metadata
license: cc-by-4.0
metrics:
- bleu4
- meteor
- rouge-l
- bertscore
- moverscore
language: it
datasets:
- lmqg/qg_itquad
pipeline_tag: text2text-generation
tags:
- question generation
- answer extraction
widget:
- text: >-
generate question: <hl> Dopo il 1971 <hl> , l' OPEC ha tardato ad adeguare
i prezzi per riflettere tale deprezzamento.
example_title: Question Generation Example 1
- text: >-
generate question: L' individuazione del petrolio e lo sviluppo di nuovi
giacimenti richiedeva in genere <hl> da cinque a dieci anni <hl> prima di
una produzione significativa.
example_title: Question Generation Example 2
- text: >-
generate question: il <hl> Giappone <hl> è stato il paese più dipendente
dal petrolio arabo.
example_title: Question Generation Example 3
- text: >-
<hl> Il 6 ottobre 1973 , la Siria e l' Egitto, con il sostegno di altre
nazioni arabe, lanciarono un attacco a sorpresa su Israele, su Yom Kippur.
<hl> Questo rinnovo delle ostilità nel conflitto arabo-israeliano ha
liberato la pressione economica sottostante sui prezzi del petrolio. All'
epoca, l' Iran era il secondo esportatore mondiale di petrolio e un vicino
alleato degli Stati Uniti. Settimane più tardi, lo scià d' Iran ha detto
in un' intervista: Naturalmente[il prezzo del petrolio] sta andando a
salire Certamente! E come! Avete[Paesi occidentali] aumentato il prezzo
del grano che ci vendete del 300 per cento, e lo stesso per zucchero e
cemento.
example_title: Answer Extraction Example 1
- text: >-
<hl> Furono introdotti autocarri compatti, come la Toyota Hilux e il
Datsun Truck, seguiti dal camion Mazda (venduto come il Ford Courier), e
l' Isuzu costruito Chevrolet LUV. <hl> Mitsubishi rebranded il suo Forte
come Dodge D-50 pochi anni dopo la crisi petrolifera. Mazda, Mitsubishi e
Isuzu avevano partnership congiunte rispettivamente con Ford, Chrysler e
GM. In seguito i produttori americani introdussero le loro sostituzioni
nazionali (Ford Ranger, Dodge Dakota e la Chevrolet S10/GMC S-15), ponendo
fine alla loro politica di importazione vincolata.
example_title: Answer Extraction Example 2
model-index:
- name: lmqg/mt5-small-itquad-multitask
results:
- task:
name: Text2text Generation
type: text2text-generation
dataset:
name: lmqg/qg_itquad
type: default
args: default
metrics:
- name: BLEU4
type: bleu4
value: 0.07247588693912974
- name: ROUGE-L
type: rouge-l
value: 0.2183840870793931
- name: METEOR
type: meteor
value: 0.17495288244686244
- name: BERTScore
type: bertscore
value: 0.8061110932516495
- name: MoverScore
type: moverscore
value: 0.5662580131358668
- name: QAAlignedF1Score (BERTScore)
type: qa_aligned_f1_score_bertscore
value: 0.8201168562166311
- name: QAAlignedRecall (BERTScore)
type: qa_aligned_recall_bertscore
value: 0.8293064683621632
- name: QAAlignedPrecision (BERTScore)
type: qa_aligned_precision_bertscore
value: 0.8115697991577736
- name: QAAlignedF1Score (MoverScore)
type: qa_aligned_f1_score_moverscore
value: 0.5608720507831051
- name: QAAlignedRecall (MoverScore)
type: qa_aligned_recall_moverscore
value: 0.5655273951343827
- name: QAAlignedPrecision (MoverScore)
type: qa_aligned_precision_moverscore
value: 0.5567033660535845
Model Card of lmqg/mt5-small-itquad-multitask
This model is fine-tuned version of google/mt5-small for question generation task on the
lmqg/qg_itquad (dataset_name: default) via lmqg
.
This model is fine-tuned on the answer extraction task as well as the question generation.
Please cite our paper if you use the model (https://arxiv.org/abs/2210.03992).
@inproceedings{ushio-etal-2022-generative,
title = "{G}enerative {L}anguage {M}odels for {P}aragraph-{L}evel {Q}uestion {G}eneration",
author = "Ushio, Asahi and
Alva-Manchego, Fernando and
Camacho-Collados, Jose",
booktitle = "Proceedings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
month = dec,
year = "2022",
address = "Abu Dhabi, U.A.E.",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
}
Overview
- Language model: google/mt5-small
- Language: it
- Training data: lmqg/qg_itquad (default)
- Online Demo: https://autoqg.net/
- Repository: https://github.com/asahi417/lm-question-generation
- Paper: https://arxiv.org/abs/2210.03992
Usage
- With
lmqg
from lmqg import TransformersQG
# initialize model
model = TransformersQG(language='it', model='lmqg/mt5-small-itquad-multitask')
# model prediction
question_answer = model.generate_qa("Dopo il 1971 , l' OPEC ha tardato ad adeguare i prezzi per riflettere tale deprezzamento.")
- With
transformers
from transformers import pipeline
# initialize model
pipe = pipeline("text2text-generation", 'lmqg/mt5-small-itquad-multitask')
# answer extraction
answer = pipe('extract answers: <hl> Il 6 ottobre 1973 , la Siria e l' Egitto, con il sostegno di altre nazioni arabe, lanciarono un attacco a sorpresa su Israele, su Yom Kippur. <hl> Questo rinnovo delle ostilità nel conflitto arabo-israeliano ha liberato la pressione economica sottostante sui prezzi del petrolio. All' epoca, l' Iran era il secondo esportatore mondiale di petrolio e un vicino alleato degli Stati Uniti. Settimane più tardi, lo scià d' Iran ha detto in un' intervista: Naturalmente[il prezzo del petrolio] sta andando a salire Certamente! E come! Avete[Paesi occidentali] aumentato il prezzo del grano che ci vendete del 300 per cento, e lo stesso per zucchero e cemento.')
# question generation
question = pipe('generate question: <hl> Dopo il 1971 <hl> , l' OPEC ha tardato ad adeguare i prezzi per riflettere tale deprezzamento.')
Evaluation Metrics
Metrics
Dataset | Type | BLEU4 | ROUGE-L | METEOR | BERTScore | MoverScore | Link |
---|---|---|---|---|---|---|---|
lmqg/qg_itquad | default | 0.072 | 0.218 | 0.175 | 0.806 | 0.566 | link |
Metrics (QAG)
Dataset | Type | QA Aligned F1 Score (BERTScore) | QA Aligned F1 Score (MoverScore) | Link |
---|---|---|---|---|
lmqg/qg_itquad | default | 0.82 | 0.561 | link |
Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during fine-tuning:
- dataset_path: lmqg/qg_itquad
- dataset_name: default
- input_types: ['paragraph_answer', 'paragraph_sentence']
- output_types: ['question', 'answer']
- prefix_types: ['qg', 'ae']
- model: google/mt5-small
- max_length: 512
- max_length_output: 32
- epoch: 13
- batch: 16
- lr: 0.001
- fp16: False
- random_seed: 1
- gradient_accumulation_steps: 4
- label_smoothing: 0.15
The full configuration can be found at fine-tuning config file.
Citation
@inproceedings{ushio-etal-2022-generative,
title = "{G}enerative {L}anguage {M}odels for {P}aragraph-{L}evel {Q}uestion {G}eneration",
author = "Ushio, Asahi and
Alva-Manchego, Fernando and
Camacho-Collados, Jose",
booktitle = "Proceedings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
month = dec,
year = "2022",
address = "Abu Dhabi, U.A.E.",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
}