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license: cc-by-4.0 |
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metrics: |
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- bleu4 |
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- meteor |
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- rouge-l |
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- bertscore |
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- moverscore |
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language: fr |
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datasets: |
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- lmqg/qg_frquad |
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pipeline_tag: text2text-generation |
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tags: |
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- question answering |
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widget: |
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- text: "question: En quelle année a-t-on trouvé trace d'un haut fourneau similaire?, context: Cette technologie ne disparaît qu'au début du XXe siècle. On retrouve vers 1900 un haut fourneau similaire dans le Bulacan, aux Philippines. Plus tard encore, le « haut fourneau dans la cour » prôné par Mao Zedong pendant le Grand Bond en avant est de ce type. L'expérience n'est un échec technique que dans les régions où le savoir-faire n'existe pas, ou a disparu." |
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example_title: "Question Answering Example 1" |
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- text: "question: Comment appelle-t-on la Guerre de 14-18 ?, context: Ce black dog peut être lié à des évènements traumatisants issus du monde extérieur, tels que son renvoi de l'Amirauté après la catastrophe des Dardanelles, lors de la Grande Guerre de 14-18, ou son rejet par l'électorat en juillet 1945. On sait également que dans ces deux cas, la guérison, certes lente et douloureuse et jamais complète ni définitive, se fera grâce à la peinture. D'un autre côté, étant donnés les symptômes de ce mal que Churchill éprouvait de plus en plus, il ne pouvait rien moins qu'être purement associé à de telles causes extrinsèques, ce qui correspond au profil classique de la dépression majeure unipolaire ou bipolaire." |
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example_title: "Question Answering Example 2" |
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model-index: |
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- name: lmqg/mbart-large-cc25-frquad-qa |
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results: |
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- task: |
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name: Text2text Generation |
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type: text2text-generation |
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dataset: |
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name: lmqg/qg_frquad |
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type: default |
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args: default |
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metrics: |
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- name: BLEU4 (Question Answering) |
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type: bleu4_question_answering |
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value: 26.33 |
|
- name: ROUGE-L (Question Answering) |
|
type: rouge_l_question_answering |
|
value: 38.14 |
|
- name: METEOR (Question Answering) |
|
type: meteor_question_answering |
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value: 31.8 |
|
- name: BERTScore (Question Answering) |
|
type: bertscore_question_answering |
|
value: 92.2 |
|
- name: MoverScore (Question Answering) |
|
type: moverscore_question_answering |
|
value: 77.16 |
|
- name: AnswerF1Score (Question Answering) |
|
type: answer_f1_score__question_answering |
|
value: 60.48 |
|
- name: AnswerExactMatch (Question Answering) |
|
type: answer_exact_match_question_answering |
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value: 39.34 |
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# Model Card of `lmqg/mbart-large-cc25-frquad-qa` |
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This model is fine-tuned version of [facebook/mbart-large-cc25](https://huggingface.co/facebook/mbart-large-cc25) for question answering task on the [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) (dataset_name: default) via [`lmqg`](https://github.com/asahi417/lm-question-generation). |
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### Overview |
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- **Language model:** [facebook/mbart-large-cc25](https://huggingface.co/facebook/mbart-large-cc25) |
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- **Language:** fr |
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- **Training data:** [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) (default) |
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- **Online Demo:** [https://autoqg.net/](https://autoqg.net/) |
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- **Repository:** [https://github.com/asahi417/lm-question-generation](https://github.com/asahi417/lm-question-generation) |
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- **Paper:** [https://arxiv.org/abs/2210.03992](https://arxiv.org/abs/2210.03992) |
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### Usage |
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- With [`lmqg`](https://github.com/asahi417/lm-question-generation#lmqg-language-model-for-question-generation-) |
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```python |
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from lmqg import TransformersQG |
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# initialize model |
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model = TransformersQG(language="fr", model="lmqg/mbart-large-cc25-frquad-qa") |
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# model prediction |
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answers = model.answer_q(list_question="En quelle année a-t-on trouvé trace d'un haut fourneau similaire?", list_context=" Cette technologie ne disparaît qu'au début du XXe siècle. On retrouve vers 1900 un haut fourneau similaire dans le Bulacan, aux Philippines. Plus tard encore, le « haut fourneau dans la cour » prôné par Mao Zedong pendant le Grand Bond en avant est de ce type. L'expérience n'est un échec technique que dans les régions où le savoir-faire n'existe pas, ou a disparu.") |
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|
``` |
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- With `transformers` |
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```python |
|
from transformers import pipeline |
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pipe = pipeline("text2text-generation", "lmqg/mbart-large-cc25-frquad-qa") |
|
output = pipe("question: En quelle année a-t-on trouvé trace d'un haut fourneau similaire?, context: Cette technologie ne disparaît qu'au début du XXe siècle. On retrouve vers 1900 un haut fourneau similaire dans le Bulacan, aux Philippines. Plus tard encore, le « haut fourneau dans la cour » prôné par Mao Zedong pendant le Grand Bond en avant est de ce type. L'expérience n'est un échec technique que dans les régions où le savoir-faire n'existe pas, ou a disparu.") |
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``` |
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## Evaluation |
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- ***Metric (Question Answering)***: [raw metric file](https://huggingface.co/lmqg/mbart-large-cc25-frquad-qa/raw/main/eval/metric.first.answer.paragraph_question.answer.lmqg_qg_frquad.default.json) |
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| | Score | Type | Dataset | |
|
|:-----------------|--------:|:--------|:-----------------------------------------------------------------| |
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| AnswerExactMatch | 39.34 | default | [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) | |
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| AnswerF1Score | 60.48 | default | [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) | |
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| BERTScore | 92.2 | default | [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) | |
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| Bleu_1 | 37.27 | default | [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) | |
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| Bleu_2 | 32.61 | default | [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) | |
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| Bleu_3 | 29.23 | default | [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) | |
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| Bleu_4 | 26.33 | default | [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) | |
|
| METEOR | 31.8 | default | [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) | |
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| MoverScore | 77.16 | default | [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) | |
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| ROUGE_L | 38.14 | default | [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) | |
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## Training hyperparameters |
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The following hyperparameters were used during fine-tuning: |
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- dataset_path: lmqg/qg_frquad |
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- dataset_name: default |
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- input_types: ['paragraph_question'] |
|
- output_types: ['answer'] |
|
- prefix_types: None |
|
- model: facebook/mbart-large-cc25 |
|
- max_length: 512 |
|
- max_length_output: 32 |
|
- epoch: 15 |
|
- batch: 32 |
|
- lr: 0.0002 |
|
- fp16: False |
|
- random_seed: 1 |
|
- gradient_accumulation_steps: 2 |
|
- label_smoothing: 0.15 |
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The full configuration can be found at [fine-tuning config file](https://huggingface.co/lmqg/mbart-large-cc25-frquad-qa/raw/main/trainer_config.json). |
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## Citation |
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``` |
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@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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} |
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``` |
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