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@@ -21,7 +21,7 @@ widget:
21
  - text: "contre <hl> Normie Smith <hl> et 15 000 dollars le 28 novembre 1938."
22
  example_title: "Question Generation Example 3"
23
  model-index:
24
- - name: lmqg/mt5-small-frquad
25
  results:
26
  - task:
27
  name: Text2text Generation
@@ -66,7 +66,7 @@ model-index:
66
  value: 62.46
67
  ---
68
 
69
- # Model Card of `lmqg/mt5-small-frquad`
70
  This model is fine-tuned version of [google/mt5-small](https://huggingface.co/google/mt5-small) for question generation task on the [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) (dataset_name: default) via [`lmqg`](https://github.com/asahi417/lm-question-generation).
71
 
72
 
@@ -84,7 +84,7 @@ This model is fine-tuned version of [google/mt5-small](https://huggingface.co/go
84
  from lmqg import TransformersQG
85
 
86
  # initialize model
87
- model = TransformersQG(language="fr", model="lmqg/mt5-small-frquad")
88
 
89
  # model prediction
90
  questions = model.generate_q(list_context="Créateur » (Maker), lui aussi au singulier, « le Suprême Berger » (The Great Shepherd) ; de l'autre, des réminiscences de la théologie de l'Antiquité : le tonnerre, voix de Jupiter, « Et souvent ta voix gronde en un tonnerre terrifiant », etc.", list_answer="le Suprême Berger")
@@ -95,7 +95,7 @@ questions = model.generate_q(list_context="Créateur » (Maker), lui aussi au si
95
  ```python
96
  from transformers import pipeline
97
 
98
- pipe = pipeline("text2text-generation", "lmqg/mt5-small-frquad")
99
  output = pipe("Créateur » (Maker), lui aussi au singulier, « <hl> le Suprême Berger <hl> » (The Great Shepherd) ; de l'autre, des réminiscences de la théologie de l'Antiquité : le tonnerre, voix de Jupiter, « Et souvent ta voix gronde en un tonnerre terrifiant », etc.")
100
 
101
  ```
@@ -103,7 +103,7 @@ output = pipe("Créateur » (Maker), lui aussi au singulier, « <hl> le Suprême
103
  ## Evaluation
104
 
105
 
106
- - ***Metric (Question Generation)***: [raw metric file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-small-frquad/raw/main/eval/metric.first.sentence.paragraph_answer.question.lmqg_qg_frquad.default.json)
107
 
108
  | | Score | Type | Dataset |
109
  |:-----------|--------:|:--------|:-----------------------------------------------------------------|
@@ -117,7 +117,7 @@ output = pipe("Créateur » (Maker), lui aussi au singulier, « <hl> le Suprême
117
  | ROUGE_L | 28.56 | default | [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) |
118
 
119
 
120
- - ***Metric (Question & Answer Generation)***: QAG metrics are computed with *the gold answer* and generated question on it for this model, as the model cannot provide an answer. [raw metric file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-small-frquad/raw/main/eval/metric.first.answer.paragraph.questions_answers.lmqg_qg_frquad.default.json)
121
 
122
  | | Score | Type | Dataset |
123
  |:--------------------------------|--------:|:--------|:-----------------------------------------------------------------|
@@ -149,7 +149,7 @@ The following hyperparameters were used during fine-tuning:
149
  - gradient_accumulation_steps: 1
150
  - label_smoothing: 0.15
151
 
152
- The full configuration can be found at [fine-tuning config file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-small-frquad/raw/main/trainer_config.json).
153
 
154
  ## Citation
155
  ```
 
21
  - text: "contre <hl> Normie Smith <hl> et 15 000 dollars le 28 novembre 1938."
22
  example_title: "Question Generation Example 3"
23
  model-index:
24
+ - name: lmqg/mt5-small-frquad-qg
25
  results:
26
  - task:
27
  name: Text2text Generation
 
66
  value: 62.46
67
  ---
68
 
69
+ # Model Card of `lmqg/mt5-small-frquad-qg`
70
  This model is fine-tuned version of [google/mt5-small](https://huggingface.co/google/mt5-small) for question generation task on the [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) (dataset_name: default) via [`lmqg`](https://github.com/asahi417/lm-question-generation).
71
 
72
 
 
84
  from lmqg import TransformersQG
85
 
86
  # initialize model
87
+ model = TransformersQG(language="fr", model="lmqg/mt5-small-frquad-qg")
88
 
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  # model prediction
90
  questions = model.generate_q(list_context="Créateur » (Maker), lui aussi au singulier, « le Suprême Berger » (The Great Shepherd) ; de l'autre, des réminiscences de la théologie de l'Antiquité : le tonnerre, voix de Jupiter, « Et souvent ta voix gronde en un tonnerre terrifiant », etc.", list_answer="le Suprême Berger")
 
95
  ```python
96
  from transformers import pipeline
97
 
98
+ pipe = pipeline("text2text-generation", "lmqg/mt5-small-frquad-qg")
99
  output = pipe("Créateur » (Maker), lui aussi au singulier, « <hl> le Suprême Berger <hl> » (The Great Shepherd) ; de l'autre, des réminiscences de la théologie de l'Antiquité : le tonnerre, voix de Jupiter, « Et souvent ta voix gronde en un tonnerre terrifiant », etc.")
100
 
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  ```
 
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  ## Evaluation
104
 
105
 
106
+ - ***Metric (Question Generation)***: [raw metric file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-small-frquad-qg/raw/main/eval/metric.first.sentence.paragraph_answer.question.lmqg_qg_frquad.default.json)
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  | | Score | Type | Dataset |
109
  |:-----------|--------:|:--------|:-----------------------------------------------------------------|
 
117
  | ROUGE_L | 28.56 | default | [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) |
118
 
119
 
120
+ - ***Metric (Question & Answer Generation)***: QAG metrics are computed with *the gold answer* and generated question on it for this model, as the model cannot provide an answer. [raw metric file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-small-frquad-qg/raw/main/eval/metric.first.answer.paragraph.questions_answers.lmqg_qg_frquad.default.json)
121
 
122
  | | Score | Type | Dataset |
123
  |:--------------------------------|--------:|:--------|:-----------------------------------------------------------------|
 
149
  - gradient_accumulation_steps: 1
150
  - label_smoothing: 0.15
151
 
152
+ The full configuration can be found at [fine-tuning config file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-small-frquad-qg/raw/main/trainer_config.json).
153
 
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  ## Citation
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  ```