Update README.md

README.md

@@ -1,3 +1,48 @@
 ---
 license: gpl
+language:
+- hu
+tags:
+- text-classification
+metrics:
+- accuracy
+widget:
+- text: "Kovácsné Nagy Erzsébet [SEP] A Kovácsné Nagy Erzsébet nagyon jól érzi magát a Nokiánál, azonban a Németországból érkezett Kovács Péter nehezen boldogul a beilleszkedéssel."
+
 ---
+
+# Hungarian Aspect-based Sentiment Analysis model with XLM-RoBERTa
+
+For further models, scripts and details, see [our repository](https://github.com/nytud/sentiment-analysis) or [our demo site](https://juniper.nytud.hu/demo/nlp).
+
+  - Pretrained model used: XLM-RoBERTa
+  - Finetuned on OpinHuBank (OHB) Corpus
+  - Labels: 1, 2, 3
+  	
+## Limitations
+
+- max_seq_length = 256
+
+## Results
+
+| Model | OHB | 
+| ------------- | ------------- | 
+| huBERT | 82.30  |
+| XLM-R | 80.59  |
+
+
+## Citation
+If you use this model, please cite the following paper:
+
+```
+@inproceedings {yang-asent,
+    title = {Neurális entitásorientált szentimentelemző alkalmazás magyar nyelvre},
+	booktitle = {XIX. Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia (MSZNY 2023)},
+	year = {2023},
+	publisher = {Szegedi Tudományegyetem},
+	address = {Szeged, Hungary},
+	author = {Yang, Zijian Győző, Laki László János},
+	pages = {0}
+}
+
+```