---
language: 
 - fa
 - multilingual
thumbnail: "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a2/Farsi.svg"
tags:
- multiple-choice 
- mbert
- persian 
- farsi 
pipeline_tag: text-classification
license: "CC BY-NC-SA 4.0"
datasets:
- parsinlu
metrics:
- accuracy
---

# Multiple-Choice Question Answering (مدل برای پاسخ به سوالات چهار جوابی)

This is a mbert-based model for multiple-choice question answering. 
Here is an example of how you can run this model: 

```python 
from transformers import AutoConfig, AutoModelForMultipleChoice, AutoTokenizer

model_name = "mbert-base-parsinlu-multiple-choice"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
config = AutoConfig.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForMultipleChoice.from_pretrained(model_name, config = config)

def run_model(input_string):
    input_ids = tokenizer(input_string, return_tensors="pt")
    output = model(input_ids)
    print(output)
    return output


run_model("وسیع ترین کشور جهان کدام است؟ <sep> آمریکا <sep> کانادا <sep> روسیه <sep> چین")
run_model("طامع یعنی ؟ <sep> آزمند <sep> خوش شانس <sep> محتاج <sep> مطمئن")
run_model(
    "زمینی به ۳۱ قطعه متساوی مفروض شده است و هر روز مساحت آماده شده برای احداث، دو برابر مساحت روز قبل است.اگر پس از (۵ روز) تمام زمین آماده شده باشد، در چه روزی یک قطعه زمین آماده شده <sep> روز اول <sep> روز دوم <sep> روز سوم <sep> هیچکدام")

```


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