Mihakram commited on
Commit
3c767cb
1 Parent(s): 9920e0d

Update README.md

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. README.md +36 -8
README.md CHANGED
@@ -1,6 +1,12 @@
1
  ---
2
  language:
3
  - ar
 
 
 
 
 
 
4
  widget:
5
  - text: "context: الثورة الجزائرية أو ثورة المليون شهيد، اندلعت في 1 نوفمبر 1954 ضد المستعمر الفرنسي ودامت 7 سنوات ونصف. استشهد فيها أكثر من مليون ونصف مليون جزائري answer: 7 سنوات ونصف </s>
6
  "
@@ -8,21 +14,37 @@ widget:
8
 
9
  - text: "context: مات المستشار الألماني أدولف هتلر في 30 أبريل 1945 منتحرا عن طريق تناول مادة السيانيد السامة وإطلاق النار على نفسه وهي الرواية العامة المقبولة لطريقة موت الزعيم النازي answer: منتحرا </s>
10
  "
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
11
 
12
  ---
13
- # Arabic Question generation Model
14
- [AraT5-Base Model](https://huggingface.co/UBC-NLP/AraT5-base) fine-tuned on Arabic Question-Answering Dataset for **Question generation**
15
 
16
- Get the Question from given Context and a Answer
17
-
18
-
19
- ## Details of Ara-T5
20
-
21
- The **Ara-T5** model was presented in [AraT5: Text-to-Text Transformers for Arabic Language Generation](https://arxiv.org/abs/2109.12068) by *El Moatez Billah Nagoudi, AbdelRahim Elmadany, Muhammad Abdul-Mageed*
22
 
 
 
23
 
24
  ## Model in Action 🚀
25
  ```python
 
26
  from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForSeq2SeqLM
27
 
28
  model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Mihakram/Arabic_Question_Generation")
@@ -51,6 +73,12 @@ get_question(context,answer)
51
  #output : question="كم استمرت الثورة الجزائرية؟ "
52
 
53
  ```
 
 
 
 
 
 
54
  ## Citation
55
  If you want to cite this model you can use this:
56
 
 
1
  ---
2
  language:
3
  - ar
4
+ tags:
5
+ - answer-aware-question-generation
6
+ - question-generation
7
+ - QG
8
+ dataset:
9
+ - arabic_question_answering
10
  widget:
11
  - text: "context: الثورة الجزائرية أو ثورة المليون شهيد، اندلعت في 1 نوفمبر 1954 ضد المستعمر الفرنسي ودامت 7 سنوات ونصف. استشهد فيها أكثر من مليون ونصف مليون جزائري answer: 7 سنوات ونصف </s>
12
  "
 
14
 
15
  - text: "context: مات المستشار الألماني أدولف هتلر في 30 أبريل 1945 منتحرا عن طريق تناول مادة السيانيد السامة وإطلاق النار على نفسه وهي الرواية العامة المقبولة لطريقة موت الزعيم النازي answer: منتحرا </s>
16
  "
17
+ metrics:
18
+ - bleu
19
+ model-index:
20
+ - name: Arabic-Question-Generation
21
+ results:
22
+ - task:
23
+ name: Question-Generation
24
+ type: automatic-question-generation
25
+ metrics:
26
+ - name: Bleu1
27
+ type: bleu
28
+ value: 1.1475
29
+
30
 
31
  ---
32
+ # Arabic Question Generation Model
33
+ This Model is fine-tuned[AraT5-Base Model](https://huggingface.co/UBC-NLP/AraT5-base) on Arabic Question-Answering Dataset for **Question Generation** task .It achieves the following results on the evaluation set:
34
 
35
+ - Bleu 1: 37.62
36
+ - Bleu 2: 27.80
37
+ - Bleu 3: 20.89
38
+ - Bleu 4: 15.87
39
+ - Meteor: 33.19
40
+ - Rouge-L: 43.37
41
 
42
+ ##Live Demo
43
+ Get the Question from given Context and a Answer :[Arabic QG Model](https://huggingface.co/spaces/Mihakram/Arabic_Question_Generation)
44
 
45
  ## Model in Action 🚀
46
  ```python
47
+ #Requirements !pip install transformers
48
  from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForSeq2SeqLM
49
 
50
  model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Mihakram/Arabic_Question_Generation")
 
73
  #output : question="كم استمرت الثورة الجزائرية؟ "
74
 
75
  ```
76
+
77
+ ## Details of Ara-T5
78
+
79
+ The **Ara-T5** model was presented in [AraT5: Text-to-Text Transformers for Arabic Language Generation](https://arxiv.org/abs/2109.12068) by *El Moatez Billah Nagoudi, AbdelRahim Elmadany, Muhammad Abdul-Mageed*
80
+
81
+
82
  ## Citation
83
  If you want to cite this model you can use this:
84