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

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

Overview

• Language model: google/mt5-base
• Language: ja
• Training data: lmqg/qg_jaquad (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="ja", model="lmqg/mt5-base-jaquad-qg-ae")

# model prediction
question_answer_pairs = model.generate_qa("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

from transformers import pipeline

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

# answer extraction
answer = pipe("generate question: ゾフィーは貴族出身ではあったが王族出身ではなく、ハプスブルク家の皇位継承者であるフランツ・フェルディナントとの結婚は貴賤結婚となった。皇帝フランツ・ヨーゼフは、2人の間に生まれた子孫が皇位を継がないことを条件として結婚を承認していた。視察が予定されている<hl>6月28日<hl>は2人の14回目の結婚記念日であった。")

# question generation
question = pipe("extract answers: 『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 (Question Generation): raw metric file

	Score	Type	Dataset
BERTScore	81.01	default	lmqg/qg_jaquad
Bleu_1	55.86	default	lmqg/qg_jaquad
Bleu_2	43.75	default	lmqg/qg_jaquad
Bleu_3	35.88	default	lmqg/qg_jaquad
Bleu_4	30.12	default	lmqg/qg_jaquad
METEOR	28.83	default	lmqg/qg_jaquad
MoverScore	58.85	default	lmqg/qg_jaquad
ROUGE_L	50.8	default	lmqg/qg_jaquad

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

	Score	Type	Dataset
QAAlignedF1Score (BERTScore)	80.35	default	lmqg/qg_jaquad
QAAlignedF1Score (MoverScore)	56.23	default	lmqg/qg_jaquad
QAAlignedPrecision (BERTScore)	77.28	default	lmqg/qg_jaquad
QAAlignedPrecision (MoverScore)	54.02	default	lmqg/qg_jaquad
QAAlignedRecall (BERTScore)	83.79	default	lmqg/qg_jaquad
QAAlignedRecall (MoverScore)	58.81	default	lmqg/qg_jaquad

• Metric (Answer Extraction): raw metric file

	Score	Type	Dataset
AnswerExactMatch	30.21	default	lmqg/qg_jaquad
AnswerF1Score	30.21	default	lmqg/qg_jaquad
BERTScore	78.16	default	lmqg/qg_jaquad
Bleu_1	34.67	default	lmqg/qg_jaquad
Bleu_2	31.79	default	lmqg/qg_jaquad
Bleu_3	29.28	default	lmqg/qg_jaquad
Bleu_4	27.35	default	lmqg/qg_jaquad
METEOR	26.18	default	lmqg/qg_jaquad
MoverScore	65.84	default	lmqg/qg_jaquad
ROUGE_L	36.81	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_answer', 'paragraph_sentence']
• output_types: ['question', 'answer']
• prefix_types: ['qg', 'ae']
• model: google/mt5-base
• max_length: 512
• max_length_output: 32
• epoch: 9
• 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",
}