model update

README.md

@@ -26,7 +26,7 @@ widget:
 - text: "extract answers: 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。<hl>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。以下には若干の疑問作も含め、37点の基本情報を記載し、各作品について略説する。<hl>収録順序、推定制作年代は『「フェルメールとその時代展」図録』による。日本語の作品タイトルについては、上掲図録のほか、『「フェルメール展」図録』、『フェルメール生涯と作品』による。便宜上「1650年代の作品」「1660年代の作品」「1670年代の作品」の3つの節を設けたが、フェルメールの作品には制作年代不明のものが多く、推定制作年代については研究者や文献によって若干の差がある。"
   example_title: "Answer Extraction Example 2" 
 model-index:
-- name: lmqg/mt5-base-jaquad-multitask
+- name: lmqg/mt5-base-jaquad-qg-ae
   results:
   - task:
       name: Text2text Generation
@@ -51,16 +51,49 @@ model-index:
     - name: MoverScore (Question Generation)
       type: moverscore_question_generation
       value: 58.85
+    - name: QAAlignedF1Score-BERTScore (Question & Answer Generation)
+      type: qa_aligned_f1_score_bertscore_question_answer_generation
+      value: 80.35
+    - name: QAAlignedRecall-BERTScore (Question & Answer Generation)
+      type: qa_aligned_recall_bertscore_question_answer_generation
+      value: 83.79
+    - name: QAAlignedPrecision-BERTScore (Question & Answer Generation)
+      type: qa_aligned_precision_bertscore_question_answer_generation
+      value: 77.28
+    - name: QAAlignedF1Score-MoverScore (Question & Answer Generation)
+      type: qa_aligned_f1_score_moverscore_question_answer_generation
+      value: 56.23
+    - name: QAAlignedRecall-MoverScore (Question & Answer Generation)
+      type: qa_aligned_recall_moverscore_question_answer_generation
+      value: 58.81
+    - name: QAAlignedPrecision-MoverScore (Question & Answer Generation)
+      type: qa_aligned_precision_moverscore_question_answer_generation
+      value: 54.02
+    - name: BLEU4 (Answer Extraction)
+      type: bleu4_answer_extraction
+      value: 27.35
+    - name: ROUGE-L (Answer Extraction)
+      type: rouge_l_answer_extraction
+      value: 36.81
+    - name: METEOR (Answer Extraction)
+      type: meteor_answer_extraction
+      value: 26.18
+    - name: BERTScore (Answer Extraction)
+      type: bertscore_answer_extraction
+      value: 78.16
+    - name: MoverScore (Answer Extraction)
+      type: moverscore_answer_extraction
+      value: 65.84
     - name: AnswerF1Score (Answer Extraction)
-      type: answer_f1_score_answer_extraction
+      type: answer_f1_score__answer_extraction
       value: 30.21
     - name: AnswerExactMatch (Answer Extraction)
       type: answer_exact_match_answer_extraction
       value: 30.21
 ---
 
-# Model Card of `lmqg/mt5-base-jaquad-multitask`
-This model is fine-tuned version of [google/mt5-base](https://huggingface.co/google/mt5-base) for question generation task and answer extraction jointly on the [lmqg/qg_jaquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_jaquad) (dataset_name: default) via [`lmqg`](https://github.com/asahi417/lm-question-generation).
+# Model Card of `lmqg/mt5-base-jaquad-qg-ae`
+This model is fine-tuned version of [google/mt5-base](https://huggingface.co/google/mt5-base) for question generation and answer extraction jointly on the [lmqg/qg_jaquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_jaquad) (dataset_name: default) via [`lmqg`](https://github.com/asahi417/lm-question-generation).
 
 
 ### Overview
@@ -77,7 +110,7 @@ This model is fine-tuned version of [google/mt5-base](https://huggingface.co/goo
 from lmqg import TransformersQG
 
 # initialize model
-model = TransformersQG(language="ja", model="lmqg/mt5-base-jaquad-multitask")
+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。")
@@ -88,7 +121,7 @@ question_answer_pairs = model.generate_qa("フェルメールの作品では、1
 ```python
 from transformers import pipeline
 
-pipe = pipeline("text2text-generation", "lmqg/mt5-base-jaquad-multitask")
+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���。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。")
@@ -101,7 +134,7 @@ question = pipe("extract answers: 『クマのプーさん』の物語はまず1
 ## Evaluation
 
 
-- ***Metric (Question Generation)***: [raw metric file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-base-jaquad-multitask/raw/main/eval/metric.first.sentence.paragraph_answer.question.lmqg_qg_jaquad.default.json) 
+- ***Metric (Question Generation)***: [raw metric file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-base-jaquad-qg-ae/raw/main/eval/metric.first.sentence.paragraph_answer.question.lmqg_qg_jaquad.default.json) 
 
 |            |   Score | Type    | Dataset                                                          |
 |:-----------|--------:|:--------|:-----------------------------------------------------------------|
@@ -115,7 +148,19 @@ question = pipe("extract answers: 『クマのプーさん』の物語はまず1
 | ROUGE_L    |   50.8  | default | [lmqg/qg_jaquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_jaquad) |
 
 
-- ***Metric (Answer Generation)***: [raw metric file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-base-jaquad-multitask/raw/main/eval/metric.first.answer.paragraph_sentence.answer.lmqg_qg_jaquad.default.json)
+- ***Metric (Question & Answer Generation)***:  [raw metric file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-base-jaquad-qg-ae/raw/main/eval/metric.first.answer.paragraph.questions_answers.lmqg_qg_jaquad.default.json)
+
+|                                 |   Score | Type    | Dataset                                                          |
+|:--------------------------------|--------:|:--------|:-----------------------------------------------------------------|
+| QAAlignedF1Score (BERTScore)    |   80.35 | default | [lmqg/qg_jaquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_jaquad) |
+| QAAlignedF1Score (MoverScore)   |   56.23 | default | [lmqg/qg_jaquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_jaquad) |
+| QAAlignedPrecision (BERTScore)  |   77.28 | default | [lmqg/qg_jaquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_jaquad) |
+| QAAlignedPrecision (MoverScore) |   54.02 | default | [lmqg/qg_jaquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_jaquad) |
+| QAAlignedRecall (BERTScore)     |   83.79 | default | [lmqg/qg_jaquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_jaquad) |
+| QAAlignedRecall (MoverScore)    |   58.81 | default | [lmqg/qg_jaquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_jaquad) |
+
+
+- ***Metric (Answer Extraction)***: [raw metric file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-base-jaquad-qg-ae/raw/main/eval/metric.first.answer.paragraph_sentence.answer.lmqg_qg_jaquad.default.json)
 
 |                  |   Score | Type    | Dataset                                                          |
 |:-----------------|--------:|:--------|:-----------------------------------------------------------------|
@@ -151,7 +196,7 @@ The following hyperparameters were used during fine-tuning:
  - gradient_accumulation_steps: 2
  - label_smoothing: 0.15
 
-The full configuration can be found at [fine-tuning config file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-base-jaquad-multitask/raw/main/trainer_config.json).
+The full configuration can be found at [fine-tuning config file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-base-jaquad-qg-ae/raw/main/trainer_config.json).
 
 ## Citation
 ```