from lmqg import TransformersQG

# initialize model
model = TransformersQG(language="ja", model="lmqg/mbart-large-cc25-jaquad-ae")

# model prediction
answers = model.generate_a("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。")

With transformers

python

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text2text-generation", "lmqg/mbart-large-cc25-jaquad-ae")
output = pipe("『クマのプーさん』の物語はまず1925年12月24日、『イヴニング・ニュース』紙のクリスマス特集号に短編作品として掲載された。これは『クマのプーさん』の第一章にあたる作品で、このときだけは挿絵をJ.H.ダウドがつけている。その後作品10話と挿絵が整い、刊行に先駆けて「イーヨーの誕生日」のエピソードが1926年8月に『ロイヤルマガジン』に、同年10月9日に『ニューヨーク・イヴニング・ポスト』紙に掲載されたあと、同年10月14日にロンドンで(メシュエン社)、21日にニューヨークで(ダットン社)『クマのプーさん』が刊行された。<hl>前著『ぼくたちがとてもちいさかったころ』がすでに大きな成功を収めていたこともあり、イギリスでは初版は前著の7倍に当たる3万5000部が刷られた。<hl>他方のアメリカでもその年の終わりまでに15万部を売り上げている。ただし依然として人気のあった前著を売り上げで追い越すには数年の時間を要した。")

Evaluation

Metric (Answer Extraction): raw metric file

	Score	Type	Dataset
AnswerExactMatch	16.02	default	lmqg/qg_jaquad
AnswerF1Score	16.04	default	lmqg/qg_jaquad
BERTScore	67.03	default	lmqg/qg_jaquad
Bleu_1	5.76	default	lmqg/qg_jaquad
Bleu_2	4.37	default	lmqg/qg_jaquad
Bleu_3	3.23	default	lmqg/qg_jaquad
Bleu_4	2.39	default	lmqg/qg_jaquad
METEOR	12.34	default	lmqg/qg_jaquad
MoverScore	57.51	default	lmqg/qg_jaquad
ROUGE_L	23.17	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_sentence']
output_types: ['answer']
prefix_types: None
model: facebook/mbart-large-cc25
max_length: 512
max_length_output: 32
epoch: 3
batch: 8
lr: 0.0001
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",
}

research-backup/mbart-large-cc25-jaquad-ae

Model Card of lmqg/mbart-large-cc25-jaquad-ae

Overview

Usage

Evaluation

Training hyperparameters

Citation

research-backup/
mbart-large-cc25-jaquad-ae

Model Card of `lmqg/mbart-large-cc25-jaquad-ae`