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lmqg/mt5-small-jaquad-qg-ae 的模型卡

该模型是在 google/mt5-small 的基础上,通过 lmqg lmqg/qg_jaquad (数据集名称: 默认)上进行了同时生成问题和提取答案的微调版本。

概述

用法

from lmqg import TransformersQG

# initialize model
model = TransformersQG(language="ja", model="lmqg/mt5-small-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。")
  • 使用 transformers
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text2text-generation", "lmqg/mt5-small-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。")

评估

Score Type Dataset
BERTScore 81.64 default 12313321
Bleu_1 56.94 default 12313321
Bleu_2 45.23 default 12313321
Bleu_3 37.37 default 12313321
Bleu_4 31.55 default 12313321
METEOR 29.64 default 12313321
MoverScore 59.42 default 12313321
ROUGE_L 52.58 default 12313321
Score Type Dataset
QAAlignedF1Score (BERTScore) 80.51 default 12313321
QAAlignedF1Score (MoverScore) 56.28 default 12313321
QAAlignedPrecision (BERTScore) 80.51 default 12313321
QAAlignedPrecision (MoverScore) 56.28 default 12313321
QAAlignedRecall (BERTScore) 80.51 default 12313321
QAAlignedRecall (MoverScore) 56.28 default 12313321
Score Type Dataset
AnswerExactMatch 29.55 default 12313321
AnswerF1Score 29.55 default 12313321
BERTScore 78.12 default 12313321
Bleu_1 34.96 default 12313321
Bleu_2 31.92 default 12313321
Bleu_3 29.49 default 12313321
Bleu_4 27.55 default 12313321
METEOR 26.22 default 12313321
MoverScore 65.68 default 12313321
ROUGE_L 36.63 default 12313321

训练超参数

在微调期间使用了以下超参数:

  • 数据集路径:lmqg/qg_jaquad
  • 数据集名称:默认
  • 输入类型:['paragraph_answer', 'paragraph_sentence']
  • 输出类型:['question', 'answer']
  • 前缀类型:['qg', 'ae']
  • 模型:google/mt5-small
  • 最大长度:512
  • 输出的最大长度:32
  • 迭代轮数:24
  • 批次大小:64
  • 学习率:0.0005
  • fp16:False
  • 随机种子:1
  • 梯度积累步数:1
  • 标签平滑:0.15

完整的配置可以在 fine-tuning config file 找到。

引用

@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",
}