Este é um modelo de Classificação de Pares de Sentenças construído sobre um modelo de Embedding de Texto do [PyTorch Hub](https://pytorch.org/hub/huggingface_pytorch-transformers/ ). Ele recebe um par de sentenças como entrada e classifica o par de entrada como 'entailment' ou 'no-entailment'. O rótulo de classe entailment implica que a segunda sentença implica a primeira sentença, e o no-entailment implica que não. O modelo de Embedding de Texto, que é pré-treinado em Texto em Inglês, retorna um embedding do par de sentenças de entrada. O modelo disponível para implantação é criado anexando uma camada de classificação binária à saída do modelo de Embedding de Texto e, em seguida, ajustando todo o modelo no conjunto de dados [QNLI](https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/ ).