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lmqg
/
mt5-small-esquad-ae

Text2Text Generation
Transformers
PyTorch
Spanish
mt5
answer extraction
Eval Results
Inference Endpoints
Model card Files Community
1
mt5-small-esquad-ae
File size: 6,786 Bytes 
1f8dc0a
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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---
license: cc-by-4.0
metrics:
- bleu4
- meteor
- rouge-l
- bertscore
- moverscore
language: es
datasets:
- lmqg/qg_esquad
pipeline_tag: text2text-generation
tags:
- answer extraction
widget:
- text: "<hl> En la diáspora somalí, múltiples eventos islámicos de recaudación de fondos se llevan a cabo cada año en ciudades como Birmingham, Londres, Toronto y Minneapolis, donde los académicos y profesionales somalíes dan conferencias y responden preguntas de la audiencia. <hl> El propósito de estos eventos es recaudar dinero para nuevas escuelas o universidades en Somalia, para ayudar a los somalíes que han sufrido como consecuencia de inundaciones y / o sequías, o para reunir fondos para la creación de nuevas mezquitas como."
  example_title: "Answering Extraction Example 1" 
- text: "<hl> Los estudiosos y los histori a dores están divididos en cuanto a qué evento señala el final de la era helenística. <hl> El período helenístico se puede ver que termina con la conquista final del corazón griego por Roma en 146 a. C. tras la guerra aquea, con la derrota final del reino ptolemaico en la batalla de Actium en 31 a. Helenístico se distingue de helénico en que el primero abarca toda la esfera de influencia griega antigua directa, mientras que el segundo se refiere a la propia Grecia."
  example_title: "Answering Extraction Example 2" 
model-index:
- name: lmqg/mt5-small-esquad-ae
  results:
  - task:
      name: Text2text Generation
      type: text2text-generation
    dataset:
      name: lmqg/qg_esquad
      type: default
      args: default
    metrics:
    - name: BLEU4 (Answer Extraction)
      type: bleu4_answer_extraction
      value: 24.92
    - name: ROUGE-L (Answer Extraction)
      type: rouge_l_answer_extraction
      value: 48.75
    - name: METEOR (Answer Extraction)
      type: meteor_answer_extraction
      value: 41.91
    - name: BERTScore (Answer Extraction)
      type: bertscore_answer_extraction
      value: 89.86
    - name: MoverScore (Answer Extraction)
      type: moverscore_answer_extraction
      value: 80.26
    - name: AnswerF1Score (Answer Extraction)
      type: answer_f1_score__answer_extraction
      value: 73.93
    - name: AnswerExactMatch (Answer Extraction)
      type: answer_exact_match_answer_extraction
      value: 56.14
---

# Model Card of `lmqg/mt5-small-esquad-ae`
This model is fine-tuned version of [google/mt5-small](https://huggingface.co/google/mt5-small) for answer extraction on the [lmqg/qg_esquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_esquad) (dataset_name: default) via [`lmqg`](https://github.com/asahi417/lm-question-generation).


### Overview
- **Language model:** [google/mt5-small](https://huggingface.co/google/mt5-small)   
- **Language:** es  
- **Training data:** [lmqg/qg_esquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_esquad) (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="es", model="lmqg/mt5-small-esquad-ae")

# model prediction
answers = model.generate_a("a noviembre , que es también la estación lluviosa.")

```

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

pipe = pipeline("text2text-generation", "lmqg/mt5-small-esquad-ae")
output = pipe("<hl> En la diáspora somalí, múltiples eventos islámicos de recaudación de fondos se llevan a cabo cada año en ciudades como Birmingham, Londres, Toronto y Minneapolis, donde los académicos y profesionales somalíes dan conferencias y responden preguntas de la audiencia. <hl> El propósito de estos eventos es recaudar dinero para nuevas escuelas o universidades en Somalia, para ayudar a los somalíes que han sufrido como consecuencia de inundaciones y / o sequías, o para reunir fondos para la creación de nuevas mezquitas como.")

```

## Evaluation


- ***Metric (Answer Extraction)***: [raw metric file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-small-esquad-ae/raw/main/eval/metric.first.answer.paragraph_sentence.answer.lmqg_qg_esquad.default.json) 

|                  |   Score | Type    | Dataset                                                          |
|:-----------------|--------:|:--------|:-----------------------------------------------------------------|
| AnswerExactMatch |   56.14 | default | [lmqg/qg_esquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_esquad) |
| AnswerF1Score    |   73.93 | default | [lmqg/qg_esquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_esquad) |
| BERTScore        |   89.86 | default | [lmqg/qg_esquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_esquad) |
| Bleu_1           |   36.7  | default | [lmqg/qg_esquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_esquad) |
| Bleu_2           |   31.79 | default | [lmqg/qg_esquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_esquad) |
| Bleu_3           |   28.08 | default | [lmqg/qg_esquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_esquad) |
| Bleu_4           |   24.92 | default | [lmqg/qg_esquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_esquad) |
| METEOR           |   41.91 | default | [lmqg/qg_esquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_esquad) |
| MoverScore       |   80.26 | default | [lmqg/qg_esquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_esquad) |
| ROUGE_L          |   48.75 | default | [lmqg/qg_esquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_esquad) |



## Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during fine-tuning:
 - dataset_path: lmqg/qg_esquad
 - 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: 13
 - 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/lmqg/mt5-small-esquad-ae/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",
}

```