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license: cc-by-4.0 |
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metrics: |
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- bleu4 |
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- meteor |
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- rouge-l |
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- bertscore |
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- moverscore |
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language: it |
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datasets: |
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- lmqg/qg_itquad |
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pipeline_tag: text2text-generation |
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tags: |
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- question generation |
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- answer extraction |
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widget: |
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- text: "generate question: <hl> Dopo il 1971 <hl> , l' OPEC ha tardato ad adeguare i prezzi per riflettere tale deprezzamento." |
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example_title: "Question Generation Example 1" |
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- 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." |
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example_title: "Question Generation Example 2" |
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- text: "generate question: il <hl> Giappone <hl> è stato il paese più dipendente dal petrolio arabo." |
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example_title: "Question Generation Example 3" |
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- 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." |
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example_title: "Answer Extraction Example 1" |
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- 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." |
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example_title: "Answer Extraction Example 2" |
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model-index: |
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- name: lmqg/mt5-small-itquad-multitask |
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results: |
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- task: |
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name: Text2text Generation |
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type: text2text-generation |
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dataset: |
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name: lmqg/qg_itquad |
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type: default |
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args: default |
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metrics: |
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- name: BLEU4 |
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type: bleu4 |
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value: 0.07247588693912974 |
|
- name: ROUGE-L |
|
type: rouge-l |
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value: 0.2183840870793931 |
|
- name: METEOR |
|
type: meteor |
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value: 0.17495288244686244 |
|
- name: BERTScore |
|
type: bertscore |
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value: 0.8061110932516495 |
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- name: MoverScore |
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type: moverscore |
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value: 0.5662580131358668 |
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# Model Card of `lmqg/mt5-small-itquad-multitask` |
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This model is fine-tuned version of [google/mt5-small](https://huggingface.co/google/mt5-small) for question generation task on the |
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[lmqg/qg_itquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_itquad) (dataset_name: default) via [`lmqg`](https://github.com/asahi417/lm-question-generation). |
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This model is fine-tuned on the answer extraction task as well as the question generation. |
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Please cite our paper if you use the model ([https://arxiv.org/abs/2210.03992](https://arxiv.org/abs/2210.03992)). |
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``` |
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@inproceedings{ushio-etal-2022-generative, |
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title = "{G}enerative {L}anguage {M}odels for {P}aragraph-{L}evel {Q}uestion {G}eneration", |
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author = "Ushio, Asahi and |
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Alva-Manchego, Fernando and |
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Camacho-Collados, Jose", |
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booktitle = "Proceedings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing", |
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month = dec, |
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year = "2022", |
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address = "Abu Dhabi, U.A.E.", |
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publisher = "Association for Computational Linguistics", |
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} |
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``` |
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### Overview |
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- **Language model:** [google/mt5-small](https://huggingface.co/google/mt5-small) |
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- **Language:** it |
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- **Training data:** [lmqg/qg_itquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_itquad) (default) |
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- **Online Demo:** [https://autoqg.net/](https://autoqg.net/) |
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- **Repository:** [https://github.com/asahi417/lm-question-generation](https://github.com/asahi417/lm-question-generation) |
|
- **Paper:** [https://arxiv.org/abs/2210.03992](https://arxiv.org/abs/2210.03992) |
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### Usage |
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- With [`lmqg`](https://github.com/asahi417/lm-question-generation#lmqg-language-model-for-question-generation-) |
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```python |
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from lmqg import TransformersQG |
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# initialize model |
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model = TransformersQG(language='it', model='lmqg/mt5-small-itquad-multitask') |
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# model prediction |
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question_answer = model.generate_qa("Dopo il 1971 , l' OPEC ha tardato ad adeguare i prezzi per riflettere tale deprezzamento.") |
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|
``` |
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|
- With `transformers` |
|
```python |
|
|
|
from transformers import pipeline |
|
# initialize model |
|
pipe = pipeline("text2text-generation", 'lmqg/mt5-small-itquad-multitask') |
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# 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.') |
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# question generation |
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question = pipe('generate question: <hl> Dopo il 1971 <hl> , l' OPEC ha tardato ad adeguare i prezzi per riflettere tale deprezzamento.') |
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``` |
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## Evaluation Metrics |
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### Metrics |
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| Dataset | Type | BLEU4 | ROUGE-L | METEOR | BERTScore | MoverScore | Link | |
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|:--------|:-----|------:|--------:|-------:|----------:|-----------:|-----:| |
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| [lmqg/qg_itquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_itquad) | default | 0.072 | 0.218 | 0.175 | 0.806 | 0.566 | [link](https://huggingface.co/lmqg/mt5-small-itquad-multitask/raw/main/eval/metric.first.sentence.paragraph_answer.question.lmqg_qg_itquad.default.json) | |
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## Training hyperparameters |
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The following hyperparameters were used during fine-tuning: |
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- dataset_path: lmqg/qg_itquad |
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- dataset_name: default |
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- 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 |
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The full configuration can be found at [fine-tuning config file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-small-itquad-multitask/raw/main/trainer_config.json). |
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## Citation |
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``` |
|
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|
@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", |
|
} |
|
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|
``` |
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