Views
No views yet
1from core.api import GenerationAPI
2generation_api = GenerationAPI('mt5-small-3task-prepend-tquad2', qg_format='prepend')@article{akyon2022questgen,
author = {Akyon, Fatih Cagatay and Cavusoglu, Ali Devrim Ekin and Cengiz, Cemil and Altinuc, Sinan Onur and Temizel, Alptekin},
doi = {10.3906/elk-1300-0632.3914},
journal = {Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences},
title = {{Automated question generation and question answering from Turkish texts}},
url = {https://journals.tubitak.gov.tr/elektrik/vol30/iss5/17/},
year = {2022}
}batch_size = 256
n_epochs = 15
base_LM_model = "mt5-small"
max_source_length = 512
max_target_length = 64
learning_rate = 1.0e-3
task_lisst = ["qa", "qg", "ans_ext"]
qg_format = "prepend"1from core.api import GenerationAPI
2
3generation_api = GenerationAPI('mt5-small-3task-prepend-tquad2', qg_format='prepend')
4
5context = """
6Bu modelin eğitiminde, Türkçe soru cevap verileri kullanılmıştır.
7Çalışmada sunulan yöntemle, Türkçe metinlerden otomatik olarak soru ve cevap
8üretilebilir. Bu proje ile paylaşılan kaynak kodu ile Türkçe Soru Üretme
9/ Soru Cevaplama konularında yeni akademik çalışmalar yapılabilir.
10Projenin detaylarına paylaşılan Github ve Arxiv linklerinden ulaşılabilir.
11"""
12
13# a) Fully Automated Question Generation
14generation_api(task='question-generation', context=context)
15
16# b) Question Answering
17question = "Bu model ne işe yarar?"
18generation_api(task='question-answering', context=context, question=question)
19
20# b) Answer Extraction
21generation_api(task='answer-extraction', context=context)