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Model Card of vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ja-5000-jaquad-qg

This model is fine-tuned version of vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ja-5000 for question generation task on the lmqg/qg_jaquad (dataset_name: default) via lmqg.

Overview

Usage

from lmqg import TransformersQG

# initialize model
model = TransformersQG(language="ja", model="vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ja-5000-jaquad-qg")

# model prediction
questions = model.generate_q(list_context="フェルメールの作品では、17世紀のオランダの画家、ヨハネス・フェルメールの作品について記述する。フェルメールの作品は、疑問作も含め30数点しか現存しない。現存作品はすべて油彩画で、版画、下絵、素描などは残っていない。", list_answer="30数点")
  • With transformers
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text2text-generation", "vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ja-5000-jaquad-qg")
output = pipe("ゾフィーは貴族出身ではあったが王族出身ではなく、ハプスブルク家の皇位継承者であるフランツ・フェルディナントとの結婚は貴賤結婚となった。皇帝フランツ・ヨーゼフは、2人の間に生まれた子孫が皇位を継がないことを条件として結婚を承認していた。視察が予定されている<hl>6月28日<hl>は2人の14回目の結婚記念日であった。")

Evaluation

Score Type Dataset
BERTScore 79.76 default lmqg/qg_jaquad
Bleu_1 51.21 default lmqg/qg_jaquad
Bleu_2 38.74 default lmqg/qg_jaquad
Bleu_3 30.76 default lmqg/qg_jaquad
Bleu_4 25.03 default lmqg/qg_jaquad
METEOR 26.62 default lmqg/qg_jaquad
MoverScore 57.12 default lmqg/qg_jaquad
ROUGE_L 47.09 default lmqg/qg_jaquad

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during fine-tuning:

  • dataset_path: lmqg/qg_jaquad
  • dataset_name: default
  • input_types: paragraph_answer
  • output_types: question
  • prefix_types: None
  • model: vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ja-5000
  • max_length: 512
  • max_length_output: 32
  • epoch: 16
  • batch: 16
  • lr: 0.001
  • fp16: False
  • random_seed: 1
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • 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",
}
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Inference Examples
This model does not have enough activity to be deployed to Inference API (serverless) yet. Increase its social visibility and check back later, or deploy to Inference Endpoints (dedicated) instead.

Dataset used to train vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ja-5000-jaquad-qg

Evaluation results