
## Data-annotation-nlp-10 (BoostCamp AI)
위키피디아(스포츠) dataset 구축을 진행하면서 얻은 문장을 통해 bert 사전학습을 진행


## How to use
```python
from transformers import AutoTokenizer, BertForMaskedLM

model = BertForMaskedLM.from_pretrained("emeraldgoose/bert-base-v1-sports")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("emeraldgoose/bert-base-v1-sports")

text = "산악 자전거 경기는 상대적으로 새로운 [MASK] 1990년대에 활성화 되었다."
inputs = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')

model.eval()
outputs = model(inputs)['logits']
predict = outputs.argmax(-1)[0]
print(tokenizer.decode(predict))
```
{"language": "ko", "mask_token": "[MASK]", "widget": [{"text": "\uc0b0\uc545 \uc790\uc804\uac70 \uacbd\uae30\ub294 \uc0c1\ub300\uc801\uc73c\ub85c \uc0c8\ub85c\uc6b4 [MASK] 1990\ub144\ub300\uc5d0 \ud65c\uc131\ud654 \ub418\uc5c8\ub2e4."}]}
transformers pytorch bert fill-mask ko autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #bert #fill-mask #ko #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 


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