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license: afl-3.0
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language:
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- pt
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pipeline_tag: text2text-generation
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datasets:
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- squad
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# Model Card for Model ID
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+
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+
<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
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+
This model is intended to be used generating questions and answers from brazilian portuguese text passages,
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so you can finetune another BERT model into your generated triples (context-question-answer) for extractive question answering without supervision or labeled data.
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It was trained using [unicamp-dl/ptt5-small-t5-portuguese-vocab](https://huggingface.co/unicamp-dl/ptt5-small-t5-portuguese-vocab) base model, [Squad 1.1 portuguese version](https://huggingface.co/datasets/ArthurBaia/squad_v1_pt_br)
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[Squad 2.0 portuguese version](https://github.com/cjaniake/squad_v2.0_pt) datasets to generante question and answers from text passages.
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### Model Description
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<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
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- **Developed by:** Vitor Alcantara Batista (vabatista@gmail.com)
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- **Model type:** T5 small
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- **Language(s) (NLP):** Brazilian Portuguese
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- **License:** [Academic Free License v. 3.0](https://opensource.org/license/afl-3-0-php/)
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- **Finetuned from model :** unicamp-dl/ptt5-small-t5-portuguese-vocab
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### Model Sources [optional]
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<!-- Provide the basic links for the model. -->
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- **Repository:** This model used code from this github repo [https://github.com/patil-suraj/question_generation/](https://github.com/patil-suraj/question_generation/)
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## Usage
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<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
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How to use it (after cloning the github repo above):
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```
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from pipelines import pipeline
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+
nlp = pipeline("question-generation", model='vabatista/question-generation-t5-small-pt-br', tokenizer='vabatista/question-generation-t5-small-pt-br')
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+
text = """ PUT YOUR TEXT PASSAGE HERE """
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+
nlp(text)
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```
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Sample usage/results:
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```
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text = """A Volkswagen anunciou a chegada do ID.Buzz, a Kombi elétrica, ao Brasil. Em campanha publicitária, a marca alemã usou tecnologia de inteligência artificial
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para criar um comercial com a cantora Elis Regina, falecida em 1982, e a sua filha, a também cantora Maria Rita. Ambas aparecem cantando juntas a música 'Como Nossos Pais', composta por Belchior e eternizada por Elis.
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+
O vídeo, que já foi divulgado nas redes sociais da marca, foi exibido pela primeira vez em comemoração de 70 anos da Volkswagen no ginásio do Ibirapuera, em São Paulo.
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+
Diante de 5 mil pessoas, entre funcionários e convidados, a apresentação ainda contou com a presença de Maria Rita, que também cantou ao vivo a canção e se emocionou bastante -
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a cantora chegou a chorar abraçada com Ciro Possobom, CEO da VW do Brasil.
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A técnica utilizada, conhecida também como "deep fake", aplica IA para criar conteúdos realistas. No caso, foi produzida pela agência AlmapBBDO."""
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nlp(text)
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[{'answer': 'Kombi elétrica', 'question': 'Qual é o nome do ID.Buzz?'},
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{'answer': 'tecnologia de inteligência artificial',
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'question': 'O que a Volkswagen usou para criar um comercial com Elis Regina?'},
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{'answer': 'Como Nossos Pais',
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'question': 'Qual é o nome da música que Elis Regina cantou?'},
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{'answer': '70 anos',
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'question': 'Qual foi o aniversário da Volkswagen em comemoração ao ID.Buzz?'},
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{'answer': 'Ciro Possobom', 'question': 'Quem foi o CEO da VW do Brasil?'},
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69 |
+
{'answer': 'deep fake', 'question': 'Qual é o outro nome para o ID.Buzz?'},
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70 |
+
{'answer': 'AlmapBBDO', 'question': 'Qual agência produziu o ID.Buzz?'}]
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```
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You may also use this model directly using this inputs (you can test on the sandbox in this page):
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1. extrair respostas: \<PHRASE HERE>
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2. gerar pergunta: \<HIGHLIGHTED PHRASE HERE>
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where \<HIGHLIGHTED PHRASE> uses \<hl> token to highlight generated answer.
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Example:
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input: "extrair respostas: A Volkswagen anunciou a chegada do ID.Buzz, a Kombi elétrica, ao Brasil."
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output: ID.Buzz
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input: "gerar perguntas: A Volkswagen anunciou a chegada do \<hl> ID.Buzz \<hl>, a Kombi elétrica, ao Brasil."
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output: "Qual é o nome da Kombi elétrica da Volkswagen no Brasil?"
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89 |
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90 |
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91 |
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92 |
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93 |
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## Training Details
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10 epochs, learning-rate 1e-4
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## Model Card Authors
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Vitor Alcantara Batista
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## Model Card Contact
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103 |
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vabatista@gmail.com
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