model update

README.md

@@ -14,11 +14,11 @@ pipeline_tag: text2text-generation
 tags:
 - question generation
 widget:
-- text: "generate question: 1990년 영화 《 <hl> 남부군 <hl> 》에서 단역으로 영화배우 첫 데뷔에 이어 같은 해 KBS 드라마 《지구인》에서 단역으로 출연하였고 이듬해 MBC 《여명의 눈동자》를 통해 단역으로 출연하였다."
+- text: "1990년 영화 《 <hl> 남부군 <hl> 》에서 단역으로 영화배우 첫 데뷔에 이어 같은 해 KBS 드라마 《지구인》에서 단역으로 출연하였고 이듬해 MBC 《여명의 눈동자》를 통해 단역으로 출연하였다."
   example_title: "Question Generation Example 1" 
-- text: "generate question: 백신이 없기때문에 예방책은 <hl> 살충제 <hl> 를 사용하면서 서식 장소(찻찬 받침, 배수로, 고인 물의 열린 저장소, 버려진 타이어 등)의 수를 줄임으로써 매개체를 통제할 수 있다."
+- text: "백신이 없기때문에 예방책은 <hl> 살충제 <hl> 를 사용하면서 서식 장소(찻찬 받침, 배수로, 고인 물의 열린 저장소, 버려진 타이어 등)의 수를 줄임으로써 매개체를 통제할 수 있다."
   example_title: "Question Generation Example 2" 
-- text: "generate question: <hl> 원테이크 촬영 <hl> 이기 때문에 한 사람이 실수를 하면 처음부터 다시 찍어야 하는 상황이 발생한다."
+- text: "<hl> 원테이크 촬영 <hl> 이기 때문에 한 사람이 실수를 하면 처음부터 다시 찍어야 하는 상황이 발생한다."
   example_title: "Question Generation Example 3" 
 model-index:
 - name: lmqg/mbart-large-cc25-koquad
@@ -70,7 +70,7 @@ model_path = 'lmqg/mbart-large-cc25-koquad'
 pipe = pipeline("text2text-generation", model_path)
 
 # Question Generation
-question = pipe('generate question: 1990년 영화 《 <hl> 남부군 <hl> 》에서 단역으로 영화배우 첫 데뷔에 이어 같은 해 KBS 드라마 《지구인》에서 단역으로 출연하였고 이듬해 MBC 《여명의 눈동자》를 통해 단역으로 출연하였다.')
+question = pipe('1990년 영화 《 <hl> 남부군 <hl> 》에서 단역으로 영화배우 첫 데뷔에 이어 같은 해 KBS 드라마 《지구인》에서 단역으로 출연하였고 이듬해 MBC 《여명의 눈동자》를 통해 단역으로 출연하였다.')
 ```
 
 ## Evaluation Metrics
@@ -80,7 +80,7 @@ question = pipe('generate question: 1990년 영화 《 <hl> 남부군 <hl> 》
 
 | Dataset | Type | BLEU4 | ROUGE-L | METEOR | BERTScore | MoverScore | Link |
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-| [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | default | 0.10924223302065934 | 0.2776374700887909 | 0.3022853307791723 | 0.8388571484491499 | 0.8294576496428497 | [link](https://huggingface.co/lmqg/mbart-large-cc25-koquad/raw/main/eval/metric.first.sentence.paragraph_answer.question.lmqg_qg_koquad.default.json) | 
+| [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | default | 0.109 | 0.278 | 0.302 | 0.839 | 0.829 | [link](https://huggingface.co/lmqg/mbart-large-cc25-koquad/raw/main/eval/metric.first.sentence.paragraph_answer.question.lmqg_qg_koquad.default.json) |