Hugging Face's logo

vocabtrimmer
/
mt5-small-trimmed-ru-15000-ruquad-qg

Text2Text Generation
Transformers
PyTorch
Russian
mt5
question generation
Eval Results
Inference Endpoints
Model card Files Community
mt5-small-trimmed-ru-15000-ruquad-qg
File size: 6,592 Bytes 
3e576ff
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
 

---
license: cc-by-4.0
metrics:
- bleu4
- meteor
- rouge-l
- bertscore
- moverscore
language: ru
datasets:
- lmqg/qg_ruquad
pipeline_tag: text2text-generation
tags:
- question generation
widget:
- text: "Нелишним будет отметить, что, развивая это направление, Д. И. Менделеев, поначалу априорно выдвинув идею о температуре, при которой высота мениска будет нулевой, <hl> в мае 1860 года <hl> провёл серию опытов."
  example_title: "Question Generation Example 1" 
- text: "Однако, франкоязычный <hl> Квебек <hl> практически никогда не включается в состав Латинской Америки."
  example_title: "Question Generation Example 2" 
- text: "Классическим примером международного синдиката XX века была группа компаний <hl> Де Бирс <hl> , которая в 1980-е годы контролировала до 90 % мировой торговли алмазами."
  example_title: "Question Generation Example 3" 
model-index:
- name: vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ru-15000-ruquad-qg
  results:
  - task:
      name: Text2text Generation
      type: text2text-generation
    dataset:
      name: lmqg/qg_ruquad
      type: default
      args: default
    metrics:
    - name: BLEU4 (Question Generation)
      type: bleu4_question_generation
      value: 18.47
    - name: ROUGE-L (Question Generation)
      type: rouge_l_question_generation
      value: 33.91
    - name: METEOR (Question Generation)
      type: meteor_question_generation
      value: 29.05
    - name: BERTScore (Question Generation)
      type: bertscore_question_generation
      value: 86.51
    - name: MoverScore (Question Generation)
      type: moverscore_question_generation
      value: 65.12
---

# Model Card of `vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ru-15000-ruquad-qg`
This model is fine-tuned version of [vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ru-15000](https://huggingface.co/vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ru-15000) for question generation task on the [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) (dataset_name: default) via [`lmqg`](https://github.com/asahi417/lm-question-generation).


### Overview
- **Language model:** [vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ru-15000](https://huggingface.co/vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ru-15000)   
- **Language:** ru  
- **Training data:** [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) (default)
- **Online Demo:** [https://autoqg.net/](https://autoqg.net/)
- **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)

### Usage
- With [`lmqg`](https://github.com/asahi417/lm-question-generation#lmqg-language-model-for-question-generation-)
```python
from lmqg import TransformersQG

# initialize model
model = TransformersQG(language="ru", model="vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ru-15000-ruquad-qg")

# model prediction
questions = model.generate_q(list_context="Нелишним будет отметить, что, развивая это направление, Д. И. Менделеев, поначалу априорно выдвинув идею о температуре, при которой высота мениска будет нулевой, в мае 1860 года провёл серию опытов.", list_answer="в мае 1860 года")

```

- With `transformers`
```python
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text2text-generation", "vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ru-15000-ruquad-qg")
output = pipe("Нелишним будет отметить, что, развивая это направление, Д. И. Менделеев, поначалу априорно выдвинув идею о температуре, при которой высота мениска будет нулевой, <hl> в мае 1860 года <hl> провёл серию опытов.")

```

## Evaluation


- ***Metric (Question Generation)***: [raw metric file](https://huggingface.co/vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ru-15000-ruquad-qg/raw/main/eval/metric.first.sentence.paragraph_answer.question.lmqg_qg_ruquad.default.json) 

|            |   Score | Type    | Dataset                                                          |
|:-----------|--------:|:--------|:-----------------------------------------------------------------|
| BERTScore  |   86.51 | default | [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) |
| Bleu_1     |   34.47 | default | [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) |
| Bleu_2     |   27.53 | default | [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) |
| Bleu_3     |   22.43 | default | [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) |
| Bleu_4     |   18.47 | default | [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) |
| METEOR     |   29.05 | default | [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) |
| MoverScore |   65.12 | default | [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) |
| ROUGE_L    |   33.91 | default | [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) |



## Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during fine-tuning:
 - dataset_path: lmqg/qg_ruquad
 - dataset_name: default
 - input_types: paragraph_answer
 - output_types: question
 - prefix_types: None
 - model: vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ru-15000
 - max_length: 512
 - max_length_output: 32
 - epoch: 14
 - 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](https://huggingface.co/vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ru-15000-ruquad-qg/raw/main/trainer_config.json).

## 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",
}

```