# Den4ikAI/ruBert-base-qa-ranker
Модель для оценки релевантности ответов на вопросы.
# Использование
```python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Den4ikAI/ruBert-base-qa-ranker')
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('Den4ikAI/ruBert-base-qa-ranker')
inputs = tokenizer('[CLS]Что такое QR-код?[RESPONSE_TOKEN]QR-код - это тип матричного штрих-кода.', max_length=512, add_special_tokens=False, return_tensors='pt')
with torch.inference_mode():
    logits = model(**inputs).logits
    probas = torch.sigmoid(logits)[0].cpu().detach().numpy()
relevance, no_relevance = probas
print('Relevance: {}'.format(relevance))
```
# Citation
```
@MISC{Den4ikAI/ruBert-base-qa-ranker,
    author  = {Denis Petrov},
    title   = {Russian QA relevancy model},
    url     = {https://huggingface.co/Den4ikAI/ruBert-base-qa-ranker},
    year    = 2023
}

```

{"language": ["ru"], "license": "mit", "datasets": ["Den4ikAI/russian_dialogues"], "widget": [{"text": "[CLS]\u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 QR-\u043a\u043e\u0434?[REPONSE_TOKEN]QR-\u043a\u043e\u0434 - \u044d\u0442\u043e \u0442\u0438\u043f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0448\u0442\u0440\u0438\u0445-\u043a\u043e\u0434\u0430."}, {"text": "[CLS]\u041a\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a\u0430\u0442\u044c?[RESPONSE_TOKEN]\u0421\u043d\u0438\u043c\u0438\u0442\u0435 \u0448\u0442\u0430\u043d\u044b, \u0441\u044f\u0434\u044c\u0442\u0435 \u043d\u0430 \u0443\u043d\u0438\u0442\u0430\u0437 \u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u043a\u0430\u0439\u0442\u0435."}, {"text": "[CLS]\u041a\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a\u0430\u0442\u044c?[RESPONSE_TOKEN]\u041f\u043e\u0441\u0440\u0438\u0442\u0435 \u0432 \u0441\u0432\u0438\u0442\u0435\u0440."}], "pipeline_tag": "text-classification"}
transformers pytorch bert text-classification ru dataset:Den4ikAI/russian_dialogues license:mit autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #bert #text-classification #ru #dataset-Den4ikAI/russian_dialogues #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 

# Den4ikAI/ruBert-base-qa-ranker
Модель для оценки релевантности ответов на вопросы.
# Использование


# Den4ikAI/ruBert-base-qa-ranker
Модель для оценки релевантности ответов на вопросы. # Использование
TAGS
#transformers #pytorch #bert #text-classification #ru #dataset-Den4ikAI/russian_dialogues #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
 # Den4ikAI/ruBert-base-qa-ranker
Модель для оценки релевантности ответов на вопросы. # Использование
TAGS
#transformers #pytorch #bert #text-classification #ru #dataset-Den4ikAI/russian_dialogues #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
# Den4ikAI/ruBert-base-qa-ranker
Модель для оценки релевантности ответов на вопросы.# Использование