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language: fr
datasets:
  - piaf
  - FQuAD
  - SQuAD-FR
widget:
  - text: Comment s'appelle le portail open data du gouvernement ?
    context: >-
      Etalab est une administration publique française qui fait notamment office
      de Chief Data Officer de l'État et coordonne la conception et la mise en
      œuvre de sa stratégie dans le domaine de la donnée (ouverture et partage
      des données publiques ou open data, exploitation des données et
      intelligence artificielle...). Ainsi, Etalab développe et maintient le
      portail des données ouvertes du gouvernement français data.gouv.fr. Etalab
      promeut également une plus grande ouverture l'administration sur la
      société (gouvernement ouvert) : transparence de l'action publique,
      innovation ouverte, participation citoyenne... elle promeut l’innovation,
      l’expérimentation, les méthodes de travail ouvertes, agiles et itératives,
      ainsi que les synergies avec la société civile pour décloisonner
      l’administration et favoriser l’adoption des meilleures pratiques
      professionnelles dans le domaine du numérique. À ce titre elle étudie
      notamment l’opportunité de recourir à des technologies en voie de
      maturation issues du monde de la recherche. Cette entité chargée de
      l'innovation au sein de l'administration doit contribuer à l'amélioration
      du service public grâce au numérique. Elle est rattachée à la Direction
      interministérielle du numérique, dont les missions et l’organisation ont
      été fixées par le décret du 30 octobre 2019.  Dirigé par Laure Lucchesi
      depuis 2016, elle rassemble une équipe pluridisciplinaire d'une trentaine
      de personnes.

camembert-base-squadFR-fquad-piaf

Description

Question-answering French model, using base CamemBERT fine-tuned on a combo of three French Q&A datasets:

Training hyperparameters

python run_squad.py \
--model_type camembert \
--model_name_or_path camembert-base \
--do_train --do_eval \
--train_file data/SQuAD+fquad+piaf.json \
--predict_file data/fquad_valid.json \
--per_gpu_train_batch_size 12 \ 
--learning_rate 3e-5 \ 
--num_train_epochs 4 \  
--max_seq_length 384 \ 
--doc_stride 128 \
--save_steps 10000

Evaluation results

FQuAD v1.0 Evaluation

{"f1": 79.81, "exact_match": 55.14}

SQuAD-FR Evaluation

{"f1": 80.61, "exact_match": 59.54}

Usage

from transformers import pipeline

nlp = pipeline('question-answering', model='etalab-ia/camembert-base-squadFR-fquad-piaf', tokenizer='etalab-ia/camembert-base-squadFR-fquad-piaf')

nlp({
    'question': "Qui est Claude Monet?",
    'context': "Claude Monet, né le 14 novembre 1840 à Paris et mort le 5 décembre 1926 à Giverny, est un peintre français et l’un des fondateurs de l'impressionnisme."
})

Citation

PIAF

@inproceedings{KeraronLBAMSSS20,
  author    = {Rachel Keraron and
               Guillaume Lancrenon and
               Mathilde Bras and
               Fr{\'{e}}d{\'{e}}ric Allary and
               Gilles Moyse and
               Thomas Scialom and
               Edmundo{-}Pavel Soriano{-}Morales and
               Jacopo Staiano},
  title     = {Project {PIAF:} Building a Native French Question-Answering Dataset},
  booktitle = {{LREC}},
  pages     = {5481--5490},
  publisher = {European Language Resources Association},
  year      = {2020}
}

FQuAD

@article{dHoffschmidt2020FQuADFQ,
  title={FQuAD: French Question Answering Dataset},
  author={Martin d'Hoffschmidt and Maxime Vidal and Wacim Belblidia and Tom Brendl'e and Quentin Heinrich},
  journal={ArXiv},
  year={2020},
  volume={abs/2002.06071}
}

SQuAD-FR

 @MISC{kabbadj2018,
   author =       "Kabbadj, Ali",
   title =        "Something new in French Text Mining and Information Extraction (Universal Chatbot): Largest Q&A French training dataset (110 000+) ",
   editor =       "linkedin.com",
   month =        "November",
   year =         "2018",
   url =          "\url{https://www.linkedin.com/pulse/something-new-french-text-mining-information-chatbot-largest-kabbadj/}",
   note =         "[Online; posted 11-November-2018]",
 }