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research-backup/mbart-large-cc25-frquad-qg-ae

sourceHugging Facecc-by-4.0updated 4y agoView on Hugging Face
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Model Card

license: cc-by-4.0 metrics:

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  • —bertscore
  • —moverscore language: fr datasets:
  • —lmqg/qgfrquad pipelinetag: text2text-generation tags:
  • —question generation
  • —answer extraction widget:
  • —text: "generate question: 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." example_title: "Question Generation Example 1"
  • —text: "generate question: Ce black dog peut être lié à des évènements traumatisants issus du monde extérieur, tels que son renvoi de l'Amirauté après la catastrophe des Dardanelles, lors de la <hl> Grande Guerre <hl> de 14-18, ou son rejet par l'électorat en juillet 1945." example_title: "Question Generation Example 2"
  • —text: "generate question: contre <hl> Normie Smith <hl> et 15 000 dollars le 28 novembre 1938." example_title: "Question Generation Example 3"
  • —text: "extract answers: Pourtant, la strophe spensérienne, utilisée cinq fois avant que ne commence le chœur, constitue en soi un vecteur dont les répétitions structurelles, selon Ricks, relèvent du pur lyrisme tout en constituant une menace potentielle. Après les huit sages pentamètres iambiques, l'alexandrin final <hl> permet une pause <hl>, « véritable illusion d'optique » qu'accentuent les nombreuses expressions archaïsantes telles que did swoon, did seem, did go, did receive, did make, qui doublent le prétérit en un temps composé et paraissent à la fois « très précautionneuses et très peu pressées »." example_title: "Answer Extraction Example 1"
  • —text: "extract answers: Néanmoins, une fois encore, l'arithmétique modulaire est insuffisante pour venir à bout du théorème. Dirichlet utilise de nombreuses techniques analytiques, comme les séries entières et l'analyse complexe. Le fruit de ces travaux donne naissance à une nouvelle branche des mathématiques : la théorie analytique des nombres. L'un des points cruciaux de cette théorie provient de l'unique article de <hl> Bernhard Riemann <hl> en théorie des nombres : Sur le nombre de nombres premiers inférieurs à une taille donnée. Il conjecture une localisation des racines de sa fonction ζ. La recherche de la position des racines, initiée par Dirichlet, devient une préoccupation centrale et reste l'une des conjectures pressenties comme les plus difficiles des mathématiques de notre époque." example_title: "Answer Extraction Example 2" model-index:
  • —name: lmqg/mbart-large-cc25-frquad-qg-ae results:
  • —task: name: Text2text Generation type: text2text-generation dataset: name: lmqg/qg_frquad type: default args: default metrics:
  • —name: BLEU4 (Question Generation) type: bleu4questiongeneration value: 0.91
  • —name: ROUGE-L (Question Generation) type: rougelquestion_generation value: 18.54
  • —name: METEOR (Question Generation) type: meteorquestiongeneration value: 8.56
  • —name: BERTScore (Question Generation) type: bertscorequestiongeneration value: 72.56
  • —name: MoverScore (Question Generation) type: moverscorequestiongeneration value: 50.46
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  • —name: BLEU4 (Answer Extraction) type: bleu4answerextraction value: 0.0
  • —name: ROUGE-L (Answer Extraction) type: rougelanswer_extraction value: 3.48
  • —name: METEOR (Answer Extraction) type: meteoranswerextraction value: 3.24
  • —name: BERTScore (Answer Extraction) type: bertscoreanswerextraction value: 58.41
  • —name: MoverScore (Answer Extraction) type: moverscoreanswerextraction value: 45.72
  • —name: AnswerF1Score (Answer Extraction) type: answerf1score_answerextraction value: 3.66
  • —name: AnswerExactMatch (Answer Extraction) type: answerexactmatchanswerextraction value: 0.0 ---

Model Card of lmqg/mbart-large-cc25-frquad-qg-ae

This model is fine-tuned version of facebook/mbart-large-cc25 for question generation and answer extraction jointly on the lmqg/qg_frquad (dataset_name: default) via `lmqg`.

Overview

Usage

python
from lmqg import TransformersQG

# initialize model
model = TransformersQG(language="fr", model="lmqg/mbart-large-cc25-frquad-qg-ae")

# model prediction
question_answer_pairs = model.generate_qa("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.")
  • —With transformers
python
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text2text-generation", "lmqg/mbart-large-cc25-frquad-qg-ae")

# answer extraction
answer = pipe("generate question: 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.")

# question generation
question = pipe("extract answers: Pourtant, la strophe spensérienne, utilisée cinq fois avant que ne commence le chœur, constitue en soi un vecteur dont les répétitions structurelles, selon Ricks, relèvent du pur lyrisme tout en constituant une menace potentielle. Après les huit sages pentamètres iambiques, l'alexandrin final <hl> permet une pause <hl>, « véritable illusion d'optique » qu'accentuent les nombreuses expressions archaïsantes telles que did swoon, did seem, did go, did receive, did make, qui doublent le prétérit en un temps composé et paraissent à la fois « très précautionneuses et très peu pressées ».")

Evaluation

ScoreTypeDataset
BERTScore72.56defaultlmqg/qg_frquad
Bleu_116.16defaultlmqg/qg_frquad
Bleu_24.88defaultlmqg/qg_frquad
Bleu_31.85defaultlmqg/qg_frquad
Bleu_40.91defaultlmqg/qg_frquad
METEOR8.56defaultlmqg/qg_frquad
MoverScore50.46defaultlmqg/qg_frquad
ROUGE_L18.54defaultlmqg/qg_frquad
ScoreTypeDataset
QAAlignedF1Score (BERTScore)77.72defaultlmqg/qg_frquad
QAAlignedF1Score (MoverScore)51.65defaultlmqg/qg_frquad
QAAlignedPrecision (BERTScore)76.9defaultlmqg/qg_frquad
QAAlignedPrecision (MoverScore)51.15defaultlmqg/qg_frquad
QAAlignedRecall (BERTScore)78.58defaultlmqg/qg_frquad
QAAlignedRecall (MoverScore)52.16defaultlmqg/qg_frquad
ScoreTypeDataset
AnswerExactMatch0defaultlmqg/qg_frquad
AnswerF1Score3.66defaultlmqg/qg_frquad
BERTScore58.41defaultlmqg/qg_frquad
Bleu_12.56defaultlmqg/qg_frquad
Bleu_20.76defaultlmqg/qg_frquad
Bleu_30defaultlmqg/qg_frquad
Bleu_40defaultlmqg/qg_frquad
METEOR3.24defaultlmqg/qg_frquad
MoverScore45.72defaultlmqg/qg_frquad
ROUGE_L3.48defaultlmqg/qg_frquad

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during fine-tuning:

  • —datasetpath: lmqg/qgfrquad
  • —dataset_name: default
  • —inputtypes: ['paragraphanswer', 'paragraph_sentence']
  • —output_types: ['question', 'answer']
  • —prefix_types: ['qg', 'ae']
  • —model: facebook/mbart-large-cc25
  • —max_length: 512
  • —maxlengthoutput: 32
  • —epoch: 5
  • —batch: 2
  • —lr: 0.0001
  • —fp16: False
  • —random_seed: 1
  • —gradientaccumulationsteps: 32
  • —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",
}