Este es un modelo de Clasificación de Pares de Oraciones construido sobre un modelo de Embedding de Texto de [PyTorch Hub](https://pytorch.org/hub/huggingface_pytorch-transformers/ ). Toma un par de oraciones como entrada y clasifica el par de entrada como 'implicación' o 'no-implicación'. La etiqueta de clase implicación implica que la segunda oración implica la primera oración, y la no-implicación implica que no lo hace. El modelo de Embedding de Texto, que está preentrenado en texto en inglés, devuelve un embedding del par de oraciones de entrada. El modelo disponible para implementación se crea al adjuntar una capa de clasificación binaria a la salida del modelo de Embedding de Texto, y luego ajustar finamente todo el modelo en el conjunto de datos [QNLI](https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/ ).