Edit model card

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

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

Overview

Usage

from lmqg import TransformersQG

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

# 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-qg-ae")

# answer extraction
answer = pipe("generate question: 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<hl>6月28日<hl>は2人の14回目の結婚記念日であった。")

# question generation
question = pipe("extract answers: 『クマのプーさん』の物語はまず1925年12月24日、『イヴニング・ニュース』紙のクリスマス特集号に短編作品として掲載された。これは『クマのプーさん』の第一章にあたる作品で、このときだけは挿絵をJ.H.ダウドがつけている。その後作品10話と挿絵が整い、刊行に先駆けて「イーヨーの誕生日」のエピソードが1926年8月に『ロイヤルマガジン』に、同年10月9日に『ニューヨーク・イヴニング・ポスト』紙に掲載されたあと、同年10月14日にロンドンで(メシュエン社)、21日にニューヨークで(ダットン社)『クマのプーさん』が刊行された。<hl>前著『ぼくたちがとてもちいさかったころ』がすでに大きな成功を収めていたこともあり、イギリスでは初版は前著の7倍に当たる3万5000部が刷られた。<hl>他方のアメリカでもその年の終わりまでに15万部を売り上げている。ただし依然として人気のあった前著を売り上げで追い越すには数年の時間を要した。")

Evaluation

Score Type Dataset
BERTScore 81.85 default lmqg/qg_jaquad
Bleu_1 55.9 default lmqg/qg_jaquad
Bleu_2 43.93 default lmqg/qg_jaquad
Bleu_3 36.18 default lmqg/qg_jaquad
Bleu_4 30.46 default lmqg/qg_jaquad
METEOR 29.21 default lmqg/qg_jaquad
MoverScore 59.37 default lmqg/qg_jaquad
ROUGE_L 51.78 default lmqg/qg_jaquad
Score Type Dataset
QAAlignedF1Score (BERTScore) 80.55 default lmqg/qg_jaquad
QAAlignedF1Score (MoverScore) 55.95 default lmqg/qg_jaquad
QAAlignedPrecision (BERTScore) 77.41 default lmqg/qg_jaquad
QAAlignedPrecision (MoverScore) 53.7 default lmqg/qg_jaquad
QAAlignedRecall (BERTScore) 84.03 default lmqg/qg_jaquad
QAAlignedRecall (MoverScore) 58.56 default lmqg/qg_jaquad
Score Type Dataset
AnswerExactMatch 32.27 default lmqg/qg_jaquad
AnswerF1Score 32.27 default lmqg/qg_jaquad
BERTScore 78.53 default lmqg/qg_jaquad
Bleu_1 36.23 default lmqg/qg_jaquad
Bleu_2 33.54 default lmqg/qg_jaquad
Bleu_3 31.35 default lmqg/qg_jaquad
Bleu_4 29.6 default lmqg/qg_jaquad
METEOR 27.66 default lmqg/qg_jaquad
MoverScore 66.82 default lmqg/qg_jaquad
ROUGE_L 38.36 default lmqg/qg_jaquad

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during fine-tuning:

  • dataset_path: lmqg/qg_jaquad
  • dataset_name: default
  • input_types: ['paragraph_answer', 'paragraph_sentence']
  • output_types: ['question', 'answer']
  • prefix_types: ['qg', 'ae']
  • model: facebook/mbart-large-cc25
  • max_length: 512
  • max_length_output: 32
  • epoch: 7
  • batch: 2
  • lr: 0.0001
  • fp16: False
  • random_seed: 1
  • gradient_accumulation_steps: 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",
}
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Dataset used to train research-backup/mbart-large-cc25-jaquad-qg-ae

Evaluation results

  • BLEU4 (Question Generation) on lmqg/qg_jaquad
    self-reported
    30.460
  • ROUGE-L (Question Generation) on lmqg/qg_jaquad
    self-reported
    51.780
  • METEOR (Question Generation) on lmqg/qg_jaquad
    self-reported
    29.210
  • BERTScore (Question Generation) on lmqg/qg_jaquad
    self-reported
    81.850
  • MoverScore (Question Generation) on lmqg/qg_jaquad
    self-reported
    59.370
  • QAAlignedF1Score-BERTScore (Question & Answer Generation (with Gold Answer)) on lmqg/qg_jaquad
    self-reported
    80.550
  • QAAlignedRecall-BERTScore (Question & Answer Generation (with Gold Answer)) on lmqg/qg_jaquad
    self-reported
    84.030
  • QAAlignedPrecision-BERTScore (Question & Answer Generation (with Gold Answer)) on lmqg/qg_jaquad
    self-reported
    77.410
  • QAAlignedF1Score-MoverScore (Question & Answer Generation (with Gold Answer)) on lmqg/qg_jaquad
    self-reported
    55.950
  • QAAlignedRecall-MoverScore (Question & Answer Generation (with Gold Answer)) on lmqg/qg_jaquad
    self-reported
    58.560
  • QAAlignedPrecision-MoverScore (Question & Answer Generation (with Gold Answer)) on lmqg/qg_jaquad
    self-reported
    53.700
  • BLEU4 (Answer Extraction) on lmqg/qg_jaquad
    self-reported
    29.600
  • ROUGE-L (Answer Extraction) on lmqg/qg_jaquad
    self-reported
    38.360
  • METEOR (Answer Extraction) on lmqg/qg_jaquad
    self-reported
    27.660
  • BERTScore (Answer Extraction) on lmqg/qg_jaquad
    self-reported
    78.530
  • MoverScore (Answer Extraction) on lmqg/qg_jaquad
    self-reported
    66.820
  • AnswerF1Score (Answer Extraction) on lmqg/qg_jaquad
    self-reported
    32.270
  • AnswerExactMatch (Answer Extraction) on lmqg/qg_jaquad
    self-reported
    32.270