research-backup/mbart-large-cc25-jaquad-qag

license: cc-by-4.0 metrics:

• —bleu4
• —meteor
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• —bertscore
• —moverscore language: ja datasets:
• —lmqg/qagjaquad pipelinetag: text2text-generation tags:
• —questions and answers generation widget:
• —text: "ゾフィーは貴族出身ではあったが王族出身ではなく、ハプスブルク家の皇位継承者であるフランツ・フェルディナントとの結婚は貴賤結婚となった。皇帝フランツ・ヨーゼフは、2人の間に生まれた子孫が皇位を継がないことを条件として結婚を承認していた。視察が予定されている6月28日は2人の14回目の結婚記念日であった。" example_title: "Questions & Answers Generation Example 1" model-index:
• —name: lmqg/mbart-large-cc25-jaquad-qag results:
• —task: name: Text2text Generation type: text2text-generation dataset: name: lmqg/qag_jaquad type: default args: default metrics:
• —name: QAAlignedF1Score-BERTScore (Question & Answer Generation) type: qaalignedf1scorebertscorequestionanswer_generation value: 72.68
• —name: QAAlignedRecall-BERTScore (Question & Answer Generation) type: qaalignedrecallbertscorequestionanswergeneration value: 73.79
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Model Card of lmqg/mbart-large-cc25-jaquad-qag

This model is fine-tuned version of facebook/mbart-large-cc25 for question & answer pair generation task on the lmqg/qag_jaquad (dataset_name: default) via `lmqg`.

Overview

• —Language model: facebook/mbart-large-cc25
• —Language: ja
• —Training data: lmqg/qag_jaquad (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="ja", model="lmqg/mbart-large-cc25-jaquad-qag")

# model prediction
question_answer_pairs = model.generate_qa("フェルメールの作品では、17世紀のオランダの画家、ヨハネス・フェルメールの作品について記述する。フェルメールの作品は、疑問作も含め30数点しか現存しない。現存作品はすべて油彩画で、版画、下絵、素描などは残っていない。")

• —With transformers

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text2text-generation", "lmqg/mbart-large-cc25-jaquad-qag")
output = pipe("ゾフィーは貴族出身ではあったが王族出身ではなく、ハプスブルク家の皇位継承者であるフランツ・フェルディナントとの結婚は貴賤結婚となった。皇帝フランツ・ヨーゼフは、2人の間に生まれた子孫が皇位を継がないことを条件として結婚を承認していた。視察が予定されている6月28日は2人の14回目の結婚記念日であった。")

Evaluation

• —*Metric (Question & Answer Generation)*: raw metric file

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during fine-tuning:

• —datasetpath: lmqg/qagjaquad
• —dataset_name: default
• —input_types: ['paragraph']
• —outputtypes: ['questionsanswers']
• —prefix_types: None
• —model: facebook/mbart-large-cc25
• —max_length: 512
• —maxlengthoutput: 256
• —epoch: 11
• —batch: 8
• —lr: 0.0001
• —fp16: False
• —random_seed: 1
• —gradientaccumulationsteps: 8
• —label_smoothing: 0.0

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",
}