system HF staff commited on
Commit
fa1b682
1 Parent(s): 06a27ed

Update README.md

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. README.md +21 -20
README.md CHANGED
@@ -1,15 +1,13 @@
1
  ---
2
- language:
3
- - fr
4
  widget:
5
- - text: "generate question: Barack Hussein Obama, né le 4 aout 1961, est un homme politique américain et avocat. Il a été élu \<hl> en 2009 \<hl> pour devenir le 44ème président des Etats-Unis d'Amérique. <\s>"
6
  - text: "question: Quand Barack Obama a t'il été élu président? context: Barack Hussein Obama, né le 4 aout 1961, est un homme politique américain et avocat. Il a été élu en 2009 pour devenir le 44ème président des Etats-Unis d'Amérique. </s>"
7
  tags:
8
  - pytorch
9
  - t5
10
  - question-generation
11
  - seq2seq
12
- license:
13
  datasets:
14
  - fquad
15
  - piaf
@@ -19,21 +17,18 @@ datasets:
19
 
20
  ## Model description
21
 
22
- This model is a T5 Transformers model (airklizz/t5-base-multi-fr-wiki-news) that was fine-tuned in french on 3 different tasks:
23
- - question generation
24
- - question answering
25
- - answer extraction
26
- It obtains quite good results on FQuAD validation dataset.
27
 
28
- ## Intended uses & limitations
29
 
30
- This model functions for the 3 tasks mentionned earlier and was not tested on other tasks.
31
 
32
- #### How to use
33
 
34
- input_text = "generate question: Barack Hussein Obama, né le 4 aout 1961, est un homme politique américain et avocat. Il a été élu \<hl> en 2009 \<hl> pour devenir le 44ème président des Etats-Unis d'Amérique."
35
 
36
- output_text = "Quand Barack Hussein Obama a-t-il été élu président des États-Unis d'Amérique?"
37
 
38
  ```python
39
  from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer
@@ -45,21 +40,25 @@ tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("JDBN/t5-base-fr-qg-fquad")
45
 
46
  The initial model used was https://huggingface.co/airKlizz/t5-base-multi-fr-wiki-news. This model was finetuned on a dataset composed of FQuAD and PIAF on the 3 tasks mentioned previously.
47
 
48
- The data were preprocessed like this:
49
- - question generation: "generate question: Barack Hussein Obama, né le 4 aout 1961, est un homme politique américain et avocat. Il a été élu \<hl> en 2009 \<hl> pour devenir le 44ème président des Etats-Unis d'Amérique."
50
- - question answering: "question: Quand Barack Hussein Obamaa-t-il été élu président des Etats-Unis d’Amérique? context: Barack Hussein Obama, né le 4 aout 1961, est un homme politique américain et avocat. Il a été élu en 2009 pour devenir le 44ème président des Etats-Unis d’Amérique."
51
- - answer extraction: "extract_answers: Barack Hussein Obama, né le 4 aout 1961, est un homme politique américain et avocat. \<hl> Il a été élu en 2009 pour devenir le 44ème président des Etats-Unis d’Amérique \<hl>."
 
 
52
 
53
  The preprocessing we used was implemented in https://github.com/patil-suraj/question_generation
54
 
55
  ## Eval results
56
 
57
- On FQuAD validation set:
 
58
  | BLEU_1 | BLEU_2 | BLEU_3 | BLEU_4 | METEOR | ROUGE_L | CIDEr |
59
  |--------|--------|--------|--------|--------|---------|-------|
60
  | 0.290 | 0.203 | 0.149 | 0.111 | 0.197 | 0.284 | 1.038 |
61
 
62
- Question Answering metrics:
 
63
  For these metrics, the performance of this question answering model (https://huggingface.co/illuin/camembert-base-fquad) on FQuAD original question and on T5 generated questions are compared.
64
 
65
  | Questions | Exact Match | F1 Score |
@@ -95,3 +94,5 @@ howpublished={\url{https://github.com/patil-suraj/question_generation}}
95
  primaryClass={cs.CL}
96
  }
97
  ```
 
 
 
1
  ---
2
+ language: fr
 
3
  widget:
4
+ - text: "generate question: Barack Hussein Obama, né le 4 aout 1961, est un homme politique américain et avocat. Il a été élu <hl> en 2009 <hl> pour devenir le 44ème président des Etats-Unis d'Amérique. </s>"
5
  - text: "question: Quand Barack Obama a t'il été élu président? context: Barack Hussein Obama, né le 4 aout 1961, est un homme politique américain et avocat. Il a été élu en 2009 pour devenir le 44ème président des Etats-Unis d'Amérique. </s>"
6
  tags:
7
  - pytorch
8
  - t5
9
  - question-generation
10
  - seq2seq
 
11
  datasets:
12
  - fquad
13
  - piaf
 
17
 
18
  ## Model description
19
 
20
+ This model is a T5 Transformers model (airklizz/t5-base-multi-fr-wiki-news) that was fine-tuned in french on 3 different tasks
21
+ * question generation
 
 
 
22
 
23
+ * question answering
24
 
25
+ * answer extraction
26
 
27
+ It obtains quite good results on FQuAD validation dataset.
28
 
29
+ ## Intended uses & limitations
30
 
31
+ This model functions for the 3 tasks mentionned earlier and was not tested on other tasks.
32
 
33
  ```python
34
  from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer
 
40
 
41
  The initial model used was https://huggingface.co/airKlizz/t5-base-multi-fr-wiki-news. This model was finetuned on a dataset composed of FQuAD and PIAF on the 3 tasks mentioned previously.
42
 
43
+ The data were preprocessed like this
44
+ * question generation: "generate question: Barack Hussein Obama, né le 4 aout 1961, est un homme politique américain et avocat. Il a été élu <hl> en 2009 <hl> pour devenir le 44ème président des Etats-Unis d'Amérique."
45
+
46
+ * question answering: "question: Quand Barack Hussein Obamaa-t-il été élu président des Etats-Unis d’Amérique? context: Barack Hussein Obama, né le 4 aout 1961, est un homme politique américain et avocat. Il a été élu en 2009 pour devenir le 44ème président des Etats-Unis d’Amérique."
47
+
48
+ * answer extraction: "extract_answers: Barack Hussein Obama, né le 4 aout 1961, est un homme politique américain et avocat. <hl> Il a été élu en 2009 pour devenir le 44ème président des Etats-Unis d’Amérique <hl>."
49
 
50
  The preprocessing we used was implemented in https://github.com/patil-suraj/question_generation
51
 
52
  ## Eval results
53
 
54
+ #### On FQuAD validation set
55
+
56
  | BLEU_1 | BLEU_2 | BLEU_3 | BLEU_4 | METEOR | ROUGE_L | CIDEr |
57
  |--------|--------|--------|--------|--------|---------|-------|
58
  | 0.290 | 0.203 | 0.149 | 0.111 | 0.197 | 0.284 | 1.038 |
59
 
60
+ #### Question Answering metrics
61
+
62
  For these metrics, the performance of this question answering model (https://huggingface.co/illuin/camembert-base-fquad) on FQuAD original question and on T5 generated questions are compared.
63
 
64
  | Questions | Exact Match | F1 Score |
 
94
  primaryClass={cs.CL}
95
  }
96
  ```
97
+
98
+