Model Card of lmqg/mt5-small-frquad-ae

This model is fine-tuned version of google/mt5-small for answer extraction on the lmqg/qg_frquad (dataset_name: default) via lmqg.

Overview

• Language model: google/mt5-small
• Language: fr
• Training data: lmqg/qg_frquad (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="fr", model="lmqg/mt5-small-frquad-ae")

# model prediction
answers = model.generate_a("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

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text2text-generation", "lmqg/mt5-small-frquad-ae")
output = pipe("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

• Metric (Answer Extraction): raw metric file

	Score	Type	Dataset
AnswerExactMatch	39.05	default	lmqg/qg_frquad
AnswerF1Score	59.77	default	lmqg/qg_frquad
BERTScore	85.04	default	lmqg/qg_frquad
Bleu_1	34.18	default	lmqg/qg_frquad
Bleu_2	29.45	default	lmqg/qg_frquad
Bleu_3	25.72	default	lmqg/qg_frquad
Bleu_4	22.44	default	lmqg/qg_frquad
METEOR	32.89	default	lmqg/qg_frquad
MoverScore	72.46	default	lmqg/qg_frquad
ROUGE_L	39.55	default	lmqg/qg_frquad

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during fine-tuning:

• dataset_path: lmqg/qg_frquad
• dataset_name: default
• input_types: ['paragraph_sentence']
• output_types: ['answer']
• prefix_types: None
• model: google/mt5-small
• max_length: 512
• max_length_output: 32
• epoch: 23
• batch: 32
• lr: 0.0005
• fp16: False
• random_seed: 1
• gradient_accumulation_steps: 2
• 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",
}