Model Card of lmqg/mt5-base-koquad-ae
This model is fine-tuned version of google/mt5-base for answer extraction on the lmqg/qg_koquad (dataset_name: default) via lmqg
.
Overview
- Language model: google/mt5-base
- Language: ko
- Training data: lmqg/qg_koquad (default)
- Online Demo: https://autoqg.net/
- Repository: https://github.com/asahi417/lm-question-generation
- Paper: https://arxiv.org/abs/2210.03992
Usage
- With
lmqg
from lmqg import TransformersQG
# initialize model
model = TransformersQG(language="ko", model="lmqg/mt5-base-koquad-ae")
# model prediction
answers = model.generate_a("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-ae")
output = pipe("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
- Metric (Answer Extraction): raw metric file
Score | Type | Dataset | |
---|---|---|---|
AnswerExactMatch | 69.49 | default | lmqg/qg_koquad |
AnswerF1Score | 77.32 | default | lmqg/qg_koquad |
BERTScore | 91.76 | default | lmqg/qg_koquad |
Bleu_1 | 59.38 | default | lmqg/qg_koquad |
Bleu_2 | 48.34 | default | lmqg/qg_koquad |
Bleu_3 | 34.11 | default | lmqg/qg_koquad |
Bleu_4 | 20.6 | default | lmqg/qg_koquad |
METEOR | 51.78 | default | lmqg/qg_koquad |
MoverScore | 90.78 | default | lmqg/qg_koquad |
ROUGE_L | 72.57 | 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_sentence']
- output_types: ['answer']
- prefix_types: None
- model: google/mt5-base
- max_length: 512
- max_length_output: 32
- epoch: 5
- batch: 8
- lr: 0.0005
- fp16: False
- random_seed: 1
- gradient_accumulation_steps: 8
- 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",
}