Update README.md

README.md

@@ -60,4 +60,27 @@ The following hyperparameters were used during training:
 - Transformers 4.39.3
 - TensorFlow 2.15.0
 - Datasets 2.18.0
-- Tokenizers 0.15.2
+- Tokenizers 0.15.2
+
+## How to use?
+```python
+from transformers import ElectraTokenizerFast, TFElectraForQuestionAnswering
+
+model_hf = "nguyennghia0902/electra-small-discriminator_0.0005_32"
+tokenizer = ElectraTokenizerFast.from_pretrained(model_hf)
+reload_model = TFElectraForQuestionAnswering.from_pretrained(model_hf)
+
+question = "Ký túc xá Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh bao gồm có bao nhiêu khu?"
+context = "Ký túc xá Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh (Ký túc xá ĐHQG-TPHCM) là hệ thống ký túc xá xây tại Khu đô thị Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh (còn gọi với tên phổ biến: Khu đô thị ĐHQG-HCM hay Làng Đại học Thủ Đức). Ký túc xá ĐHQG-TPHCM gồm có 02 khu: A và B. Địa chỉ: Đường Tạ Quang Bửu, Khu phố 6, phường Linh Trung, thành phố Thủ Đức, Thành phố Hồ Chí Minh, điện thoại: 1900 05 55 59 (111). "
+
+inputs = tokenizer(question, context, return_offsets_mapping=True, return_tensors="tf",m ax_length=512, truncation=True)
+offset_mapping = inputs.pop("offset_mapping")
+outputs = reload_model(**inputs)
+answer_start_index = int(tf.math.argmax(outputs.start_logits, axis=-1)[0])
+answer_end_index = int(tf.math.argmax(outputs.end_logits, axis=-1)[0])
+start_char = offset_mapping[0][answer_start_index][0]
+end_char = offset_mapping[0][answer_end_index][1]
+predicted_answer_text = context[start_char:end_char]
+
+print(predicted_answer_text)
+```