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+# Usage with SentenceTransformers
+The usage becomes easier when you have SentenceTransformers installed. Then, you can use the pre-trained models like this:
+
+```python
+from sentence_transformers import CrossEncoder
+model = CrossEncoder('model_name')
+scores = model.predict([(Paragraph1a, Paragraph1b), (Paragraph2a, Paragraph2b) , (Paragraph3a, Paragraph3b)])
+```
+# Usage with Huggingface Transformers
+The usage becomes easier when you have SentenceTransformers installed. Then, you can use the pre-trained models like this:
+
+```python
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
+model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(name_model)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(name_model)
+with torch.no_grad():
+  encoded_input = tokenizer('[SEP]'.join([Paragraph1a, Paragraph1b]), return_tensors='pt')
+  output = model(**encoded_input).logits[0]
+```
+
+# Example results
+paragraph1 = '이러한 국제 정세 속에서 우리나라도 ‘제4차 산업혁명을 선도할 지식재산 경쟁력 확보’를 목표로 제2차 국가지식재산기본계획(2017~2021)을 수립하였다. 신기술 도입, 콘텐츠의 디지털화, 나고야 의정서 발효 등의 글로벌 환경 변화를 반영한 본 계획의 시행을 통해 지식재산 제도'
+paragraph2 = '선진화와 7조 7,251억 원의 생산, 3조 6,017억 원의 부가가치, 79,076명의 취업, 63,389명의 취업 유발 등의 경제적 파급효과가 예상된다.'
+(Where the two paragraphs incorrectly separated)
+- Output from ST: [ 2.9367106, -2.7748516]
+- Output from HF: [ 2.9245, -2.7643]
+
+paragraph1 = '1) 주요 정책의 흐름'
+paragraph2 = '2020년은 미국의 지식재산 정책에 있어서 중요한 시기라고 할 수 있다. 미국의 도날드 트럼프 행정부의 마지막 임기로서 지식재산권과 관련한 무역전쟁도 한창진행 중이었기 때문이다. 2018년부터 지속된 미·중 무역전쟁에 대해 트럼프 미국 대통령과 류허 중국 중앙정치국 위원 겸 부총리는 2020년 1월 15일 1단계 무역합의에 서명하였고 2월 14일부터 발효되었다. 미·중의 1단계 무역합의문에는 중국의 지식재산권 침해에 대한 입증책임'
+(Where the two paragraphs correctly separated)
+- Output from ST: [-4.113529 ,  4.1533113]
+- Output from HF: [-4.1086,  4.1488]
+
+# Training details
+Datasets:
+- KorQuAD2.1 and AIHub Goverment Documents cleaned from HTML