Ich komme jeden Tag hierher, es ist jetzt mein Standardort.
+- text: انا لا احب هذا المكان.
+- text: This dorms is very small.
+- text: I can stay here for the whole day.
+- text: J'attends le train depuis 4 heures.
+- text: मुझे समझ नहीं आता कि यह जगह ऐसी क्यों है।
+- text: "Adoro le bevande qui"
+- text: "Quiero volver aquí, es increíble."
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 # Model Name: XLM-RoBERTa-German-Sentiment
 ## Overview
@@ -56,5 +71,4 @@ This model was developed by Sary Nasser at HTW-Berlin under supervision of Marti
 - Oliver Guhr Dataset paper: [Training a Broad-Coverage German Sentiment Classification Model for Dialog
  Systems](http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2020/pdf/2020.lrec-1.202.pdf)
 - Model architecture: [XLM-T: Multilingual Language Models in Twitter for Sentiment Analysis and Beyond
-](https://arxiv.org/abs/2104.12250)
-
+](https://arxiv.org/abs/2104.12250)