lmqg/mt5-small-esquad-qg-ae模型模型卡

该模型是在 google/mt5-small 的基础上通过 lmqg 在 lmqg/qg_esquad （数据集名称：default）上进行联合微调，用于问题生成和答案抽取。

概述

• 语言模型： google/mt5-small
• 语言：es
• 训练数据： lmqg/qg_esquad （默认）
• 在线演示： https://autoqg.net/
• 代码仓库： https://github.com/asahi417/lm-question-generation
• 论文： https://arxiv.org/abs/2210.03992

使用方法

• 使用 lmqg

from lmqg import TransformersQG

# initialize model
model = TransformersQG(language="es", model="lmqg/mt5-small-esquad-qg-ae")

# model prediction
question_answer_pairs = model.generate_qa("a noviembre , que es también la estación lluviosa.")

• 使用 transformers

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text2text-generation", "lmqg/mt5-small-esquad-qg-ae")

# answer extraction
answer = pipe("generate question: del <hl> Ministerio de Desarrollo Urbano <hl> , Gobierno de la India.")

# question generation
question = pipe("extract answers: <hl> En la diáspora somalí, múltiples eventos islámicos de recaudación de fondos se llevan a cabo cada año en ciudades como Birmingham, Londres, Toronto y Minneapolis, donde los académicos y profesionales somalíes dan conferencias y responden preguntas de la audiencia. <hl> El propósito de estos eventos es recaudar dinero para nuevas escuelas o universidades en Somalia, para ayudar a los somalíes que han sufrido como consecuencia de inundaciones y / o sequías, o para reunir fondos para la creación de nuevas mezquitas como.")

评估

• 指标（问题生成）： raw metric file

• 指标（问题和答案生成）： raw metric file

• 指标（答案抽取）： raw metric file

训练超参数

在微调过程中使用了以下超参数：

• 数据集路径：lmqg/qg_esquad
• 数据集名称：默认
• 输入类型：['paragraph_answer', 'paragraph_sentence']
• 输出类型：['question', 'answer']
• 前缀类型：['qg', 'ae']
• 模型：google/mt5-small
• 最大长度：512
• 输出最大长度：32
• 训练轮数：5
• 批次大小：16
• 学习率：0.001
• fp16：False
• 随机种子：1
• 梯度累积步数：4
• 标签平滑：0.15

可在 fine-tuning config file 找到完整的配置信息。

引用

@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",
}