Update README.md

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+inference: false
+language: pt
+datasets:
+- assin2
 license: mit
 ---
+
+
+# DeBERTinha XSmall for Semantic Textual Similarity
+
+## Full regression example
+
+```python
+from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer, AutoConfig
+import numpy as np
+import torch
+
+model_name = "sagui-nlp/debertinha-ptbr-xsmall-assin2-sts"
+s1 = "A gente faz o aporte financeiro, é como se a empresa fosse parceira do Monte Cristo."
+s2 = "Fernando Moraes afirma que não tem vínculo com o Monte Cristo além da parceira."
+model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+config = AutoConfig.from_pretrained(model_name)
+model_input = tokenizer(*([s1], [s2]), padding=True, return_tensors="pt")
+with torch.no_grad():
+    output = model(**model_input)
+    score = output[0][0].detach().numpy().item()
+    print(f"Similarity Score: {np.round(float(score), 4)}")
+```
+
+## Citation 
+
+Comming soon