Hugging Face's logo

research-backup
/
mbart-large-cc25-ruquad-qg

Text2Text Generation
Transformers
PyTorch
Russian
mbart
question generation
Eval Results
Inference Endpoints
Model card Files Community
mbart-large-cc25-ruquad-qg
File size: 4,230 Bytes 
c64471c
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
7861987
c64471c
7861987
c64471c
7861987
c64471c
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
7861987
c64471c
 
 
 
 
 
 
 
 
7861987
c64471c
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
 

---
license: cc-by-4.0
metrics:
- bleu4
- meteor
- rouge-l
- bertscore
- moverscore
language: ru
datasets:
- lmqg/qg_ruquad
pipeline_tag: text2text-generation
tags:
- question generation
widget:
- text: "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."
  example_title: "Question Generation Example 1" 
- text: "Однако, франкоязычный <hl> Квебек <hl> практически никогда не включается в состав Латинской Америки."
  example_title: "Question Generation Example 2" 
- text: "Классическим примером международного синдиката XX века была группа компаний <hl> Де Бирс <hl> , которая в 1980-е годы контролировала до 90 % мировой торговли алмазами."
  example_title: "Question Generation Example 3" 
model-index:
- name: lmqg/mbart-large-cc25-ruquad
  results:
  - task:
      name: Text2text Generation
      type: text2text-generation
    dataset:
      name: lmqg/qg_ruquad
      type: default
      args: default
    metrics:
    - name: BLEU4
      type: bleu4
      value: 0.18801269316217556
    - name: ROUGE-L
      type: rouge-l
      value: 0.3418205676556352
    - name: METEOR
      type: meteor
      value: 0.2930182680427807
    - name: BERTScore
      type: bertscore
      value: 0.8718016183868516
    - name: MoverScore
      type: moverscore
      value: 0.6587523781250593
---

# Language Models Fine-tuning on Question Generation: `lmqg/mbart-large-cc25-ruquad`
This model is fine-tuned version of [facebook/mbart-large-cc25](https://huggingface.co/facebook/mbart-large-cc25) for question generation task on the 
[lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) (dataset_name: default).


### Overview
- **Language model:** [facebook/mbart-large-cc25](https://huggingface.co/facebook/mbart-large-cc25)   
- **Language:** ru  
- **Training data:** [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) (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:** [TBA](TBA)

### Usage
```python

from transformers import pipeline

model_path = 'lmqg/mbart-large-cc25-ruquad'
pipe = pipeline("text2text-generation", model_path)

# Question Generation
question = pipe('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


### Metrics

| Dataset | Type | BLEU4 | ROUGE-L | METEOR | BERTScore | MoverScore | Link |
|:--------|:-----|------:|--------:|-------:|----------:|-----------:|-----:|
| [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) | default | 0.188 | 0.342 | 0.293 | 0.872 | 0.659 | [link](https://huggingface.co/lmqg/mbart-large-cc25-ruquad/raw/main/eval/metric.first.sentence.paragraph_answer.question.lmqg_qg_ruquad.default.json) | 




## Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during fine-tuning:
 - dataset_path: lmqg/qg_ruquad
 - dataset_name: default
 - input_types: ['paragraph_answer']
 - output_types: ['question']
 - prefix_types: None
 - model: facebook/mbart-large-cc25
 - max_length: 512
 - max_length_output: 32
 - epoch: 17
 - batch: 4
 - lr: 0.0001
 - fp16: False
 - random_seed: 1
 - gradient_accumulation_steps: 16
 - label_smoothing: 0.15

The full configuration can be found at [fine-tuning config file](https://huggingface.co/lmqg/mbart-large-cc25-ruquad/raw/main/trainer_config.json).

## Citation
TBA