
# Detection of Paraphrased Queries (تشخصیص سوالات هم‌معنی)

This is a model for detection of paraphrased queries. 
Here is an example of how you can run this model: 

```python 
from transformers import MT5Config, MT5ForConditionalGeneration, MT5Tokenizer

model_name = "persiannlp/mt5-small-parsinlu-qqp-query-paraphrasing"
tokenizer = MT5Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = MT5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)

def run_model(q1, q2, **generator_args):
    input_ids = tokenizer.encode(f"{q1}<sep>{q2}", return_tensors="pt")
    res = model.generate(input_ids, **generator_args)
    output = tokenizer.batch_decode(res, skip_special_tokens=True)
    print(output)
    return output


run_model("چه چیزی باعث پوکی استخوان می شود؟", "چه چیزی باعث مقاومت استخوان در برابر ضربه می شود؟")
run_model("من دارم به این فکر میکنم چرا ساعت هفت نمیشه؟", "چرا من ساده فکر میکردم به عشقت پابندی؟")
run_model("دعای کمیل در چه روزهایی خوانده می شود؟", "دعای جوشن کبیر در چه شبی خوانده می شود؟")
run_model("دعای کمیل در چه روزهایی خوانده می شود؟", "دعای جوشن کبیر در چه شبی خوانده می شود؟")
run_model("شناسنامه در چه سالی وارد ایران شد؟", "سیب زمینی در چه سالی وارد ایران شد؟")
run_model("سیب زمینی چه زمانی وارد ایران شد؟", "سیب زمینی در چه سالی وارد ایران شد؟")
```


For more details, visit this page: https://github.com/persiannlp/parsinlu/ 

{"language": ["fa", "multilingual"], "license": "cc-by-nc-sa-4.0", "tags": ["query-paraphrasing", "mt5", "persian", "farsi"], "datasets": ["parsinlu", "qqp"], "metrics": ["accuracy"], "thumbnail": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a2/Farsi.svg"}
transformers pytorch t5 text2text-generation query-paraphrasing mt5 persian farsi fa multilingual dataset:parsinlu dataset:qqp license:cc-by-nc-sa-4.0 autotrain_compatible endpoints_compatible text-generation-inference region:us
TAGS
#transformers #pytorch #t5 #text2text-generation #query-paraphrasing #mt5 #persian #farsi #fa #multilingual #dataset-parsinlu #dataset-qqp #license-cc-by-nc-sa-4.0 #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 


# Detection of Paraphrased Queries (تشخصیص سوالات هم‌معنی)

This is a model for detection of paraphrased queries. 
Here is an example of how you can run this model: 




For more details, visit this page: URL 

# Detection of Paraphrased Queries (تشخصیص سوالات هم‌معنی)

This is a model for detection of paraphrased queries. 
Here is an example of how you can run this model: 




For more details, visit this page: URL
TAGS
#transformers #pytorch #t5 #text2text-generation #query-paraphrasing #mt5 #persian #farsi #fa #multilingual #dataset-parsinlu #dataset-qqp #license-cc-by-nc-sa-4.0 #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 
 # Detection of Paraphrased Queries (تشخصیص سوالات هم‌معنی)

This is a model for detection of paraphrased queries. 
Here is an example of how you can run this model: 




For more details, visit this page: URL
passage: TAGS
#transformers #pytorch #t5 #text2text-generation #query-paraphrasing #mt5 #persian #farsi #fa #multilingual #dataset-parsinlu #dataset-qqp #license-cc-by-nc-sa-4.0 #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 
# Detection of Paraphrased Queries (تشخصیص سوالات هم‌معنی)

This is a model for detection of paraphrased queries. 
Here is an example of how you can run this model: 




For more details, visit this page: URL