Update README.md

README.md

@@ -8,3 +8,45 @@ pipeline_tag: sentence-similarity
 tags:
 - cls token
 ---
+
+## <a name="sentences-transformers"></a> Using Semantic-base-vi with `transformers` 
+
+### Installation <a name="install2"></a>
+- Install `transformers`:
+
+	- `pip install -U transformers`
+
+- Install `pyvi` for word segmentation:
+
+	- `pip install pyvi`
+
+### Example usage <a name="usage2"></a>
+
+```python
+import torch
+from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
+from pyvi.ViTokenizer import tokenize
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("linhphanff/semantic-base-vi")
+model = AutoModel.from_pretrained("linhphanff/semantic-base-vi")
+
+sentences = [
+    'Học sinh cần được hướng dẫn kỹ năng học tập.',
+    'Thời tiết hôm nay thật đẹp và mát mẻ.',
+    'Công nghệ AI đang thay đổi thế giới từng ngày.',
+    'Người dân đổ xô đi mua sắm dịp cuối năm.',
+    'Giá xăng dầu giảm mạnh so với tháng trước.',
+    'Chương trình khuyến mãi hấp dẫn đang diễn ra tại các siêu thị.',
+    'Đội tuyển Việt Nam vô địch giải bóng đá Đông Nam Á.',
+    'Thủ tướng phát biểu tại hội nghị quốc tế về môi trường.',
+    'Nhiều tuyến đường ở thành phố Hồ Chí Minh bị ngập nặng sau cơn mưa lớn.',
+    'Sách là nguồn tri thức vô giá cho mỗi con người.'
+]
+
+sentences = [tokenize(sentence) for sentence in sentences]
+
+inputs = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
+
+with torch.no_grad():
+    embeddings = model(**inputs, output_hidden_states=True, return_dict=True).pooler_output
+```