update readme.md

from transformers import pipeline

input_text = """सांसदको लोगो छोडेर सिलाम साक्मामा मात्र भेटिएपछि उनलाई जिज्ञाशा राखियो ।उनले किराती परम्परामा सिलाम साक्माको महत्त्वबारे उल्लेख गर्दै 'कान्तिपुर' को स्मरणका लागि 'सिलाम साक्मा' लगाएको तस्बिर खिच्न आग्रह गरे । स्मरणका लागि भन्दै खिचाएको त्यही तस्बिर जस्तै उनले राजनीतिमा खेलेको भूमिका र योगदान पनि अब इतिहासको गर्भमा पुगेको छ ।

अब शान्त, शालीन र भद्र राजनीतिज्ञका रूपमा धेरैले चिन्ने तिनै सादगी सुवासचन्द्र नेम्वाङको भौतिक शरीर अब रहेन । सोमबार मध्यराति उनको निधन भयो । उनको निधनप्रति धेरै राजनीतिज्ञ, सामाजिक क्षेत्रका व्यक्ति लगायतले गहिरो शोक व्यक्त गरेका छन् । सक्रिय राजनीतिक गतिविधिमा संलग्न रहँदा रहँदै भएको उनको निधनले एमालेजन मात्र होइन धेरैलाई स्तब्ध बनाएको छ । नेम्वाङप्रतिका श्रद्धाञ्जलीका शब्द र तस्बिरले सामाजिक सञ्जालहरू पनि शोकमय भएका छन् ।

इलामको सुन्तलाबारीमा २००९ सालमा जन्मिएका नेम्वाङको ७० वर्षे जीवनका पछिल्ला ५० वर्ष भने सक्रिय राजनीतिमा बिते । कानुनी पृष्टभूमिसहित पार्टी राजनीतिमा सक्रिय रहेका नेम्वाङ संविधानसभाबाट संविधान जारी गर्ने हरेक घटनाक्रममा एक प्रत्यक्ष साक्षी र निर्णयकर्ता हुन् । संविधानसभा, सभामुख र संसद् भन्नेबित्तिकै त्यसको पर्यायवाचीका रूपमा नाम लिइने व्यक्ति थिए, नेम्वाङ । दुइटै संविधानसभाका अध्यक्ष नेम्वाङले संविधानसभाबाट संविधान जारी गर्ने क्रममा खेलेको भूमिका स्मरणीय छ ।"""

summarizer = pipeline("summarization", model="Bijayab/a100_80_nepberta")

results = summarizer(input_text, max_length=130, min_length=30, do_sample=False)

print(results[0]['summary_text'])

README.md

@@ -11,12 +11,7 @@ tags:
 - nepali
 - BART
 - NLP
+datasets:
+- csebuetnlp/xlsum
 ---
-import torch
 
-# Load model directly
-# Load model directly
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
-
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Bijayab/nepberta80")
-model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Bijayab/nepberta80")