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mt5-small-trimmed-it-60000-itquad-qa

Text2Text Generation
Transformers
PyTorch
Italian
mt5
question answering
Eval Results
Inference Endpoints
Model card Files Community
mt5-small-trimmed-it-60000-itquad-qa
File size: 7,811 Bytes 
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---
license: cc-by-4.0
metrics:
- bleu4
- meteor
- rouge-l
- bertscore
- moverscore
language: it
datasets:
- lmqg/qg_itquad
pipeline_tag: text2text-generation
tags:
- question answering
widget:
- text: "question: Quale batterio ha il nome del paese che colpisce di più nel suo nome?, context: Il complesso M. tubercolosi (MTBC) comprende altri quattro micobatteri causa di tubercolosi: M. bovis, M. africanum, M. canetti e M. microti. M. africanum non è molto diffuso, ma è una causa significativa di tubercolosi in alcune parti dell' Africa. M. bovis era una volta una causa comune della tubercolosi, ma l' introduzione del latte pastorizzato ha quasi completamente eliminato questo problema di salute pubblica nei paesi sviluppati. M. canetti è raro e sembra essere limitato al Corno d' Africa, anche se alcuni casi sono stati osservati negli emigranti africani. M. microti è anche raro ed è visto quasi solo in persone immunodeficienti, anche se la sua prevalenza può essere significativamente sottovalutata."
  example_title: "Question Answering Example 1" 
model-index:
- name: vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-it-60000-itquad-qa
  results:
  - task:
      name: Text2text Generation
      type: text2text-generation
    dataset:
      name: lmqg/qg_itquad
      type: default
      args: default
    metrics:
    - name: BLEU4 (Question Answering)
      type: bleu4_question_answering
      value: 0.0
    - name: ROUGE-L (Question Answering)
      type: rouge_l_question_answering
      value: 0.03
    - name: METEOR (Question Answering)
      type: meteor_question_answering
      value: 0.1
    - name: BERTScore (Question Answering)
      type: bertscore_question_answering
      value: 67.52
    - name: MoverScore (Question Answering)
      type: moverscore_question_answering
      value: 55.39
    - name: AnswerF1Score (Question Answering)
      type: answer_f1_score__question_answering
      value: 0.03
    - name: AnswerExactMatch (Question Answering)
      type: answer_exact_match_question_answering
      value: 0.0
---

# Model Card of `vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-it-60000-itquad-qa`
This model is fine-tuned version of [vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-it-60000](https://huggingface.co/vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-it-60000) for question answering task on the [lmqg/qg_itquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_itquad) (dataset_name: default) via [`lmqg`](https://github.com/asahi417/lm-question-generation).


### Overview
- **Language model:** [vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-it-60000](https://huggingface.co/vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-it-60000)   
- **Language:** it  
- **Training data:** [lmqg/qg_itquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_itquad) (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="it", model="vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-it-60000-itquad-qa")

# model prediction
answers = model.answer_q(list_question="Quale batterio ha il nome del paese che colpisce di più nel suo nome?", list_context=" Il complesso M. tubercolosi (MTBC) comprende altri quattro micobatteri causa di tubercolosi: M. bovis, M. africanum, M. canetti e M. microti. M. africanum non è molto diffuso, ma è una causa significativa di tubercolosi in alcune parti dell' Africa. M. bovis era una volta una causa comune della tubercolosi, ma l' introduzione del latte pastorizzato ha quasi completamente eliminato questo problema di salute pubblica nei paesi sviluppati. M. canetti è raro e sembra essere limitato al Corno d' Africa, anche se alcuni casi sono stati osservati negli emigranti africani. M. microti è anche raro ed è visto quasi solo in persone immunodeficienti, anche se la sua prevalenza può essere significativamente sottovalutata.")

```

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

pipe = pipeline("text2text-generation", "vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-it-60000-itquad-qa")
output = pipe("question: Quale batterio ha il nome del paese che colpisce di più nel suo nome?, context: Il complesso M. tubercolosi (MTBC) comprende altri quattro micobatteri causa di tubercolosi: M. bovis, M. africanum, M. canetti e M. microti. M. africanum non è molto diffuso, ma è una causa significativa di tubercolosi in alcune parti dell' Africa. M. bovis era una volta una causa comune della tubercolosi, ma l' introduzione del latte pastorizzato ha quasi completamente eliminato questo problema di salute pubblica nei paesi sviluppati. M. canetti è raro e sembra essere limitato al Corno d' Africa, anche se alcuni casi sono stati osservati negli emigranti africani. M. microti è anche raro ed è visto quasi solo in persone immunodeficienti, anche se la sua prevalenza può essere significativamente sottovalutata.")

```

## Evaluation


- ***Metric (Question Answering)***: [raw metric file](https://huggingface.co/vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-it-60000-itquad-qa/raw/main/eval/metric.first.answer.paragraph_question.answer.lmqg_qg_itquad.default.json) 

|                  |   Score | Type    | Dataset                                                          |
|:-----------------|--------:|:--------|:-----------------------------------------------------------------|
| AnswerExactMatch |    0    | default | [lmqg/qg_itquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_itquad) |
| AnswerF1Score    |    0.03 | default | [lmqg/qg_itquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_itquad) |
| BERTScore        |   67.52 | default | [lmqg/qg_itquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_itquad) |
| Bleu_1           |    0.03 | default | [lmqg/qg_itquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_itquad) |
| Bleu_2           |    0    | default | [lmqg/qg_itquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_itquad) |
| Bleu_3           |    0    | default | [lmqg/qg_itquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_itquad) |
| Bleu_4           |    0    | default | [lmqg/qg_itquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_itquad) |
| METEOR           |    0.1  | default | [lmqg/qg_itquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_itquad) |
| MoverScore       |   55.39 | default | [lmqg/qg_itquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_itquad) |
| ROUGE_L          |    0.03 | default | [lmqg/qg_itquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_itquad) |



## Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during fine-tuning:
 - dataset_path: lmqg/qg_itquad
 - dataset_name: default
 - input_types: ['paragraph_question']
 - output_types: ['answer']
 - prefix_types: None
 - model: vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-it-60000
 - max_length: 512
 - max_length_output: 32
 - epoch: 20
 - 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](https://huggingface.co/vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-it-60000-itquad-qa/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",
}

```