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vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-it-60000-itquad-qalmqg.lmqg1from lmqg import TransformersQG
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3# initialize model
4model = TransformersQG(language="it", model="vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-it-60000-itquad-qa")
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6# model prediction
7answers = model.answer_q(list_question="Quale batterio ha il nome del paese che colpisce di più nel suo nome?", list_context=" Il complesso M. tubercolosi (MTBC) comprende altri quattro micobatteri causa di tubercolosi: M. bovis, M. africanum, M. canetti e M. microti. M. africanum non è molto diffuso, ma è una causa significativa di tubercolosi in alcune parti dell' Africa. M. bovis era una volta una causa comune della tubercolosi, ma l' introduzione del latte pastorizzato ha quasi completamente eliminato questo problema di salute pubblica nei paesi sviluppati. M. canetti è raro e sembra essere limitato al Corno d' Africa, anche se alcuni casi sono stati osservati negli emigranti africani. M. microti è anche raro ed è visto quasi solo in persone immunodeficienti, anche se la sua prevalenza può essere significativamente sottovalutata.")
8transformers1from transformers import pipeline
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3pipe = pipeline("text2text-generation", "vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-it-60000-itquad-qa")
4output = pipe("question: Quale batterio ha il nome del paese che colpisce di più nel suo nome?, context: Il complesso M. tubercolosi (MTBC) comprende altri quattro micobatteri causa di tubercolosi: M. bovis, M. africanum, M. canetti e M. microti. M. africanum non è molto diffuso, ma è una causa significativa di tubercolosi in alcune parti dell' Africa. M. bovis era una volta una causa comune della tubercolosi, ma l' introduzione del latte pastorizzato ha quasi completamente eliminato questo problema di salute pubblica nei paesi sviluppati. M. canetti è raro e sembra essere limitato al Corno d' Africa, anche se alcuni casi sono stati osservati negli emigranti africani. M. microti è anche raro ed è visto quasi solo in persone immunodeficienti, anche se la sua prevalenza può essere significativamente sottovalutata.")
5| Score | Type | Dataset | |
|---|---|---|---|
| AnswerExactMatch | 40.52 | default | lmqg/qg_itquad |
| AnswerF1Score | 56.49 | default | lmqg/qg_itquad |
| BERTScore | 90.7 | default | lmqg/qg_itquad |
| Bleu_1 | 20.1 | default | lmqg/qg_itquad |
| Bleu_2 | 15.3 | default | lmqg/qg_itquad |
| Bleu_3 | 12.04 | default | lmqg/qg_itquad |
| Bleu_4 | 9.49 | default | lmqg/qg_itquad |
| METEOR | 29.49 | default | lmqg/qg_itquad |
| MoverScore | 76.17 | default | lmqg/qg_itquad |
| ROUGE_L | 34.13 | default | lmqg/qg_itquad |
@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",
}