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lmqg/mt5-small-zhquad-aelmqg.lmqg1from lmqg import TransformersQG
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3# initialize model
4model = TransformersQG(language="zh", model="lmqg/mt5-small-zhquad-ae")
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6# model prediction
7answers = model.generate_a("南安普敦的警察服务由汉普郡警察提供。南安普敦行动的主要基地是一座新的八层专用建筑，造价3000万英镑。该建筑位于南路，2011年启用，靠近南安普敦中央火车站。此前，南安普顿市中心的行动位于市民中心西翼，但由于设施老化，加上计划在旧警察局和地方法院建造一座新博物馆，因此必须搬迁。在Portswood、Banister Park、Hille和Shirley还有其他警察局，在南安普顿中央火车站还有一个英国交通警察局。")
8transformers1from transformers import pipeline
2
3pipe = pipeline("text2text-generation", "lmqg/mt5-small-zhquad-ae")
4output = pipe('南安普敦的警察服务由汉普郡警察提供。 南安普敦行动的主要基地是一座新的八层专用建筑，造价3000万英镑。 <hl> 该建筑位于南路，2011年启用，靠近 南安普敦中央 火车站。 <hl> 此前，南安普顿市中心的行动位于市民中心西翼，但由于设施老化，加上计划在旧警察局和地方法院建造一座新博物馆，因此必须搬迁。 在Portswood、Banister Park、Hille和Shirley还有其他警察局，在南安普顿中央火车站还有一个英国交通警察局。')
5| Score | Type | Dataset | |
|---|---|---|---|
| AnswerExactMatch | 95.08 | default | lmqg/qg_zhquad |
| AnswerF1Score | 95.17 | default | lmqg/qg_zhquad |
| BERTScore | 99.78 | default | lmqg/qg_zhquad |
| Bleu_1 | 92.07 | default | lmqg/qg_zhquad |
| Bleu_2 | 88.98 | default | lmqg/qg_zhquad |
| Bleu_3 | 85.68 | default | lmqg/qg_zhquad |
| Bleu_4 | 82.12 | default | lmqg/qg_zhquad |
| METEOR | 70.98 | default | lmqg/qg_zhquad |
| MoverScore | 98.8 | default | lmqg/qg_zhquad |
| ROUGE_L | 95.7 | default | lmqg/qg_zhquad |
@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",
}