model update
Browse files
README.md
CHANGED
@@ -26,7 +26,7 @@ widget:
|
|
26 |
- text: "extract answers: Вопреки ожиданиям, объединение денежных систем республик не привело к уменьшению инфляции. Напротив, закдензнаки стали невероятно быстро обесцениваться, особенно в 1924 году. Для обеспечения денежного рынка приходилось увеличивать эмиссию закдензнаков и выпускать в оборот купюры невероятно больших номиналов. <hl> Так, в период с 1 января по 20 марта 1924 года были введены в оборот купюры достоинством 25 000 000 рублей, затем — 250 000 000 рублей. <hl> И, наконец, в апреле 1924 года были выпущены купюры миллиардного достоинства (в просторечии лимард)."
|
27 |
example_title: "Answer Extraction Example 2"
|
28 |
model-index:
|
29 |
-
- name: lmqg/mt5-base-ruquad-
|
30 |
results:
|
31 |
- task:
|
32 |
name: Text2text Generation
|
@@ -92,7 +92,7 @@ model-index:
|
|
92 |
value: 44.44
|
93 |
---
|
94 |
|
95 |
-
# Model Card of `lmqg/mt5-base-ruquad-
|
96 |
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_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) (dataset_name: default) via [`lmqg`](https://github.com/asahi417/lm-question-generation).
|
97 |
|
98 |
|
@@ -110,7 +110,7 @@ This model is fine-tuned version of [google/mt5-base](https://huggingface.co/goo
|
|
110 |
from lmqg import TransformersQG
|
111 |
|
112 |
# initialize model
|
113 |
-
model = TransformersQG(language="ru", model="lmqg/mt5-base-ruquad-
|
114 |
|
115 |
# model prediction
|
116 |
question_answer_pairs = model.generate_qa("Нелишним будет отметить, что, развивая это направление, Д. И. Менделеев, поначалу априорно выдвинув идею о температуре, при которой высота мениска будет нулевой, в мае 1860 года провёл серию опытов.")
|
@@ -121,7 +121,7 @@ question_answer_pairs = model.generate_qa("Нелишним будет отме
|
|
121 |
```python
|
122 |
from transformers import pipeline
|
123 |
|
124 |
-
pipe = pipeline("text2text-generation", "lmqg/mt5-base-ruquad-
|
125 |
|
126 |
# answer extraction
|
127 |
answer = pipe("generate question: Нелишним будет отметить, что, развивая это направление, Д. И. Менделеев, поначалу априорно выдвинув идею о температуре, при которой высота мениска будет нулевой, <hl> в мае 1860 года <hl> провёл серию опытов.")
|
@@ -134,7 +134,7 @@ question = pipe("extract answers: <hl> в английском языке в н
|
|
134 |
## Evaluation
|
135 |
|
136 |
|
137 |
-
- ***Metric (Question Generation)***: [raw metric file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-base-ruquad-
|
138 |
|
139 |
| | Score | Type | Dataset |
|
140 |
|:-----------|--------:|:--------|:-----------------------------------------------------------------|
|
@@ -148,7 +148,7 @@ question = pipe("extract answers: <hl> в английском языке в н
|
|
148 |
| ROUGE_L | 35.35 | default | [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) |
|
149 |
|
150 |
|
151 |
-
- ***Metric (Question & Answer Generation)***: [raw metric file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-base-ruquad-
|
152 |
|
153 |
| | Score | Type | Dataset |
|
154 |
|:--------------------------------|--------:|:--------|:-----------------------------------------------------------------|
|
@@ -160,7 +160,7 @@ question = pipe("extract answers: <hl> в английском языке в н
|
|
160 |
| QAAlignedRecall (MoverScore) | 60.55 | default | [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) |
|
161 |
|
162 |
|
163 |
-
- ***Metric (Answer Extraction)***: [raw metric file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-base-ruquad-
|
164 |
|
165 |
| | Score | Type | Dataset |
|
166 |
|:-----------------|--------:|:--------|:-----------------------------------------------------------------|
|
@@ -196,7 +196,7 @@ The following hyperparameters were used during fine-tuning:
|
|
196 |
- gradient_accumulation_steps: 2
|
197 |
- label_smoothing: 0.15
|
198 |
|
199 |
-
The full configuration can be found at [fine-tuning config file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-base-ruquad-
|
200 |
|
201 |
## Citation
|
202 |
```
|
|
|
26 |
- text: "extract answers: Вопреки ожиданиям, объединение денежных систем республик не привело к уменьшению инфляции. Напротив, закдензнаки стали невероятно быстро обесцениваться, особенно в 1924 году. Для обеспечения денежного рынка приходилось увеличивать эмиссию закдензнаков и выпускать в оборот купюры невероятно больших номиналов. <hl> Так, в период с 1 января по 20 марта 1924 года были введены в оборот купюры достоинством 25 000 000 рублей, затем — 250 000 000 рублей. <hl> И, наконец, в апреле 1924 года были выпущены купюры миллиардного достоинства (в просторечии лимард)."
|
27 |
example_title: "Answer Extraction Example 2"
|
28 |
model-index:
|
29 |
+
- name: lmqg/mt5-base-ruquad-qg-ae
|
30 |
results:
|
31 |
- task:
|
32 |
name: Text2text Generation
|
|
|
92 |
value: 44.44
|
93 |
---
|
94 |
|
95 |
+
# Model Card of `lmqg/mt5-base-ruquad-qg-ae`
|
96 |
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_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) (dataset_name: default) via [`lmqg`](https://github.com/asahi417/lm-question-generation).
|
97 |
|
98 |
|
|
|
110 |
from lmqg import TransformersQG
|
111 |
|
112 |
# initialize model
|
113 |
+
model = TransformersQG(language="ru", model="lmqg/mt5-base-ruquad-qg-ae")
|
114 |
|
115 |
# model prediction
|
116 |
question_answer_pairs = model.generate_qa("Нелишним будет отметить, что, развивая это направление, Д. И. Менделеев, поначалу априорно выдвинув идею о температуре, при которой высота мениска будет нулевой, в мае 1860 года провёл серию опытов.")
|
|
|
121 |
```python
|
122 |
from transformers import pipeline
|
123 |
|
124 |
+
pipe = pipeline("text2text-generation", "lmqg/mt5-base-ruquad-qg-ae")
|
125 |
|
126 |
# answer extraction
|
127 |
answer = pipe("generate question: Нелишним будет отметить, что, развивая это направление, Д. И. Менделеев, поначалу априорно выдвинув идею о температуре, при которой высота мениска будет нулевой, <hl> в мае 1860 года <hl> провёл серию опытов.")
|
|
|
134 |
## Evaluation
|
135 |
|
136 |
|
137 |
+
- ***Metric (Question Generation)***: [raw metric file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-base-ruquad-qg-ae/raw/main/eval/metric.first.sentence.paragraph_answer.question.lmqg_qg_ruquad.default.json)
|
138 |
|
139 |
| | Score | Type | Dataset |
|
140 |
|:-----------|--------:|:--------|:-----------------------------------------------------------------|
|
|
|
148 |
| ROUGE_L | 35.35 | default | [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) |
|
149 |
|
150 |
|
151 |
+
- ***Metric (Question & Answer Generation)***: [raw metric file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-base-ruquad-qg-ae/raw/main/eval/metric.first.answer.paragraph.questions_answers.lmqg_qg_ruquad.default.json)
|
152 |
|
153 |
| | Score | Type | Dataset |
|
154 |
|:--------------------------------|--------:|:--------|:-----------------------------------------------------------------|
|
|
|
160 |
| QAAlignedRecall (MoverScore) | 60.55 | default | [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) |
|
161 |
|
162 |
|
163 |
+
- ***Metric (Answer Extraction)***: [raw metric file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-base-ruquad-qg-ae/raw/main/eval/metric.first.answer.paragraph_sentence.answer.lmqg_qg_ruquad.default.json)
|
164 |
|
165 |
| | Score | Type | Dataset |
|
166 |
|:-----------------|--------:|:--------|:-----------------------------------------------------------------|
|
|
|
196 |
- gradient_accumulation_steps: 2
|
197 |
- label_smoothing: 0.15
|
198 |
|
199 |
+
The full configuration can be found at [fine-tuning config file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-base-ruquad-qg-ae/raw/main/trainer_config.json).
|
200 |
|
201 |
## Citation
|
202 |
```
|