Model Card of lmqg/mt5-base-frquad-qg-ae

This model is fine-tuned version of google/mt5-base for question generation and answer extraction jointly on the lmqg/qg_frquad (dataset_name: default) via lmqg.

Overview

• Language model: google/mt5-base
• Language: fr
• Training data: lmqg/qg_frquad (default)
• Online Demo: https://autoqg.net/
• Repository: https://github.com/asahi417/lm-question-generation
• Paper: https://arxiv.org/abs/2210.03992

Usage

• With lmqg

from lmqg import TransformersQG

# initialize model
model = TransformersQG(language="fr", model="lmqg/mt5-base-frquad-qg-ae")

# model prediction
question_answer_pairs = model.generate_qa("Créateur » (Maker), lui aussi au singulier, « le Suprême Berger » (The Great Shepherd) ; de l'autre, des réminiscences de la théologie de l'Antiquité : le tonnerre, voix de Jupiter, « Et souvent ta voix gronde en un tonnerre terrifiant », etc.")

• With transformers

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text2text-generation", "lmqg/mt5-base-frquad-qg-ae")

# answer extraction
answer = pipe("generate question: Créateur » (Maker), lui aussi au singulier, « <hl> le Suprême Berger <hl> » (The Great Shepherd) ; de l'autre, des réminiscences de la théologie de l'Antiquité : le tonnerre, voix de Jupiter, « Et souvent ta voix gronde en un tonnerre terrifiant », etc.")

# question generation
question = pipe("extract answers: Pourtant, la strophe spensérienne, utilisée cinq fois avant que ne commence le chœur, constitue en soi un vecteur dont les répétitions structurelles, selon Ricks, relèvent du pur lyrisme tout en constituant une menace potentielle. Après les huit sages pentamètres iambiques, l'alexandrin final <hl> permet une pause <hl>, « véritable illusion d'optique » qu'accentuent les nombreuses expressions archaïsantes telles que did swoon, did seem, did go, did receive, did make, qui doublent le prétérit en un temps composé et paraissent à la fois « très précautionneuses et très peu pressées ».")

Evaluation

• Metric (Question Generation): raw metric file

	Score	Type	Dataset
BERTScore	79.58	default	lmqg/qg_frquad
Bleu_1	27.1	default	lmqg/qg_frquad
Bleu_2	15.73	default	lmqg/qg_frquad
Bleu_3	10.54	default	lmqg/qg_frquad
Bleu_4	7.48	default	lmqg/qg_frquad
METEOR	16.7	default	lmqg/qg_frquad
MoverScore	55.91	default	lmqg/qg_frquad
ROUGE_L	27.05	default	lmqg/qg_frquad

• Metric (Question & Answer Generation): raw metric file

	Score	Type	Dataset
QAAlignedF1Score (BERTScore)	79.16	default	lmqg/qg_frquad
QAAlignedF1Score (MoverScore)	53.9	default	lmqg/qg_frquad
QAAlignedPrecision (BERTScore)	76.69	default	lmqg/qg_frquad
QAAlignedPrecision (MoverScore)	52.57	default	lmqg/qg_frquad
QAAlignedRecall (BERTScore)	81.87	default	lmqg/qg_frquad
QAAlignedRecall (MoverScore)	55.36	default	lmqg/qg_frquad

• Metric (Answer Extraction): raw metric file

	Score	Type	Dataset
AnswerExactMatch	43.01	default	lmqg/qg_frquad
AnswerF1Score	63.54	default	lmqg/qg_frquad
BERTScore	86.03	default	lmqg/qg_frquad
Bleu_1	35.54	default	lmqg/qg_frquad
Bleu_2	30.87	default	lmqg/qg_frquad
Bleu_3	27.14	default	lmqg/qg_frquad
Bleu_4	23.84	default	lmqg/qg_frquad
METEOR	35.22	default	lmqg/qg_frquad
MoverScore	73.94	default	lmqg/qg_frquad
ROUGE_L	40.94	default	lmqg/qg_frquad

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during fine-tuning:

• dataset_path: lmqg/qg_frquad
• dataset_name: default
• input_types: ['paragraph_answer', 'paragraph_sentence']
• output_types: ['question', 'answer']
• prefix_types: ['qg', 'ae']
• model: google/mt5-base
• max_length: 512
• max_length_output: 32
• epoch: 15
• batch: 32
• lr: 0.001
• fp16: False
• random_seed: 1
• gradient_accumulation_steps: 2
• 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",
}