model update

README.md

@@ -53,11 +53,29 @@ model-index:
       value: 0.6501855498621383
 ---
 
-# Language Models Fine-tuning on Question Generation: `lmqg/mt5-small-ruquad-multitask`
+# Model Card of `lmqg/mt5-small-ruquad-multitask`
 This model is fine-tuned version of [google/mt5-small](https://huggingface.co/google/mt5-small) for question generation task on the 
-[lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) (dataset_name: default).
+[lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) (dataset_name: default) via [`lmqg`](https://github.com/asahi417/lm-question-generation).
 This model is fine-tuned on the answer extraction task as well as the question generation.
 
+Please cite our paper if you use the model ([TBA](TBA)).
+
+```
+
+@inproceedings{ushio-etal-2022-generative,
+    title = "{G}enerative {L}anguage {M}odels for {P}aragraph-{L}evel {Q}uestion {G}eneration: {A} {U}nified {B}enchmark and {E}valuation",
+    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",
+}
+
+```
+
 ### Overview
 - **Language model:** [google/mt5-small](https://huggingface.co/google/mt5-small)   
 - **Language:** ru  
@@ -74,10 +92,12 @@ from transformers import pipeline
 model_path = 'lmqg/mt5-small-ruquad-multitask'
 pipe = pipeline("text2text-generation", model_path)
 
-# Question Generation
-question = pipe('generate question: Нелишним будет отметить, что, развивая это направление, Д. И. Менделеев, поначалу априорно выдвинув идею о температуре, при которой высота мениска будет нулевой, <hl> в мае 1860 года <hl> провёл серию опытов.')
 # Answer Extraction
 answer = pipe('extract answers: <hl> в английском языке в нарицательном смысле применяется термин rapid transit (скоростной городской транспорт), однако употребляется он только тогда, когда по смыслу невозможно ограничиться названием одной конкретной системы метрополитена. <hl> в остальных случаях используются индивидуальные названия: в лондоне — london underground, в нью-йорке — new york subway, в ливерпуле — merseyrail, в вашингтоне — washington metrorail, в сан-франциско — bart и т. п. в некоторых городах применяется название метро (англ. metro) для систем, по своему характеру близких к метро, или для всего городского транспорта (собственно метро и наземный пассажирский транспорт (в том числе автобусы и трамваи)) в совокупности.')
+
+# Question Generation
+question = pipe('generate question: Нелишним будет отметить, что, развивая это направление, Д. И. Менделеев, поначалу априорно выдвинув идею о температуре, при которой высота мениска будет нулевой, <hl> в мае 1860 года <hl> провёл серию опытов.')
+
 ```
 
 ## Evaluation Metrics
@@ -114,4 +134,16 @@ The following hyperparameters were used during fine-tuning:
 The full configuration can be found at [fine-tuning config file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-small-ruquad-multitask/raw/main/trainer_config.json).
 
 ## Citation
-TBA
+
+@inproceedings{ushio-etal-2022-generative,
+    title = "{G}enerative {L}anguage {M}odels for {P}aragraph-{L}evel {Q}uestion {G}eneration: {A} {U}nified {B}enchmark and {E}valuation",
+    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",
+}
+