asahi417's picture
model update
0c5dd86
metadata
license: cc-by-4.0
metrics:
  - bleu4
  - meteor
  - rouge-l
  - bertscore
  - moverscore
language: ko
datasets:
  - lmqg/qg_koquad
pipeline_tag: text2text-generation
tags:
  - question generation
  - answer extraction
widget:
  - text: >-
      generate question: 1990년 영화 《 <hl> 남부군 <hl> 》에서 단역으로 영화배우 첫 데뷔에 이어 같은 해
      KBS 드라마 《지구인》에서 단역으로 출연하였고 이듬해 MBC 《여명의 눈동자》를 통해 단역으로 출연하였다.
    example_title: Question Generation Example 1
  - text: >-
      generate question: 백신이 없기때문에 예방책은 <hl> 살충제 <hl> 를 사용하면서 서식 장소(찻찬 받침, 배수로,
      고인 물의 열린 저장소, 버려진 타이어 등)의 수를 줄임으로써 매개체를 통제할 수 있다.
    example_title: Question Generation Example 2
  - text: >-
      generate question: <hl> 원테이크 촬영 <hl> 이기 때문에 한 사람이 실수를 하면 처음부터 다시 찍어야 하는
      상황이 발생한다.
    example_title: Question Generation Example 3
  - text: >-
      extract answers: 또한 스피어스는 많은 새로운 여성 아티스트들에게 영향을 끼쳤는데, 대표적으로 데미 로바토, 케이티
      페리, 크리스티니아 드바지, 레이디 가가, 리틀 부츠, 셀레나 고메즈 & 더씬, 픽시 로트 이 있다. 2007년 비욘세 놀스는
      Total Request Live와의 인터뷰에서 '나는 브리트니를 사랑하고 팬이에요. 특히 새 앨범 Blackout을 좋아해요'라고
      말했다. 린제이 로한은 '언제나 브리트니 스피어스에게 영감을 받는다. 학창시절 그녀처럼 타블로이드에 오르기를 꿈꿔왔다'고 말하며 롤
      모델로 꼽았다. 스피어스는 현대 음악가들에게 음악적 영감으로 언급되기도 했다. <hl> 마일리 사이러스는 자신의 히트곡 Party
      in the U.S.A. 가 브리트니에게 영감과 영향을 받은 곡이라고 밝혔다. <hl> 베리 매닐로우의 앨범 15 Minutes 역시
      브리트니에게 영감을 얻었다고 언급되었다.
    example_title: Answer Extraction Example 1
  - text: >-
      extract answers: 지난 22일 아프리카TV는 BJ 철구가 서비스 정지 처분을 받았음을 밝혔다. 서비스 정지 처분을 사유는
      철구가 10대 청소년에게 유해한 장면을 방송으로 내보냈기 때문이었다. 문제가 된 장면은 BJ 철구가 미성년자는 시청할 수 없게 하는
      19세 시청 가능 설정을 하지 않은 채 흡연하는 모습을 여과 없이 드러낸 장면이다. 아프리카TV는 청소년 보호 정책의 '청소년들이
      해로운 환경으로부터 보호받을 수 있도록 조치한다'라고 조항을 근거로 철구에게 서비스 정지 처분을 내렸다. 흡연 이외에 음주 방송 등도
      19세 시청 가능 설정을 해야만 방송할 수 있다. <hl> 게다가 철구의 방송 정지 처분은 이번에 처음이 아니라 16번 째기 때문에
      더욱더 논란이 되고 있다. <hl>
    example_title: Answer Extraction Example 2
model-index:
  - name: lmqg/mt5-base-koquad-qg-ae
    results:
      - task:
          name: Text2text Generation
          type: text2text-generation
        dataset:
          name: lmqg/qg_koquad
          type: default
          args: default
        metrics:
          - name: BLEU4 (Question Generation)
            type: bleu4_question_generation
            value: 12.22
          - name: ROUGE-L (Question Generation)
            type: rouge_l_question_generation
            value: 28.55
          - name: METEOR (Question Generation)
            type: meteor_question_generation
            value: 29.86
          - name: BERTScore (Question Generation)
            type: bertscore_question_generation
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          - name: MoverScore (Question Generation)
            type: moverscore_question_generation
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          - name: >-
              QAAlignedF1Score-BERTScore (Question & Answer Generation (with
              Gold Answer))
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              Answer))
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              Gold Answer))
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              Gold Answer))
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              Gold Answer))
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            value: 86.43
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              Gold Answer))
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            value: 78.1
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            value: 34.98
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            type: rouge_l_answer_extraction
            value: 83.83
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            type: meteor_answer_extraction
            value: 61.26
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            value: 96.14
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            value: 95.2
          - name: AnswerF1Score (Answer Extraction)
            type: answer_f1_score__answer_extraction
            value: 88.43
          - name: AnswerExactMatch (Answer Extraction)
            type: answer_exact_match_answer_extraction
            value: 83.02

Model Card of lmqg/mt5-base-koquad-qg-ae

This model is fine-tuned version of google/mt5-base for question generation and answer extraction jointly on the lmqg/qg_koquad (dataset_name: default) via lmqg.

Overview

Usage

from lmqg import TransformersQG

# initialize model
model = TransformersQG(language="ko", model="lmqg/mt5-base-koquad-qg-ae")

# model prediction
question_answer_pairs = model.generate_qa("1990년 영화 《 남부군 》에서 단역으로 영화배우 첫 데뷔에 이어 같은 해 KBS 드라마 《지구인》에서 단역으로 출연하였고 이듬해 MBC 《여명의 눈동자》를 통해 단역으로 출연하였다.")
  • With transformers
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text2text-generation", "lmqg/mt5-base-koquad-qg-ae")

# answer extraction
answer = pipe("generate question: 1990년 영화 《 <hl> 남부군 <hl> 》에서 단역으로 영화배우 첫 데뷔에 이어 같은 해 KBS 드라마 《지구인》에서 단역으로 출연하였고 이듬해 MBC 《여명의 눈동자》를 통해 단역으로 출연하였다.")

# question generation
question = pipe("extract answers: 또한 스피어스는 많은 새로운 여성 아티스트들에게 영향을 끼쳤는데, 대표적으로 데미 로바토, 케이티 페리, 크리스티니아 드바지, 레이디 가가, 리틀 부츠, 셀레나 고메즈 & 더씬, 픽시 로트 이 있다. 2007년 비욘세 놀스는 Total Request Live와의 인터뷰에서 '나는 브리트니를 사랑하고 팬이에요. 특히 새 앨범 Blackout을 좋아해요'라고 말했다. 린제이 로한은 '언제나 브리트니 스피어스에게 영감을 받는다. 학창시절 그녀처럼 타블로이드에 오르기를 꿈꿔왔다'고 말하며 롤 모델로 꼽았다. 스피어스는 현대 음악가들에게 음악적 영감으로 언급되기도 했다. <hl> 마일리 사이러스는 자신의 히트곡 Party in the U.S.A. 가 브리트니에게 영감과 영향을 받은 곡이라고 밝혔다. <hl> 베리 매닐로우의 앨범 15 Minutes 역시 브리트니에게 영감을 얻었다고 언급되었다.")

Evaluation

Score Type Dataset
BERTScore 84.19 default lmqg/qg_koquad
Bleu_1 27.97 default lmqg/qg_koquad
Bleu_2 20.84 default lmqg/qg_koquad
Bleu_3 15.88 default lmqg/qg_koquad
Bleu_4 12.22 default lmqg/qg_koquad
METEOR 29.86 default lmqg/qg_koquad
MoverScore 83.24 default lmqg/qg_koquad
ROUGE_L 28.55 default lmqg/qg_koquad
Score Type Dataset
QAAlignedF1Score (BERTScore) 80.28 default lmqg/qg_koquad
QAAlignedF1Score (MoverScore) 81.97 default lmqg/qg_koquad
QAAlignedPrecision (BERTScore) 77.03 default lmqg/qg_koquad
QAAlignedPrecision (MoverScore) 78.1 default lmqg/qg_koquad
QAAlignedRecall (BERTScore) 83.91 default lmqg/qg_koquad
QAAlignedRecall (MoverScore) 86.43 default lmqg/qg_koquad
Score Type Dataset
AnswerExactMatch 83.02 default lmqg/qg_koquad
AnswerF1Score 88.43 default lmqg/qg_koquad
BERTScore 96.14 default lmqg/qg_koquad
Bleu_1 74.93 default lmqg/qg_koquad
Bleu_2 65.39 default lmqg/qg_koquad
Bleu_3 51.39 default lmqg/qg_koquad
Bleu_4 34.98 default lmqg/qg_koquad
METEOR 61.26 default lmqg/qg_koquad
MoverScore 95.2 default lmqg/qg_koquad
ROUGE_L 83.83 default lmqg/qg_koquad

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during fine-tuning:

  • dataset_path: lmqg/qg_koquad
  • dataset_name: default
  • input_types: ['paragraph_answer', 'paragraph_sentence']
  • output_types: ['question', 'answer']
  • prefix_types: ['qg', 'ae']
  • model: google/mt5-base
  • max_length: 512
  • max_length_output: 32
  • epoch: 14
  • batch: 32
  • lr: 0.0001
  • fp16: False
  • random_seed: 1
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • 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",
}